这篇文章本来是2023年年初十四大发布国务院机构改革组建国家数据局时写的，一直没有发，时隔快一年重新整理了一下，感觉这一年整个交通行业发展有一点停怠了
，这可能与整个经济发展有关吧，但相信随着经济的复苏，构建以数据为关键要素的数字经济势必将进入发展的快车道，说了这么多年的数字经济也将会再起飞（从这一年提得最多的数据要素市场这个点可以看出）。因此除金融行业外作为拥有最多数据资源之一的交通行业，肯定不能落后，
这里我们就来简单扒一扒交通大数据价值挖掘方向和业务创新方向：
在城市交通领域，智能化和信息化已经有了相当长时间的探索发展和应用积累，这十多年智能交通经历了相机式“电子警察“ 到各类智能视频抓拍技术再到各类智能分析应用……公安交警部门手上掌握了大量的数据，特别是在缓解城市交通拥堵、交通执法方面的应用，但这些与交通相关的数据融合还不够，对民众对数据带来的体验和感知还有待开发，特别于对城市交通管理、交通规划、城市规划方面。
公安交通管理科技发展规划（2021-2023年）就提出鼓励有条件的地方建设本地交通管理大数据资源池，共享对接部级平台车辆和驾驶人特征标签、风险评分等数据，协调接入更多的外部数据资源。
而交通大数据要从人、车、路、环四个方向获取，其来源分四部分：一是交通运输；二是公安交警（含高速路）；三是交通企业（民航、铁路、地铁、公交、出租、网约、两客一危以及其他运输企业）四是其他企业（停车场、旅游景区、市政）等
，目前主要数据汇聚来源主要来自交通运输部门的TOCC，交管部门的交通集成指挥平台，互联网企业的导航平台公司……，我们做交通大数据的终极目标就是将这些数据都能汇聚起来为我们所用，但时至今日数据共享融通的壁垒还是尚未彻底破除；特别是像公安交警很多数据还没有找到好的开放模式和机制，有些数据不敢开放，有些数据不能开放，而企业数据开放使用成本又极高，比如某地为购买运营商的一个两地往返人流量数据，要花600万，造成了有效供给还严重不足。同时目前政府已有的数据中还有很多精度还不够，像交警的大量数据为视频和图像的非结构化数据，还需进行结构化和二次价值挖掘；同时人、车数据也需要对数据进行脱敏处理才能对公开或交易使用，
比如不能公开具体的人或车信息数据，但可以将人按年龄段、性别，与车型、车齡、违章类型数量、车辆维修记录等进行关联建库，就可形成保验、银行、车企所需要的数据。
这些年交警部门已做了很多数据开放的应用，比如与互联网企业如百度、高德合作进行数据交换，将导航获取的道路拥堵数据应用到交通诱导系统上；将交通信号控制信号开放给导航系统（信号上云），让我们在导航时就能获得实时的信号时长信息，虽然其数据精度还有待提高，但这些应用尝试都是非常不错的；同时还有很多数据开放应用需要我们开发；比如：通过卡口数据分析那个商圈，那个区域，那个地方，那些车、那类车经常去；通过车辆上的传感器，传回方向、速度、刹车、动力性能等数据用于车辆保养、规划物流路线，节约燃油；一张交警的违章图片我们除了获得车辆违章的相关信息外，我们还能获得哪些数据……？交通信号控制的智能应更全面的体现到对交叉口的交通渠化、相位、配时和周期以及交叉口之间相位差、绿波带的精细化设计上…………等等。
其实目前汇集交通大数据，技术上不存在什么困难，难的是部门之间的壁垒以及对于汇集数据完备性、合法性的界定，到底数据采集到什么深度、密集程度，针对不同业务需求是不同的，因此交通系统的复杂性，“交通大脑”能不能发挥出来作用需要以人为本、从业务出发、以数据思维来研究、创新交通管理的思路和方法，融合多源交通出行数据，才可能碰撞出更多真正实用的应用场景。
不足之处欢迎指正批评！也欢迎大家在评论区说说你觉得还有哪些价值挖掘方向和业务创新点……大家一起来奇思妙想吧！
