【大数据】我国公安交通管理大数据应用现状与成果

6月 29 日，由工业和信息化部、北京市人民政府主办，千方科技承办的第22届北京国际软件博览会-交通大数据论坛在北京西苑饭店举行。公安部交通管理科学研究所副所长包勇强发表了《公安交通管理大数据应用》的演讲，本文由演讲速记整理，未经演讲者本人审核。

包勇强：很高兴来参加今天的论坛。我的分享主要围绕交通管理工作的大数据应用展开。

我们交科所一直把信息化作为核心发展战略，努力用先进的信息技术实现交通管理的深度融合，为执法办案、打击犯罪服务提供支持。其中的核心任务之一，就是全国交管信息系统的设计开发、推广应用和运营维护。另外就是基于这些交管信息系统进行大数据资源的应用。

讲到大数据，首先要有数据，交管系统的数据实际上就是源于近十几年以来，我们实施的几个重大的全国性信息化项目。

第一

以机动车驾驶员为核心的信息化管理平台建设

系统建设背景就是在我国机动车驾驶员快速增长的情况下，实现对机动车驾驶员信息以及相关业务的规范、高效管理，确保基础数据的准确鲜活。我们按照统一数据标准，统一法定流程，统一核心软件，统一推广应用，设计开发了业务深度融合，资源高度共享的综合应用平台。这个平台目前管理了我国3.9亿的驾驶人和3.1亿的机动车信息，汇聚了机动车管理的车辆信息、驾驶员，包括剧毒化学品运输、交通事故的处理，交通违法等。也就是说，除了3.9亿的驾驶员和3.1亿辆机动车，每年还有6亿多的交通违法数据和数百万的交通事故信息。作为交管业务核心的支撑平台，交管的窗口业务全部靠这平台实现一网办理。目前已经实现了规模化的应用，平台里面已经有55万个用户，除了28万交警用户，还有协警等也在用。每年大概办理9亿多笔业务，每天上传公安部的业务数据有1000多万条。

机动车驾驶员作为国家的基础信息，我们实现了大范围的信息共享应用。在公安内部，驾驶员信息跟人口基础信息，包括在逃人员，吸毒，盗抢车等等数据都实现了共享。对外方面，我们跟海关总署的进口车、电子口岸的数据，跟工信部的国产车数据，跟税务总局的购车发票和附加税数据，跟财政部的交通违法罚款缴款的数据，跟央行的跨省缴款数据，跟法院的交通事故、刑事案件的信息对接。同时我们还建立了信息服务平台，每天除了对接公安部统一开发的核心信息之外，还有各省市自行开发的一万多个系统提供了信息共享，每天来自他们的服务请求达到了5000万次。

第二

基于全国主干公路网交通指挥平台的建设

目前，我国道路建设速度很快，人流、车流大增长，存在路面的安全隐患和风险也很多。第一，“看不见”，也就是路面信息感知的问题，信息采集能力不足。第二“控不住”，“控不住”就是快速反应、跨省区间的协同反馈问题。第三，“打不准”，就是如何实现情报研判、精准推送。民警在路上执勤，不可能每个车都拦，拦什么样的车？哪些车有问题？哪些人是坏人？这需要精准的情报推送。

在这种情况下，我们需要构建一个高效的指挥体系，来提升路面动态管控能力。我们设计开发了公安交通集成指挥平台，实现了地市、省到公安部三级的联网架构。纵向把部、省、市三级连起来，横向是跨省、跨区的指挥中心连起来，目前已经有29个省完成交通管理集成指挥平台建设，310个城市开展应用，每天实现精准地拦截1.2万次。目前我们已经把路面上的一些执法装备、视频监控以及卡口定位系统等，全部连到指挥平台里，总共45万套设备接入联网。

我们建立了全国规模最大的公路执法装备物联网平台，平台里的点覆盖了全国主要的高速国道、省道的主要节点，路面图像、视频流。目前每天上传到交科所的数据信息是3.5亿条，而且规模还在扩大。

大家看这个图，东部红点密度很大是因为设备联网的密度大，西部空白地区比较多一点。根据数据中心统计，现在每天大概有4.5亿条数据进入平台。传统基于Oracle数据库的存储架构没有办法支撑这么庞大的数据，所以我们设计嵌入了大数据云计算架构，目前布控的黑名单车辆，经过路面监控设备时能实现秒级响应。另外，现在汇聚了全国将近3000亿条车辆信息数据，如果在Oracle数据库查询，是跑不动的，只有用分布式数据库技术才能实现秒级响应。另外，还有路面车辆的过车数据，比如说车辆的轨迹信息，经过几个卡口传到公安部，平均一分钟就可以获得，当然这也要看每个地方的网络情况，还有其他一些条件。

通过汇聚这些数据，利用人工智能技术实现结构化。比方说左边一辆车过去，我们采集图片的同时，也会把车牌号、类型、品牌型号都提取出来。一旦结构化之后，就可以跟后台数据库对比，如果发现假牌车、无牌车，或者是其他需要布控的车辆都能实现及时报警。大家可以看到（图），通过对图像、视频的结构分析发现问题，比如这个车里塞满人超员了，比如三轮车不能坐人，或者一个小面包车拉了很多人。原来这种情况只是依靠单纯警力在路面上巡逻，现在通过人工智能可以实现快速提醒。

目前公安交通集成指挥平台在保障道路安全，打击犯罪，重大安保等方面都发挥了非常重要的作用。全国交警每天基于该系统，拦截查出假套牌车、违法未处理、逾期未报废等等严重的交通违法行为。同时，还协助禁毒等其他部门破获案件等等。另外，在重大安保方面，比如刚刚举办的青岛上合组织峰会和去年的厦门金砖国家峰会，我们都派出了技术人员到现场，保障平台的正常工作。

第三

互联网交通安全服务平台建设

我们设计开发了互联网交通安全服务平台以及手机12123 App，前者涵盖了手机约考、手机选号、网上交罚款、快速理赔等功能；12123APP已经成为 “交通管理+互联网服务”的一个品牌，目前实际注册用户1.8亿，App下载量1.7亿，日均访问量15000万次，服务群众超过7亿多次。

目前，驾驶员用手机App约考驾校科目一、科目二、科目三的大概有4.2亿次。用手机在家里选号的有500多万人次。在网上交罚款处理的也有9000多万次，还有快速理赔流程。前几天我在苹果官网上看到一周内的APP下载热度排行榜，12123 APP排在抖音后面，第二位，第三才是微信。目前12123已经成为交通管理+互联网服务的品牌，前两天刚好在宁波开了全国交管“放管服”工作的部署，很多措施都要依托12123系统去实现。

第四

大数据应用

有了上面三个系统的建设，我们汇聚了海量的信息，怎么用？目前交科所里建立了一个大数据平台，数据分析研判的效益提升了将近100倍。交科所是全国交管数据中心，汇聚了海量大数据资源，包括170亿条机动车、驾驶员基础数据，包括车辆、驾驶员、交通事故、交通违法等信息；大约有2000亿条路面动态数据，每天数据增量4亿多；还有互联网的路况数据，与百度、高德共享信息。这些数据都是通过十多年来的信息化建设，通过信息系统的庞大用户规模积累起来的。

这些数据，我们主要应用于路面管控、业务监管、信息安全、公众出行。以下是几个大数据的应用案例。

01

大数据+路面管控

我国现有5000多个省际、市际的公安检查站和执法站，每天这么多的检查站，实际上都是后台海量数据在为路面执法检查的时候提供跨省机动车、高风险驾驶员等对比信息服务。通过大数据平台进行套牌车分析、流量预测、失驾驾驶员分析等。类似于这样的，先是以人找车，再以车找人等分析模型，在我们平台里都实战化应用了。同时，我们基于这么多的车辆轨迹，涉车的情报分析，也在为治安、刑侦，情报等部门服务。

2

大数据+业务监管

这是一些重点违规业务的分析。比如说机动车违规体检，你说在北京年检，我在新疆又发现了你车辆轨迹，肯定是造假了。原本这样的数据是没法发现的，因为不知道是谁。但在平台里面，我们嵌入了GIS技术，去年做了违规年检分析之后，一下子发现了几百辆违规车辆，马上进行通报，也查处了很多的造假年检机构。

3

大数据+信息安全

就是信息安全审计。比如说我们可以对系统里海量查询日志进行分析，通过用户查询的频次和内容，我们可以分析查询有没有异常，建立一个模型对查询的特征进行画像。比如某用户专查尾数是888的车，肯定就有问题，因为执法不可能这么查车，你专门查这些车的号码是有目的和利益在里面。这种模型的数据应用，我们已经进行日常化了，每个季度都在分析。

4

大数据+公路出行服务

公路出行方面，我们主要跟百度、高德合作，把交通事故的多发点段，包括管制信息、轨迹信息，交换给互联网公司，然后他们把全国主干公路网的拥堵信息给我们，实现信息共享。在五一黄金周或者春运期间，分享路况信息。

5

大数据+信用评价

这个是现在正在做的事情，目前还不成熟。我们希望利用这些海量的交通违法、交通事故数据，同时结合其他的信息开展机动车驾驶人交通信用研究。比如说我下载注册了12123手机App，我们搞一个交通安全信用分，就像芝麻信用。一打开就能查到驾驶人信用分。这个信用分，现在到底怎么用，还没想好，但是我觉得做这件事是有意义的，就是不同数据源进行建模处理，最后建立一个评价指标体系得出评分。

利用科技让道路交通更安全、更畅通，这是我们交科所的发展愿景。下一步，我们将坚持创新，加速推进交通管理工作与先进信息技术深度融合，提升交通管理的智能化、现代化水平，我就汇报这么多，谢谢大家。