【猎云网（微信：ilieyun
）北京】7月9日报道（文/饶翔宇）
8日，在世界银行（WB）、世界资源研究所（WRI）和中国交通报联合主办的“第九届海外华人交通协会-世界银行中国交通发展论坛”上，车来了发布了其公交大数据研究中心与世界资源研究所（美国）北京代表处的联合研究报告——《未来公交改变城市》。此次研究报告选取了国内25个不同类型城市，通过分析公交出行“大数据”，展现了不同城市居民公交出行差异特点、公交服务水平情况，以及未来发展机遇，借此来推动公共交通数据的开放，并助力打造一个以人为本、高质量的公交系统。
根据《2017年交通运输行业发展统计公报》，尽管公交运营车辆、线路和里程不断增加，但常规公交年客运量已从2014年的781.88亿人次下降到了2017年的722.87亿人次。同时，传统公交管理往往依靠个人经验，而非数据。政府管理部门及公交公司通常不了解公交需求分布和出行规律，如哪个公交站点早高峰客流量最大，哪个公交线路高峰车内最拥挤，哪个大客流公交线路经过的路段最堵。这种以个人经验为主、粗放式的管理方式，不仅导致公交服务供给与市民需求的脱节，也影响了公交运营效率。
“常规公交站点布局不科学、等车不规律和时间长、车速慢、车内拥挤不堪等问题正困扰着广大公交乘客。例如，根据大数据分析，在出行早晚高峰，小汽车平均车速与公交车内速度相当；5公里内，小汽车乘车时间仅比公交车内时间快2分钟。但二者主要区别在于公交等车时间以及步行到离站时间。24个城市统计表明，早高峰城市大客流站的平均等车时间为7分钟，但受到交叉口信号延迟、道路拥堵和公交站点上下车耗时影响，公交到站不准时情况突出。”车来了总裁兼首席科学家孙熙表示，但随着车载GPS和移动支付的普及，越发丰富与开放的公交数据，给城市公交大数据研究带来了极大便利性和无限机遇。海量客流和车辆运行数据，不仅使信息获取更为全面、局限性减少，也能挖掘出全天候动态居民出行需求分布，用于政策制定，更可以带动传统的公交管理模式向精细化管理方向转型。
据孙熙介绍，车来了目前采取和当地交通部门和公交公司合作的方式，对相关数据进行深度地清洗、分类以及分析，帮助当地政府和公交公司更好地进行道路整治、红绿灯调控和公交线网优化。
“比如通常意义上的早高峰是在早上7点到9点，但不是所有城市都是这样的。”孙熙表示，在车来了与南方某城市在进行合作时，就发现车来了后台的数据显示当地的早高峰并不是7点开始，而是延后了大约一个小时。在经过分析之后，孙熙和车来了的团队才发现，原来当地人的夜生活比较丰富，人们出门上班的时间会比其他城市推迟约一个小时。通过这样的数据支持，车来了帮助当地政府解决了很多公共交通运营中的盲点。
另外，根据此次发布的交通大数据报告，中国的电动公交车数量已经占到了全球90%以上，公交支付的技术也在不断发展--如合肥、襄阳，已实现第三方QR支付、银行银闪付和手机运营NFC三种支付方式在所有公交线路上100%普及。由公交公司、车辆生产企业等发起的智能无人驾驶公交试验，也在深圳等城市萌芽。
“借助大数据与创新技术的发展，未来的城市公交也会如同共享单车、互联网约车、自动驾驶一样，变得更加便捷、智能和环保。车来了希望通过大数据分析，挖掘数据的价值，进一步优化居民乘车体验，提升公交出行分担率。”孙熙表示。
