4月18-20日，以 “ 慧聚三湘 智享平安 ” 为主题的2023中国道路交通安全创新与合作大会在长沙成功举办。

本次大会由公安部交通管理局指导，公安部道路交通安全研究中心、中国道路交通安全协会共同主办，设置“1+3”主分论坛，旨在呼吁社会各界关注道路交通安全，深化道路交通管理经验交流，推广行业新科技、新理念的创新应用，助力提升公安交管 “减量控大” 工作水平，推动打造共建共治共享的道路交通安全治理新格局。

4月19日，易华录智慧交通事业部副总经理刘乐敏在大会分论坛“道路交通管理发展趋势与应用创新交流论坛”上发表主题演讲《围绕数据“收、存、治、用、易”的交通安全治理》。

以下为演讲实录

01

近年来，我国道路交通事故降幅明显，但总体依旧处于高发态势。从2019年到现在每年发生的重、特大交通安全事故中可以发现，几乎每年都会有造成10人以上伤亡的事故发生。遏制重特大道路交通事故、降低道路交通事故伤害的工作任重而道远。

我国道路交通安全发展最大的特点就是道路交通管理对象体量巨大。据公安部统计，2022年全国机动车保有量已经达4.17亿辆，其中汽车3.19亿辆;机动车驾驶人达5.02亿人，其中汽车驾驶人4.64亿人。2022年全国新注册登记机动车3478万辆，新领证驾驶人2923万人。同时，公路通车里程也是逐年保持增长。在近些年交通利好政策的支持下，道路交通安全管理对象体量将会越来越大，管理任务和难度也将越来越艰巨。

其中，高速公路安全隐患一直是交通安全管理的重中之重，高速公路受地形、天气、驾驶人行为等因素的影响非常大，全国高速公路桥梁路段交通事故死亡率普遍偏高，约为同期全部道路交通事故死亡率的3倍。除机动车安全问题外，电动自行车引发的交通事故也逐年上升，成为交通安全管理需要重点关注的方向。数据显示，2022年我国电动自行车的保有量达3.5亿辆，年产量超过3500万辆，均位居世界第一。另外，快递、外卖等行业快速兴起，加之“骑手”的安全文明意识普遍较低，城市非机动车交通事故成为新的潜在增长点。

此外，近几年，农村道路安全隐患也呈现逐年上升的趋势。农村人口数量虽然不断减少，但农村机动车保有量呈显著上升趋势，“十三五”时期，农村机动车保有量同比增长66.18%，占全国机动车总量的44.62%;农村公路里程持续增长，交通事故率增长明显;且农村事故致死率远高于城市道路，近十年平均每10起交通事故中，农村道路的死亡人数比城市道路多1人。

政府管理部门很早就意识到道路交通安全的严峻形势，公安部每年都会召开“减量控大”的工作会议，并强调“‘减量控大’是当前和今后一个时期公安交管部门的重点任务”。去年，国务院安委会办公室印发《“十四五”全国道路交通安全规划》着重强调了要全力防范化解道路交通重大安全风险，减少道路交通事故死亡总量，防控较大道路交通事故，遏制重特大道路交通事故，切实保障人民群众生命财产安全。

02

其实，道路交通安全事故的发生10%是由于道路环境因素，90%是因为驾驶人因素引起的，道路交通安全管理工作，归结起来就是管理组织或人员、管理工具和管理工作机制几个方面。

我们要清楚地知道到底是道路环境的哪些因素，是驾驶人的哪些行为引发的交通安全事故，就需要有足够的数据做支撑。通过大量数据分析事故的成因，演化规律，将安全管理工作前置，对交通安全风向进行识别，对安全隐患进行排查和源头治理，实现交通安全管理智能化，真正实现对交通安全事故的预防。

为实现交通安全管理系统智能化，我们提出了围绕数据“收、存、治、用、易”的交通安全治理。其中，交通安全数据的收集、存储和治理是交通安全治理的基础前提;交通数据与业务的应用及数据资产服务，是交通安全治理的两个重点方向。

与交通安全相关的数据包括：机动车、驾驶人、企业及道路等静态档案数据，交通感知/物联设备采集的动态数据以及交通管理过程中产生的相关数据，这些数据包括结构化文本数据、视频数据、图片数据，其中视频包括固定视频和移动视频等。交通数据一般规定了存储时间，比如交通违法记录存储不低于2年，行政处罚记录永久存储，自动采集的视频图像存储不少于6个月等等。

这里我们发现一个有意思的事情，存储时间的约束条件，除了永久，都是采用的“不低于、不少于、不短于”等词，而不是“不超过、不多余...”多长时间，所以，从这个角度来说，我们对数据的存储时间期望是越久越好。但是因为存储的成本、数据读写性能和数据保存安全技术的制约，我们一般是达到“不低于、不少于、不短于”的最短时间后，就把数据覆盖删除了。

这会有什么问题吗?貌似不影响项目验收、不影响车辆上路、不影响社会稳定，也不会直接产生影响民生幸福的相关问题。但当社会发展已经把数据当做“资产”的时候，我们都是希望自己的资产能够越多越好的。

因此，我们需要将粗放式全量存储转变为精细化分级存储。利用超级智能存储系统，管理光盘、磁带、磁盘等多种存储介质，对高频使用、短期使用或低频使用的数据采用不同的方式进行存储，充分发挥存储介质的各自优势，实现交通安全数据资源化。

03

数据存储之后，我们的目的是让数据可用。

数据价值的挖掘，需要将业务理解转化为数据理解，基于数据理解准备数据，然后建立模型、评价建模质量，再根据评价结果或投入部署应用，或反馈优化。这一系列数据价值深度挖掘的过程就是数据资产化的过程，它的实现工具就是我们的数据底座。

数据挖掘有赖于数据底座建设。数据底座是数据资产管理和服务的中枢，是当下数字化发展的核心引擎。一半的数据底座建设只重视大数据基础平台和数据资源管理平台建设，近几年开始重视数据治理服务建设。但在交通安全治理的过程中，我们还要重视基于数据挖掘应用工具和数据开放服务工具建设的数据底座增值建设。

例如，数据魔方是自助的数据建模分析工具，释放业务专家潜能，降低业务理解转化为数据模型的门槛。图谱分析引擎把传统关系型数据转化为图数据，充分表达了一个词“按图索骥”，层层推进地进行数据展示、查询和分析，直观展示业务对象之间的探索和推理关系。BI可视化向业务专家提供一款灵活的、可视化的数据分析工具。知识管理系统提供基于自然语言的交互查询和应用，通过各类知识的深度积淀、快速查找，加快知识应用，辅助数据价值挖掘。数据资产大厅面向数据底座之外的其他平台或数据需求方，提供资产开放共享的门户，以多种方式进行资产的整合、共享交换及利用。

数据底座的增值建设能够对内优化数据管理、赋能业务，对外开展数据合作、释放数据价值。易华录在基于数据底座增值建设方面，积累了大量的交通安全业务模型。

介绍完数据增值工具，我们再来看下在交通安全数据治理过程中，我们经常会面临各种问题，如数据格式不统一、参考系不统一，违法数据里面可能出现无效数据，警员信息存在重复等，需要进行数据清洗;交通违法数据在录入时，驾驶人、违法车辆部分基础信息缺失，需要使用其他数据对缺失数据进行补充和完善;事件发生地点通过地址描述或地理坐标表达，需要对时空数据进行治理，将业务信息映射到道路上，为后续时空分析提供数据基础。

但交通安全数据的治理远不仅是数据的标准化，我们还需要更深层次的价值挖掘，包括数据标签化、指标化、图谱化、模型化等。

数据标签化就是其中一个重要的方面，标签是用于刻画机动车轨迹、驾驶人关联关系、违法隐患等特征的简要文本信息。利用标签管理系统提供标签可视化管理工具，开展标签从定义、加工、维护、下线等全生命周期的管理。面对海量数据精准刻画实体特征，为上层应用提供有价值的信息。

当前，经过多个项目的沉淀，在标签库建设方面，易华录已形成300多种交通数据标签，满足不同分类需求，为交通安全治理提供基础支撑。

04

再来看下交通安全数据的应用，可以从静态数据应用和动态数据应用两个方面考虑。

首先静态交通安全风险研判，利用交通安全档案类数据对人、车、道路、事故、企业、警员进行画像分析，对区域风险从城市、区域、个体三个维度进行分析，将要素主要特征或者需要重点关注的行为通过标签的方式进行简要总结，结合多维分析指标，量化各要素风险隐患，支撑分级管控，并对各要素风险积分进行解析，实现交通要素的风险提示。

在动态交通安全风险研判方面，我们关注重点车辆、区域、道路的运行情况，实时分析重点车辆的运行线路、违法情况，关注重点车辆路线是否偏离、是否存在风险，是否偏离目的地，是否存在违法行为等。针对重点区域和道路，我们关注区域内资源匹配是否合理，风险趋势是否正在上升，区域或道路上车型分布情况以及车辆的OD分布等，实时监测安全隐患，发现问题及时预警处置。

在交通安全业务应用方面，我们关注的是交通安全处置是否形成闭环。除利用交通动、静态数据进行交通安全风险分析与实时监测外，我们通过安全隐患的主动上报，补充风险隐患来源，对发现的安全问题及时预警，同时根据协同机制将风险预警信息分发给不同的管理部门实现协同共治，在整个过程中实现对交通安全风险隐患的全流程监督，实现不同用户角色的信息触达。

05

最后交通安全数据的“易”，体现在三个方面，即交通安全数据的共享、交换和交易。

共享，指政府各部门之间交通安全数据的共享，如交通运输部门与交管部门之间的数据共享。交通局将从业人员信息、营运车辆定位信息以及重点营运企业数据提供给交管部门，方便交管部门实时监测营运车辆运行状态及运行轨迹，对营运车辆开展针对性的道路交通安全治理;同时，交管部门将重点车辆的过车数据、重点车/驾驶人违法数据以及货运车辆的“一超四法”数据提供给交通运输部门，助力交通运输部门开展营运企业安全生产专项整治行动。

交换，指交通便民服务中，将交通管理数据与互联网数据进行相互赋能，如将管理部门掌握的精准的道路施工信息、交通管制信息、交通事故信息、恶劣天气信息，以及违法、事故高发数据等推送给互联网导航客户端，利用互联网导航软件庞大的用户量，提升区域交通管理服务的有效范围，切实为公众出行提供便利。同时管理部门还可以获取互联网端提供的三急一速数据，分析区域道路的安全隐患点，进行专项治理。

交通安全数据的交易，最直接的体现就是车辆保险行业，对具体车辆及驾驶人进行安全风险画像，并将画像结果推动给保险公司，方便保险公司制定更精准的保险方案，提高盈利。同时，保险公司拥有比交通管理部门更精准的交通事故数据，这些数据也可以作为数据源，反哺管理部门交通安全治理，提升交通管理部门的精准决策。

06

易华录交通安全治理在数据“收存治用易”各环节进行了探索与实践。早在2017年，在湖南道安云项目中，易华录就深入开展基于数据分析的人车路隐患挖掘;2018年，又在河北路防项目中，体系化开拓了交通数据资源管理和交通安全预警监管;2021年，承担北京市交管局“警务云”项目建设工作，实现交管数据体系化治理、智能化建模和规范化共享开放服务。同时，我们依托优质行业数据资源，探索数据运营模式，2015年依托辽宁互联网交通安全综合服务管理平台，依法遵规向第三方提供数据服务，开始探索数据运营模式。我们还设置建制化专业组织，整合内外产学研优质资源，加快推进数据资产研究应用。

在交通安全治理的数字化浪潮中，易华录将立足可信的交通数据资产服务供应商，助力交通安全治理数字化创新与发展。