电信运营商数据赋能交通行业白皮书(2023).docx

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1、一、电信运营商数据赋能交通行业情况总述1（一）交通行业数据应用相关政策1（一）运营商数据对于交通行业的价值1（三）运营商数据资源概述2（四）运营商数据在交通行业的价值释放要点3二、适用于交通行业的电信运营商数据资源5（一）信令类数据5（二）测量报告数据7（三）流量类数据8（四）画像类数据9（五）融合类数据10三、电信运营商数据赋能交通行业的关键技术11（）11（）jfe口13（）15（P3）口J/4cXJi16（五）数据安全17四、电信运营商数据在交通行业的赋能场景19（一）车路协同19（二）规划建设19（三）设施运营(P5),11LjL21五、总结与未来展望23附录：电信运营商数据在交通行业

2、应用的案例选集25图目录图1运营商数据赋能交通行业实践体系视图4图2轨迹拉链表和对应的轨迹拉链示例7图3基于MR数据的时空数据分析示例8图4运营商数据赋能交通行业的可视化案例17图5基于公共交通客流承载量分析的客群触达26图6基于人口密度分析的充电桩规划27图7矿区违法盗采监测案例30表目录表1适用于交通行业的运营商数据资源类型5表2信令类数据的主要类别6表3流量类数据的主要应用示例9表4画像类数据的主要应用示例10表5融合类数据的主要应用示例10表6实时采集的应用示例12表7固定周期采集的应用示例12表8时间驱动采集的应用示例13一、 电信运营商数据赋能交通行业情况总述随着交通行业数据智能化

3、变革的深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显，交通行业的规划方、建设方、运营方和管理方均高度关注数据要素在交通行业的价值释放。电信运营商（后文简称“运营商”）所具备的位置数据和内容数据与交通行业的重点场景高度契合，两者的跨域融合、协同创新可发挥数据要素的乘数效应，具备广阔的发展空间。本章将简述交通行业数据应用相关政策，初步明确运营商数据对交通行业的必要性，并阐述运营商数据在交通行业价值释放的要点。（一）交通行业数据应用相关政策我国高度重视交通行业的数据应用。中华人民共和国交通运输部在2023年九月发布的大力发展智慧交通加快建设交通强国为当好中国式现代化的开路先锋注入新动能一文中阐述了人工

4、智能、物联网、大数据等新一代信息技术与交通运输深度融合发展的趋势，明确了交通行业的智能化发展方向。国家数据局在2023年十二月发布的“数据要素义”三年行动计划（20242026年）中强调了要促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用。数据作为交通行业迈向信息化、智能化的基础，对交通行业的现代化发展尤为重要。（二）运营商数据对于交通行业的价值运营商数据资源在交通行业的重要性不可忽视，已成为交通行业数据应用过程中所涉及的主要外部数据资源。运营商数据的分析和应用可以帮助实现更精准的交通流量监测、拥堵分析、交通规划、应急响应等，从而提高整体交通运输效率，使得交通运输系统更加高效

5、、安全、便捷。社会价值：运营商数据为公共交通服务的优化提供了支持，也可使公众的出行更安全。通过分析人群在不同时间和地点的出行需求，交通管理部门可以更好地调整公共交通线路和班次，提高公共交通的覆盖率和服务质量，推动城市绿色出行的发展。运营商数据的实时性和精准性也为交通安全提供了有力的支持。通过群体位置数据，可以实现交通事故的实时监测和预测，交通管理部门可以借助这些数据采取及时的交通管制措施，预防交通事故的发生，提高交通安全水平，并对事故进行高效响应。经济价值：运营商数据可为交通基础设施建设规划提供参考，提高基础设施的投资回报率，并催生新业态、新模式的发展；通过运营商用户群体的数据分析，可获得城市

6、人口流动、出行模式等信息，城市规划者可以更科学地规划交通网络、设计道路、建设公共交通设施，确保城市交通系统的可持续发展，提高基础设施的投资回报率；运营商数据资源也可为共享交通、智能停车等新业务模式提供数据支持，促进新业态、新模式的发展。(三)运营商数据资源概述运营商数据资源与服务涉及到业务、运营、管理三域，以及外部数据资源服务等。业务(Business)域：主要涉及电信业务的收入、用户信息、订购关系、账单等数据。这些数据有助于电信运营商更好地了解其业务运营状况，提供更好的客户服务，优化产品设计和定价策略等。运营（OPeratiOn）域：涵盖网络配置、网络性能、故障监控、资源管理等方面的数据。这

7、些数据有助于电信运营商优化网络运营，提高网络性能，及时发现和解决故障。管理（Management）域：涉及财务管理、人力资源管理、企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等系统的数据。这些数据有助于电信运营商进行企业资源整合和优化，提高管理效率和决策水平。外部数据资源：运营商数据与外部数据资源的融合可以带来更全面的信息视角，比较重要的外部数据资源有两大类：一是气象数据，结合运营商数据和气象数据，可以更准确地预测天气对交通的影响，提前采取交通管理措施。二是地理信息系统（GIS）数据，运营商数据与GIS数据结合，可以实现更精细的地理空间分析，支持交通规划和城市管理的地理信息决策。（四）运营商

8、数据在交通行业的价值释放要点运营商数据在交通行业的价值释放需关注包括数据资源、关键技术、行业应用这三个要点。下面本节将简要概括这几个要点的内容，具体的内容则会在后续的章节进行详细阐述。交通行业数据应用车路协同规划建设设旅运营流调数据安全结果展示图表热力图交互式地图i3W数据分析交通流分析交i整陵分析交通事故分析数据加密败据.合依据清洗数据映射则联联依据采集则采集69定同期时间蜘财襁审计运售商数据资源信令糊据涌报告数据流量类数据圜类数据触合翔明S图1运营商数据赋能交通行业的实践体系视图数据资源：运营商可用于交通行业的数据可分为信令类数据、M测量报告数据、流量类数据、画像类数据、融合类数据五类。关

9、键技术：运营商数据赋能交通行业的关键技术可以按照数据应用的落地流程，分为数据采集、数据融合、多源数据分析、结果展示、数据安全五大类别。行业应用：运营商数据赋能交通行业的具体落地场景可分为车路协同、规划建设、设施运营、流量调控四大方向。二、 适用于交通行业的电信运营商数据资源数据资源是开展数据分析应用工作的核心要素，运营商数据资源具备优质、多样、全面、实时的特点，且包含大量交通行业关注的位置数据与内容数据，为运营商同交通行业的跨域联合创新打下了坚实的基础。同交通行业适配度较高的运营商数据以运营域数据为主，可具体再细分为信令类数据、测量报告数据、流量类数据、画像类数据、融合类数据五大类。本章将详细

10、梳理适用于交通行业的电信运营商数据资源，并简述这些数据资源在交通行业的潜在应用模式和落地场景。表1适用于交通行业的运营商数据资源类型数据资源类型潜在应用场景信令类数据用于实时分析人群轨迹，从而进行交通流量分析、拥堵预警、车辆管理、智慧出行等测量报告数据可对人群轨迹进行精确识别，精度缩小到50米，但无法支撑实时场景流量类数据可以通过移动端流量信息，获取人群的未来流动和聚集倾向，有助于提前做好交通规划画像类数据可以通过人群画像，比如年龄、职业、是否有车等，分析人群的出行偏好融合类数据天气影响分析、路网分析等综合分析场景(一)信令类数据运营商信令是移动通信网络中用于实现终端、交换系统及传输系统各元件

11、之间交互的控制指令数据，所记录的信息类别有呼叫建立和去除信息、管理控制类信息、移动终端的位置信息、网络状态信息等。表2信令类数据的主要类别信令数据类别描述呼叫建立和去除信息网络单元之间通过信令数据交互实现呼叫的建立和去除管理控制类信息用于实现对语音、短信等数据业务的管理控制移动终端的位置信息人群移动状态、位置变化等信息,实现网络资源管理和业务控制业务状态信息用于对业务质量进行监控，相关信令数据记录了连接过程中的质量相关参数对于交通行业来说，信令数据的主要作用是可对人群进行时空相关的数据分析，运营商信令所包含的位置，时间可被用于绘制出行轨迹(轨迹拉链)，通常可分为以下几个步骤：位置洞察：根据运营

12、商信令数据中的基站位置信息，时间戳和信令事件类型，确定终端的位置和时间信息，得到一系列的定位点。将定位点匹配到实际的路网上，得到人群的行动路径。轨迹分割：根据人群的行动路径，根据速度、方向、停留时间等规则，将其分割成一系列的轨迹段。轨迹拉链：将轨迹段按照时间顺序连接起来，形成人群的轨迹拉链表，每个轨迹段记录了终端的位置以及与前后轨迹段的连接关系O用户ID泰森多边形编号进入时间离开时间Cehkdhsdcl10292023122609231820231226094833Cehkdhsdcl10332023122609483320231226100308Cfhkdhsdcl1048202312261

13、0030820231226101511Cphkdhsdcl10592023122610151120231226103317Cphkdhsdcl11092023122610331720231226105208Cphkdhsdcl10772023122610520820231226111343图2轨迹拉链表和对应的轨迹拉链示例(二)测量报告数据测量报告数据也称MR(MeasurementReport)数据，记录了移动设备在业务过程中的服务基站ID、邻区ID、信号强度、时间提前量、方位角等一系列无线信息。对于交通行业来说，运营商的测量报告数据可用来提升位置数据的精确度，且不易受环境的影响，对基于信令

14、数据的位置识别是很好的补充。运营商MR指纹定位算法主要包括以下步骤：栅格化：将地图划分为标准大小的栅格。MR参数指标收集：收集每个栅格中的MR参数指标，包含信号强度、方向角等数据。指纹库构建：根据收集的MR参数，构建每个栅格的MR数据特征。精确定位：根据终端设备上报的MR数据，在指纹库中查找最匹配的栅格，该栅格即为终端的位置。It师年 Mt 记*Kl. C3、C4、C6、（8五个入区的信号地殡用找出差斤砂M娴照，此榔树谓即眺R的 定位结果基于嘟放定侬佣户通勤鼬结果通勤轨迹拟合至道路并填充缺失路线片段用户邈鹿线船实果图3基于MR数据的时空数据分析示例（三）流量类数据流量数据是运营商记录的移动端流

15、量上网的行为数据。这些数据包括用户群体访问的网站、APP使用情况、消耗的流量等，可以反映用户群体的行为习惯和需求。通过对流量包的深度检测采集（DPl探针技术）可对终端的上网访问行为进行深度分析，主要的方式如下：流量识别：根据特定协议特征或业务标识深入IP包负荷内容识别流量类型。比如Skype语音、P2P文件分享等。流量分类：将复杂流量区分为不同业务类型，进行差异化处理。典型的有P2P下载、视频点播、网页浏览等分类。应用识别：通过特征库比对PayIOad内容,精确识别具体使用的应用，比如QQ、微信等。在交通行业，流量数据目前被大量应用于人群流动和聚集倾向的分析,有助于帮助决策者提前做好交通规划。

16、表3流量类数据的主要应用示例流量类数据的应用示例描述人群时空分布分析通过比较不同时段和区域单位面积的流量密度,确认人群空间分布的时空动态变化热点区域分析通过采集热搜词列表,当出现大型活动或事件名称搜索量突增,则判定该区域人群聚集可能性上升人群流动分析分析人群出行相关APP使用日志,比如查询地图、打车、外卖等APP的打开使用频次和时长,判断可能发生的人群流动倾向(四)画像类数据运营商的用户画像能力是指运营商利用自身收集的用户群体数据，通过数据挖掘和分析的方法，提取用户群体的特征和需求，形成用户群体的标签化描述。运营商的用户画像能力可以帮助运营商挖掘并预测用户需求，指导产品设计和完善，实现动态且个

17、性化的推荐服务。运营商的用户画像能力涉及多个方面，如用户自然属性、用户行为属性、用户心理特征等，需要根据不同的应用场景和目标进行构建和应用。应用于交通行业的标签则有如：“是否有车”、“出行方式偏好”、“活跃地”、“活动时段”等。这些标签可帮助城市管理者掌握区域内的人群出行模式，从而更有针对性地进行交通设施的规划和运营。表4画像类数据的主要应用示例画像类数据的应用示例描述交通压力评估分析区域内群体的日常工作日和周末的活跃地与活动时间分布情况,评估区域交通服务压力出行需求挖掘分析区域内群体的出行偏好、交通工具情况，对出行需求进行挖掘，提升出行的便利度出行方式推荐利用Al算法和用户画像实现对个性出行

18、方式的智能推荐(五)融合类数据运营商通常会对外采购气象、地理信息等数据以提升运营商基于数据的决策水平。运营商自身产生的数据同外部多模态数据融合后往往能够发挥更高的价值，被广泛地用于交通行业的各个场景。表5融合类数据的主要应用示例融合类数据的应用示例描述与地图数据的融合地图数据提供道路交通基础设施和路网信息,与人群流动轨迹进行映射匹配,可以评估道路负载状态与视频图像数据的组合监控摄像头的数据,识别车辆、人流量等指标,验证和补充基于运营商数据的交通态势感知与环境、气象数据的关联气温、风力、能见度等环境数据,分析其与交通状况的相关性,建立环境驱动的交通预测模型与车联网及数据协同车联网产生海量车辆实时

19、状态与位置动态数据,与基站交互数据进行数据融合,提高道路交通精细监测与控制能力与政府部门公共数据的组合公交IC卡刷卡、过路费支付等数据,提供更多交通网络运行和管理信息,进行全面的态势监控三、 电信运营商数据赋能交通行业的关键技术交通行业数智化发展的核心要点是实现对交通业务的智能感知与决策，运营商数据能为其提供多方面的支持，为运营商同交通行业的联合创新提供了坚实的基础。在运营商同交通行业联合创新的过程中，需要一些关键的技术对运营商数据资源进行安全、高效的处理、分析和挖掘，助力数据资源的价值释放。本章将按照数据采集、数据融合、多源数据分析、结果展示、数据安全五个板块展开，探讨运营商数据赋能交通行业

20、所涉及的关键技术。(一)数据采集适用于交通场景的运营商数据采集可分为实时采集、固定周期采集、时间驱动采集三种方式，需匹配应用场景需求与数据特性进行设计。其中实时采集适用于对交通流量的实时监测；固定周期采集适用于对交通设施的运营及规划；时间驱动采集可用于特定时间点的交通态势分析。这些采集模式各具优势，融合运用可强化交通监测、运营与规划的全面性、精细化与高效性。实时采集：实时采集的关键特征是低时延，满足交通流量实时监管、突发事件即时响应等应用需求。主要的数据源包括信令、流量数据、车联网数据、路侧监测数据等。采用Kafka等中间件进行实时数据采流，配合SParkStreanIing、Stonn等流式

21、处理技术，实现交通数据的秒级处理。表6实时采集的应用示例实时采集的数据类型描述信令数据通过实时采集信令数据中的位置信息，监测拥堵路段队长与延误等车联网数据通过对车联网数据的实时采集实现对路况的秒级感知，使交通运营方能够动态调度车流分布流量数据通过对流量数据的实时采集，分析流量数据中的异常波动，快速定位突发交通事故实时数据采集对网络带宽、服务器处理能力、数据存储吞吐等方面有着较高的要求。5G无线传输的高可靠、低时延特性将为实时数据采集提供新动能，使其适用场景得到极大的拓展。固定周期采集：固定周期采集是指按照预设的时间间隔周期性地对交通相关数据进行采集汇总。适用的数据源主要包括流量数据、MR定位数

22、据、密度热力图等统计类数据等。固定周期采集通常用于交通流模型搭建、趋势预测分析等交通运营、规划类场景。表7固定周期采集的应用示例固定周期采集的数据类型描述流量数据通过周期性采集城市区域间流量分布情况，绘制人口流动图谱，为交通资源调度、交通设施规划提供参考MR定位数据通过采集公共交通工具的定位与轨迹数据，分析其运营情况，合理规划公交线路技术方面，通常可采用AZkaban、AirfIOW等工作流程调度工具,实现交通数据周期自动化采集。随着车联网等新数据源产生,固定周期采集的运营商数据将在道路规划布局、交通资源优化配置等中长期决策中发挥更重要的作用。时间驱动采集：时间驱动采集是根据时间特征、事件等外

23、部条件触发进行的数据采集。例如连续假期前后、重要活动举办期间,交通流量和模式都存在较大不同，通常会在这些时间段前后有针对性地进行数据采集，以更好地应对交通压力。主要的数据源包括热点基站业务数据、重要区域流量矩阵等，这类数据可较好的反映交通流变化的时间因素驱动。表8时间驱动采集的应用示例时间驱动采集的数据类型描述基站数据春运期间，通过采集主要干线路基站数据，分析人口迁徙高峰，以便提前规划，更好地进行流量疏导流量数据节假日期间，通过全市流量矩阵对比，评估客流分布，从而更好地进行交通资源的调度基于时间驱动采集,我们可以分析周期性变化对交通流的影响,进行资源需求评估,制定弹性策略。(二)数据融合当代城

24、市交通系统日益复杂,涉及人、车、路、环境等要素的交互协同，依靠单一数据源已难以应对交通管理新形势对感知和决策能力的要求。这迫切需要不同来源的多模态数据相互补充、验证和融合，形成对交通系统的立体化认知。运营商网络作为城市交通生命组成部分，其数据因覆盖面广、采集实时，可为多源数据融合提供基础框架。通过打通数据孤岛，构筑开放式的交通数据体系，汇聚各方优势，才能提高对交通态势的感知、洞察、预测和决策的能力，助力交通行业数智化发展。数据清洗：交通行业所涉及的多源数据中包含较多异常值、重复记录等噪声。这会影响后续分析判断工作，降低智能算法训练效果，因此数据清洗是数据融合的首要步骤。主要的清洗手段包括:去除

25、空值、无效值的数据记录；重复数据的检测去重；检测并删除明显错误的地理坐标、时间戳等；平滑滤波去噪处理连续的轨迹点数据等。此外还会采用associatedrule等规则挖掘技术，检测数据中的业务逻辑错误，进行修正。清洗后的高质量数据有利于算法模型训练，使其对交通态势的监测预测更加符合实际。清洗规则的设定也需要不断优化迭代，以适应新业务新模式带来的数据特点。数据映射：数据映射的H标是实现将不同来源和格式的原始交通数据，均转换到预定义的通用数据模型中，为后续多源数据的关联融合处理奠定基础。通用模型既要兼顾通用性，也要充分表示交通领域的业务实体及其关系。典型如ODl模型中定义的公交线路、车站、班次等概

26、念。数据映射的主要技术手段包括正则表达式解析、语义解析等，还可辅助使用CRF条件随机场模型，学习提取转换规则。映射后需对数据集之间的一致性进行检查，验证转换过程是否准确完整。随着新数据源融入，需扩展通用模型并重新映射，同时关注映射过程的性能,保证整体的数据准备效率。数据关联：数据关联是在规范化映射的基础上，把分属多个数据集的记录或事件相互匹配和连接的过程。典型的关联策略是基于时间和空间等维度的匹配，例如找出时间戳在误差范围内、且坐标距离小于阈值的多源记录。关联过程中还需要处理一对多、多对多的复杂映射关系，譬如一条公交线路涉及多个车站,一个站点又属于不同公交线。一些重要公共实体还可以作为数据关联

27、的“桥梁”。例如，可以将道路交通事故信息与附近的出租车轨迹和订单关联起来。通过数据关联可将不同来源的数据加工成丰富、互补的新数据集，其中包含不同源数据的多变量属性。数据关联将扩大后续数据分析的维度。(三)多源数据分析交通行业中用到的运营商数据具有多源性、异构性等特点，不同类型的数据之间往往存在关联关系。多源异构交通数据的关联挖掘，是实践智慧交通的重要支撑，它将分散、碎片的视角融会贯通，洞察复杂交通系统的运作全貌。通过构建智能分析模型，可实现对交通流量、事件、热点的精确预测，使交通服务调度更加主动精细化。数据的关联分析，即不同类型数据之间的关联挖掘，可以帮助交通行业更好地理解交通运行规律，提升交

28、通管理水平。新技术、新算法的不断引入正在持续推动多源数据分析能力的迭代升华，拓展应用边界。多源数据的关联分析可以发挥以下作用：提高数据分析准确性：通过分析不同类型数据之间的关联关系，可以提高数据分析准确性。例如，在交通流量分析场景中，可以通过分析人群位置、基站覆盖范围、交通流量等数据之间的关联关系，更准确地预测交通流量变化趋势。发现新知识：通过分析不同类型数据之间的关联关系，可以发现新知识。例如，在交通出行分析场景中，可以通过分析人群出行轨迹、出行目的地、出行时间等数据之间的关联关系，发现人群出行规律，提升交通服务水平。提升分析效率：通过分析不同类型数据之间的关联关系，可以提升交通管理效率。例

29、如，在交通事故分析场景中，可以通过分析事故发生时间、事故发生地点、事故原因等数据之间的关联关系，预防交通事故发生，提升交通安全水平。在交通行业场景所涉及的运营商数据分析中，数据的关联分析主要可分为交通流量分析、交通出行分析、交通事故分析三大部分。交通流量分析：可以通过分析人群位置、基站覆盖范围、交通流量等数据之间的关联关系，预测交通流量变化趋势，进行交通管控。交通轨迹分析：可以通过分析人群出行轨迹、出行目的地、出行时间等数据之间的关联关系，了解群众出行习惯，提升交通服务水平。交通事故分析：可以通过分析事故发生时间、事故发生地点、事故原因等数据之间的关联关系，预防交通事故发生。(四)结果展示结果

30、可视化是将数据分析结果转换为可视化图形的过程，通过可视化数据分析结果，可以使数据分析结果更加直观、易懂，提高数据分析结果的可理解性，使其更加容易传播，促进数据分析结果的应用。在交通行业场景涉及的运营商数据分析中，结果可视化应遵循以下原则：准确性，即结果可视化应准确反映数据分析结果；清晰性，即结果可视化应清晰明了，易于理解；简洁性，即结果可视化应简洁明了，避免过于复杂；相关性，即结果可视化应与数据分析目标相关，突出数据分析重点。在选择结果可视化方法时，应根据具体应用场景选择合适的方法。常用的结果可视化方法包括图表、热力图、交互式地图、动态图等。:Nt VW 苫mScw ”可 - SiBs Ss

31、I,w Ii 8 富 至WK 睾曷图4运营商数据赋能交通行业的可视化案例（A:图表；B:热力图；C:交互式地图；D动态图）（五）数据安全随着交通行业全面迈向数智化，数据安全正在变得愈发重要。运营商数据在交通行业的应用也需从源头落实责任，建立完善的数据安全体系，杜绝数据削弱、泄密、非授权访问等安全风险。这既需要规范化管理和技术创新，也需要跨行业的协作机制。通常采取的数据安全措施如下：访问控制：通过数字证书、单点登录认证用户，基于角色和业务属性实现细粒度的数据访问权限控制，遵循最小授权原则。数据加密：在网络数据传输路径上全链路部署加密传输技术,存储层面也可进行字段加密，同时使用密钥管理系统确保密钥

32、安全。数据隔离：将业务和数据按分类存储隔离，例如在网络层使用VLAN.ACL进行逻辑隔离,避免非法跨域进行数据访问。数据脱敏：对于涉及关键个人信息的字段，如车牌、车辆VIN等,使用不可逆哈希算法代替明文，避免泄密后被恶意关联分析。系统审计：记录用户访问交通数据的操作日志，进行安全审计跟踪。使用威胁情报等，辅助监测数据异常访问。四、电信运营商数据在交通行业的赋能场景前文阐述了运营商数据在交通行业赋能涉及的数据资源类型和数据处理、分析、应用技术。在落地层面，运营商数据在交通行业的赋能需坚持以“场景驱动创新”为导向，从场景出发规划技术架构并引入必要的数据资源，才能实现业务价值的最大化。本章将归纳运营

33、商数据赋能交通行业的具体落地场景，将从车路协同、规划建设、设施运营、流量调控等方面详细展开。（一）车路协同辅助驾驶应用：5G网络的超低时延（InlS以内），可以满足辅助驾驶对实时数据交互的极高要求，如确保交通灯状态，前车距离等信息的即时传输，辅助进行危险判断和避障。高带宽可支持车载高清摄像头实时传输高清视频流，如识别更多交通标志、路况细节，提升环境感知能力。根据服务类型设置不同的网络切片，为驾驶辅助服务提供保障，优先调度驾驶辅助业务，提高信息传输质量。（二）规划建设道路规划：在城市道路规划中，运营商数据的运用是至关重要的。通过分析运营商提供的大量车辆实时位置、移动速度等数据，城市规划者可以获得

34、宝贵的交通流动信息。这些数据可用于识别高峰时段的交通拥堵区域、分析道路使用模式，从而优化城市道路规划。通过实时监测车辆流动，规划者可以更准确地评估交叉口和道路的繁忙程度，以便调整信号灯控制策略，提高交通效率。此外，运营商数据还可用于分析停车需求和停车模式，帮助规划更合理的停车设施分布。综合利用这些数据，城市道路规划可以更加智能、灵活地满足城市交通的需求，改善出行体验。拥堵识别路段改进：运营商数据可以用于实时监测城市中可能出现的拥堵区域。通过分析车辆速度的变化和停滞情况，规划者可以迅速识别拥堵点，为改进道路布局和交叉口设计提供数据支持。停车设施规划：分析运营商数据有助于了解停车需求和停车模式。规

35、划者可以根据车辆停留的时间、地点等信息，规划合理的停车设施分布，提高城市停车资源的利用率。充电桩规划：在充电桩规划中，运营商数据发挥着关键作用。通过分析实时车辆位置和充电需求信息，可以精准预测充电热点区域，优化充电桩的布局，确保在高需求区域提供足够的充电服务。综合利用这些数据，充电桩规划得以智能化、个性化，为电动车充电提供更便捷、高效的解决方案。城市发展策略制定：通过长期收集和分析运营商数据，可以形成城市发展的长期交通趋势。这为规划者提供了制定城市发展策略的数据基础，以适应未来的交通需求。通过充分利用运营商数据，城市道路规划可以更加智能、响应迅速，提高城市交通系统的效率，改善市民出行体验。(三

36、)设施运营道路维护：车辆通行降速、路段车速降低可能由多种因素造成，例如道路损坏、交通拥堵等。如果路段车速降低的幅度较大，并且持续时间较长，则可能表明该路段存在道路损坏的问题。车辆过度集中，可能导致道路交通拥堵，从而增加道路损坏的风险。结合道路年龄，如果路段车辆流量过大，并且存在车辆拥堵的情况，则可能表明该路段存在道路损坏的问题。充电桩运营优化：利用运营商数据和充电桩实时状态数据，可建立充电桩实时监测系统，优化充电桩的运营状况。例如，可通过车辆行为数据，结合车辆的充电行为数据，向驾驶者推荐最符合其充电需求的充电桩；可通过收集车辆在充电区域的位置、行为数据，分析充电桩故障情况，优化充电桩服务策略。

37、运营商数据还可用于分析用户群体的充电行为，从而个性化推荐最适合的充电桩，提高用户体验。公共交通运营决策支持：通过分析运营商提供的公交车辆实时位置和速度数据，可以获取详细的公交车运行信息。这些数据可用于识别不同时间段和区域的交通流模式，包括高峰和低谷时段，帮助决策者了解车辆运行状态。通过这些分析可以建立城市交通模型，模拟不同交通场景下的道路使用情况。这可以为公共交通运营人员提供决策支持，帮助他们更好地预测未来的交通需求，优化线路规划。(四)流量调控智能导航避堵：结合运营商数据，可以实现实时的路况导航服务。车辆实时位置和速度信息可用于更新导航系统，为驾驶者提供最优路线，避开拥堵区域，提高出行效率。

38、交通信号优化：交通信号优化是通过有效地协调和调整交叉口的信号灯控制策略，提高交叉口通行效率、减少拥堵和缓解交通压力的一种手段。在交通行业中，运营商数据的应用可以为交通信号优化提供实时的交通流信息，从而使优化策略更加智能和精准。五、总结与未来展望电信运营商数据在现代城市交通管理中发挥着关键作用，赋能场景涵盖了车辆运行、乘客流动、道路状况等多个方面。尽管该领域存在着巨大的潜力，但目前仍然面临着数据来源、结构多样，数据开发、管理门槛高，数据应用场景复杂、落地方法论较少等挑战。本白皮书主要探讨了在交通行业进行的运营商数据的应用实践，梳理了运营商数据赋能交通行业所涉及的数据要素、落地思路、赋能场景以及实

39、践案例等，并初步提出电信运营商数据赋能交通行业的实践方法伦，为城市交通的管理者、决策者提供全面的信息支持，帮助其更好地理解电信运营商数据对交通行业的价值，并为相关领域电信运营商数据的应用提供可行的解决方案，以促进数据要素的社会价值和经济价值高效释放。本白皮书充分说明了数据应用的跨界融合所能带来的社会价值与经济价值，为其它领域的数据应用融合创新提供了参考范式。运营商数据对交通行业赋能的发展趋势在政策、产业和技术等多个方面呈现出引人注目的特点，充分说明了数据要素时代跨域融合创新的重要性，其在不断挖掘数据价值的同时也催生出百花齐放的创新应用。以下是对运营商数据赋能交通行业的发展趋势阐述：政策层面，数

40、据安全和隐私保护势在必行：随着对数据价值认识的提高，数据安全和隐私保护问题变得尤为关键。运营商在应用数据的过程中，需要加强对数据的安全管理，确保用户隐私不被滥用，同时遵循相关法规和标准，建立合规的数据使用机制。产业层面，智慧交通和物流协同发展成为趋势：随着物流行业的快速发展，交通和物流间的数据融合打通、开放分享成为趋势，运营商数据在交通流量监控、路径优化、车辆调度等方面均可发挥重要的价值，对交通和物流的融合发展起到促进作用。通过实时获取车辆位置、速度等信息，可以优化交通信号控制，减缓拥堵，提高物流运输效率。技术层面，人工智能在运营商数据分析中的应用前景广阔：人工智能(AI)和机器学习(ML)在

41、运营商数据的分析和决策中扮演着重要角色。通过建立预测模型、推荐系统、自动化决策系统等，可以更好地理解用户行为、优化资源配置、提高服务质量。机器学习算法的应用可以使系统从数据中学习规律，不断优化运营策略，提高数据利用效率。附录：电信运营商数据在交通行业应用的案例选集案例一：公共交通线路规划1 .案例背景自2020年以来，受客观情况影响，居民出行结构发生了巨大改变，城市公交客运量逐年下滑，城市公共交通战略正面临严峻挑战。如何利用信息化手段，降低公共交通工具的空驶率，完善高品质服务体系，推进城市公交转型成为各方关注的重点。此项目通过采取全时段、全区域、多层次、多维度的群体数据进行数据挖掘和数据分析，

42、构建人群出行大数据模型，获取人群出行特征，并与合肥市轨道交通和城市公交线网进行适配分析，优化调整公交线路设置。针对符合集约化出行条件的人群，开发高品质定制直达公交线路，同时针对用户进行点对点服务。2 .方案实施此项目构建了出行需求预测模型和公交网络评估模型：出行需求模型通过分析人群碎片化行程数据，识别区域之间的高频出行模式和需求预测；评估模型考量各维度指标，如负荷率、OD覆盖度等，对现网运行情况进行定量分析。公共交通运营方可综合模型结果，找出当前公交网络与人群需求不匹配的症结所在，并以此为依据,使用网络最短路径算法规划出多条高匹配度的定制公交路线。这些路线可直接连接居民的出行热点，同时兼顾轨道

43、交通的衔接。该方案实现了对公交网络的科学规划，是公共交通数据智能化发展的重要升级。三Hf)lSRs三an7usassma为产/*IC*BK8.16fiCXiUIQ.MO.MJUQ.BtW2Sl*tXIl三，公.?X.an三彳小,a.SitnNVJOO-B30.T午17S-1200.ltmWC.JB办公WllIUL公RPZ公具交Ir力伯比行”B.UOfHI.图5基于公共交通客流承载量分析的客群触达3.价值效益数据驱动的公交网络规划方式极大提升了公共资源配置效率，在减少车辆空驶的同时大幅改善了公共服务质量和用户体验。合理的公交布局也带来环境效益，有助于交通拥堵的改善。该案例提供了可复制、可推广的以

44、大数据引领公共资源优化的成功范例，可为全国其它城市的公共交通规划提供借鉴。案例二：新能源车充电桩布放规划1 .案例背景国家发展改革委、能源局编发了关于进一步构建高质量充电基础设施体系的指导意见，提出要适度超前建设，到2030年建成高质量充电基础设施体系，形成城市面状、公路线状、乡村点状布局的充电网络，加快重点区域建设，提升运营服务水平。地方层面，安徽省人民政府办公厅于2016年印发了关于加快电动汽车充电基础设施建设的实施意见，提出了加快充电基础设施建设的总体要求、发展目标、主要任务和保障措施，旨在推动安徽省打造成为竞争力强、布局合理、网络健全、应用领先的电动汽车充电基础设施快速发展地区。在此背

45、景下，该项目通过运营商用户行为数据、轨迹数据、画像数据的分析，达到对新能源充电需求的精准把握，实现了科学的充电桩布放规划。2 .方案实施通过构建画像系统，准确识别新能源车主群体，开发了充电需求预测模型。通过考量人群的出行习惯、车型电池参数等多维数据，对不同区域的充电时空分布进行建模预测。公司还设计了利用率等指标，对现有充电桩进行全面诊断和评估。在综合考量需求预测和现网评估的基础上，充电桩规划人员利用选址算法对全省范围进行充电网络规划优化，使充电桩服务半径更加合理、用户体验显著提升。图6基于人口密度分析的充电桩规划3 .价值效益数据驱动的公共设施规划方式使充电资源配置与用户需求高度匹配，使用户体

46、验大幅提升。合理的充电站布局也将加速新能源结构转型。案例三：高速公路网络规划1 .案例背景安徽省人民政府办公厅于2021年6月印发了安徽省高速公路网规划修编(20202035年)，提出了加快高速路网基础设施建设的总体要求、发展目标、主要任务和保障措施，旨在推动安徽省打造成为竞争力强、布局合理、网络健全、应用领先的高速公路网快速发展地区。在此背景下，该项目通过分析人群的长距离出行数据，判断城市之间主要的人群流动走向，从而为布局连接主要人口流动走向城市的高速公路网提供依据。另一方面，通过利用人群轨迹和行为数据，可以对旅游景区、经济区等重要场所周边进行分析，判断这些区域交通服务水平现状，以此评估与高速公路接驳的优化空间和建设高速的必要性。2 .实施方案通过获取高速公路相关区域的基站和栅格运营数据，进行数据清洗融合处理，分析提取的车辆轨