北京建立出租行业“可疑车辆预警库”，可识别绕路、司机疲劳驾驶

今天上午，记者从北京市交通委、北京市智慧交通发展中心获悉，从2011年开始，北京交通部门一直在持续推动出租汽车行业的改革发展，也在科技赋能业务方面做了许多尝试，目前已能够通过交通大数据，识别出租车绕路等违规行为，还可形成“可疑车辆预警库”，与相关部门实现数据共享。

目前，北京出租行业已经整合接入巡游、网约人车户基础信息，车辆定位信息，订单运营信息等300余项数据资源，通过出租行业智慧大脑建设，打造全景监测、重点区域监测、合规化监测、价格监测、驾驶员运营安全监测等应用场景，实现实时监控和智能调度。

北京市智慧交通发展中心工程管理部部长钟园举例介绍，交通部门通过大数据分析搭建精细化算法模型，主动识别绕路、议价、违规跨域运营、疲劳驾驶等行为，形成“可疑车辆预警库”并与相关部门实现数据共享。

交通大数据的另一个应用领域是在车辆运力的调度方面。钟园表示，在节假日大客流返京期间，尤其是夜间公共交通停运后，火车站、机场客流疏散主要依赖出租汽车。传统的巡游车调度方式是调度人员看到大量乘客排队，或者接到铁路、民航部门通知即将有大客流时，通过打电话的方式逐级找到行业管理部门、出租企业、出租车队来调度车辆。

钟园表示，这种方式能有效调来车辆，但效率比较低，对大客流发现不及时，调度环节多，此外巡游网约车则更是没有实现信息共享。去年交通部门以丰台站试点，利用大数据分析了客流到站的变化态势，测算了不同交通方式在不同时段、不同特征日的分担比例，通过挖掘出这些规律，搭建了客流到站预测模型、出租汽车运力缺口预测模型，动态诊断场站出租汽车的运力问题。

同时，搭建了丰台站调度保障分析专题场景，与巡游车载终端、网约车平台打通调度数据通道，让一线的调度人员可以快速精准地推送调度信息，实现巡网联合调度，提升了场站预测预警、态势研判、统筹调度和应急处置能力。今年北京交通部门也会继续推广这种模式，坚持“一站一策”的原则，为市民出行提供更好的服务保障。