数据战疫 |深圳巴士集团精准破解复工通勤难题

新冠肺炎新增确诊数连续下降，停摆了近20天的城市交通正逐渐恢复，但防疫工作依然不可松懈，随着企业复工复产，公共出行人数也在与日俱增，如何通过数据手段，减少人群聚集引发的传染隐患?

深圳巴士集团防疫工作也转入新阶段。既要保证稳定的通勤服务，同时也要做好十米车厢内的安全保障，在数据赋能业务的大背景下，巴士集团交出了一份亮眼的答卷。

如何在疫情防控期间保障市民复工后的公共交通出行需求?如何让乘客坐上安心车、放心车?根据新冠肺炎安全防疫要求，为保证车厢内乘客与乘客之间保留足够间距，深圳巴士集团在原有客流大数据分析基础上，推出疫情防控“车厢防疫安全距离预警”。

该系统通过对车厢内站间实时载客量追踪与分析，按不同车型设置车辆“车厢防疫安全距离”预警标准。一旦达到预警值，调度员可快速响应，及时增派车辆，减少乘客聚集，避免出现乘客“扎堆”现象，提高疫情防控期间公交出行安全系数。确保车辆调度更及时、更精准、更科学。

目前，该系统上线试运行4天以来，每日对超300条常规线路进行测算，着重对有乘客满载趋势的10条线路进行详细分析与优化跟踪，实现发车班次平缓、科学提升，满足逐渐增长的复工通勤需求。

大数据技术助力科学复工

深圳巴士集团2019年全年工作日通勤客流占比高达55%，早晚高峰4小时每天服务乘客近100万人次。

在大数据的环境下，如何从海量复杂多维的公交行业数据进行准确、高效的全维度的分析挖掘，基于数据驱动模式，帮助管理运营人员的进一步提高公交营运效率和让业务系统具有自动智能化决策能力，是目前公交行业急需解决的关键问题。深圳巴士集团已提前布局规划，在数据智能的应用上先行一步。

数澜科技与深圳巴士集团在2019年2月建立合作，数澜通过领先的数据认知能力及扎实的数据技术能力，协助巴士集团基于大数据能力底座，实现实时路况展示，客流分布预测，异常驾驶行为判别，车辆状态智能诊断等智能决策，并在各业务系统中统一封装使用，从安全，营运，服务三方面进一步提高企业资源使用效率，降低企业运营成本，为公众提供更好的出行服务。

在新冠肺炎防疫战打响第一天，巴士集团即充分发挥现有数据应用优势，筹划居家防疫、复工复产等不同场景的公交运行安排，提出“一减”助防疫，“一增”保出行。将数据智能赋能精细化运营策略，保障广大市民的安全出行、放心乘车。

“一减”：春节假期期间，为响应防疫办提出的“少出门”号召，集团通过线路客流大数据，停运高峰线、支线、微循环等线路，拉大交通枢纽保障、生活保障类线路发车间隔，科学减少居家防疫阶段公交班次。

“一增”：2月10日以来，深圳企业陆续复工，通过OD客流数据分析，关注生产类园区、互联网企业聚集地等站点客流特征，逐步增加公交运力，有效保障复工通勤需求。

深圳巴士集团以人、车、线、站、场为对象构建数据资产域，将海量数据加工为独有的企业数据资产体系，在面对疫情等突发风险时，以数据能力为底座进行业务场景创新，真正实现了业务智能化、精细化运营。通过大数据分析、客流分析智能调度、视频监控等，让数据价值在公交运调过程得到充分的发挥，以更科学、高效、贴心的综合运营实力，帮助城市管理者深入一线服务于广大市民。