我們每天都在生產數據。而不止是人類，與我們每天接觸的各類終端設備，也在生產數據。比如我們每天出行乘坐公交，使用支付寶掃碼乘車或IC卡刷卡，車內各種監控終端、車載設備等，都會產生海量的公交大數據。這些數據滲透到公交運營的各個業務中，成為了最重要的生產要素。
隨著人工智慧大數據時代的到來，數據背後所潛藏的價值愈發突顯，如何利用數據賦能公交行業，成為了業界關注的焦點。
此前，交通企業管理專家小智已經在微信文章《硬體檢測+智能算法 | 智慧公交雲平臺如何採集公交客流數據？》解讀了智慧公交雲平臺採集客流數據的方法。那麼，在獲得這些公交客流大數據之後，智慧公交雲平臺該如何運用這些數據？
在此之前，我們先來看看其他產品是如何做的。目前市面上的一些智慧公交平臺產品，其後臺數據處理大多仍沿用傳統的統計分析方法，或是通過單個維度數據的比對、累加、百分比計算，生成簡單圖示、圖表模型來輔助決策。或是基於有限維度數據的簡單模型算法預測關鍵參數，上述數據處理結果離實現智能分析處理、提供智能輔助決策相差甚遠。這種傳統數據處理方式顯然已經無法滿足大規模數據的實時處理需求，也不能挖掘公交大數據蘊藏的重要價值。
隨著信息技術的快速發展，人工智慧、大數據分析等新技術將是未來科技發展的新引擎，成為引領公交行業朝向智能化發展的新動力。
智慧暢行與螞蟻金服共建技術團隊打造的智慧公交雲平臺，運用了先進的人工智慧、大數據分析等技術，充分發揮人工智慧所具備的深度學習優勢，探索公交數據與實際公交業務需求的結合點，為公交企業決策、運營等提供支撐。
就智能輔助決策來看，智慧公交雲平臺改變了以往單一的數據統計方式，提供具有預測能力的數據分析方案。其具體方式是通過基於人工智慧技術挖掘數據潛在模式，包括對複雜的多維度數據進行關聯性分析，將數據劃分成若干有意義或有用簇的聚類分析等。
比如智慧公交雲平臺所提供的城市級公交線網優化方案，通過對某個城市的海量公交客流大數據（如支付寶掃碼乘車、IC卡刷卡等乘客OD數據，不涉及乘客個人信息數據）進行深度分析，獲得乘客重點活動區域、出行不便區域等熱力數據，然後通過建模將該城市分為一個個小方塊，形成該城市的客流熱力地圖，地圖中每個方塊顏色的深淺反映客流量的高低，根據這幅客流熱力地圖的客流分布情況，公交企業便可對現有線網進行優化調整，為其線網優化提供科技決策依據。
而就業務應用來看，智慧公交雲平臺則可提供智能化、可視化、精細化的運營服務。
比如智慧公交雲平臺所提供的智能排班應用，以客流需求為基本出發點，通過歷史客流大數據的積累分析，將人工智慧算法結合公交大數據，準確預測工作日、非工作日、特殊天氣的尖峰時段、周轉時間、營運車輛數，並可綜合客流時間、空間數據及線路車輛周轉時間預測值，數位化還原整條公交線路的運營狀況，自動生成可視化的最優時刻表，提升高峰期公交載客能力、縮短乘客候車時間，實現了真正意義上的智能排班。
除了以上線網優化及智能排班這兩個案例外，智慧公交雲平臺還在智能調度、智能安全監管、定製公交等方面，實現了人工智慧及大數據分析的深入應用。
整體來說，智慧公交雲平臺通過運用人工智慧算法、大數據分析、雲計算等技術，對公交企業經營過程中所產生的客流數據、車輛數據、人員數據等進行採集、分析、處理、應用，深度挖掘各類公交數據價值，為公交企業管理、決策、規劃、運營及服務提供科學有效的支撐，賦能公交企業數位化轉型。