加快轨道交通出行“数据资产”深度开发利用

黄毅 刁龙全 简旭 冯柄纲

轨道交通建设改变城市格局，TOD综合开发改变城市形态。目前，成都市已开通13条轨道交通线路，里程将达到558公里，跃居全国第4位，进入超大规模线网运营时代。城市轨道交通每日数百万级的客流量产生了庞大的出行数据，形成了体量大、覆盖广、精度高、可持续的“数据资产”。通过数据挖掘等大数据分析手段，能够有效揭示城市运行的客观规律、典型模式和问题短板，对提升超大城市治理的精细化、智慧化水平有重要作用，对充分利用数据要素促进经济效率倍增具有重大意义。

成都市轨道交通出行数据的主要特点和利用现状

目前，成都市已开通13条轨道交通线路，里程达到558公里，跃居全国第4位，进入大线网运营新时代。2010年成都地铁1号线开通以来，已累计运送乘客突破60亿乘次，日均客运量超400万乘次，单日最高客运量达555.25万乘次。“十四五”期间，成都还将高质量推进第四期建设规划的8号线二期、10号线三期、13号线一期、17号线二期、18号线三期、19号线二期、27号线一期、30号线一期以及市域铁路成资S3线项目建设。

轨道交通出行数据具有精度高、可持续的特点。轨道交通出行数据是基于个体行程的“高颗粒度”数据集，包括“进站时间、出站时间、进站地点、出站地点”等行程信息和移动终端实名认证数据等个体信息，客观真实地记录了每位乘客每日出行细节，勾勒出市民游客工作生活旅游图景，有利于更精细化的数据分析利用，从而精准分析城市日常运行规律。轨道交通出行数据随着城市轨道交通的日常运营而自然产生，在可预见的较长时间范围内，相关数据的生产和传输过程不会中断，属于长期可持续获得的数据集，为开展时间序列分析提供了大量數据样本，为长时间跨度分析算法和预测模型的构建奠定了坚实基础，有助于动态掌握城市发展及变化规律。但是，从目前的利用现状来看，成都市轨道交通出行“数据资产”还存在权属不明、挖掘不够、缺乏共享的弊端。

成都市轨道交通出行“数据资产”潜在应用领域

城市空间规划建设领域。国土空间规划必须坚持“以人民为中心的发展思想”，而轨道交通出行数据是一种以人为主体的时空轨迹大数据，可以高度还原城市人口的时空分布及流动矩阵，揭示人与生活空间、生产空间和生态空间的交互关系，可被广泛应用于人口职住分析、通勤分析、流向分析、时相分布等专项研究，为空间规划、产业规划、交通规划、城市设计等提供重要依据。例如，通过对工作日早高峰时段出行OD矩阵统计分析，可以清晰显示骡马市、人民南路、高新南等城市高密度办公区就业人员的空间分布，进而衡量全市各区域职住平衡情况。

TOD综合开发领域。特定轨道交通站点一段时期内的客流数据背后通常蕴含着稳定、客观的乘客出行规律，对于改变城市空间形态的TOD综合开发项目而言，项目所在区域站点的集客能力越强（客流量越大），其潜在的开发价值就越大（人口高度集聚，更容易产生大量需求），集客能力明显不同的区域，所对应的开发范围、强度、定位也存在较大差异。特别是，在TOD项目规划设计阶段，出行数据分析可以服务于TOD项目的层级、定位、范围等关键指标的确定，推动TOD项目开发与区域人口需求的精准衔接，避免同质化竞争，实现整体开发价值的最大化。

公共服务优化提升领域。现代城市公共服务必须根据服务对象特征进行精细化管理，轨道交通出行数据反映了人口的时空分布和年龄结构特征，与教育、医疗、养老、体育、文化、就业等公共服务工作息息相关，对其进行深度挖掘分析，可以深刻揭示市民群众的工作轨迹、生活习惯、服务偏好、潜在需求，利于进一步优化公共服务设施布局、丰富公共服务内容载体、完善公共服务方式方法。例如，对于工作日晚间乘客的时空流向分析，可以明确回答市民群众“何时下班”、“去了哪里”、“做了什么”、“多久回家”等关键问题，进而为开辟公共服务新空间、提供延时服务等提供决策参考。

商圈建设领域。通过深入挖掘轨道交通出行数据，能够对沿线商圈的客流量、客流群体、客流形态、客流行为等进行动态监测与超前预测，帮助商圈建设和运营方详细了解目标区域的人流情况，实现不同区域人流的精准划分，服务于商圈定位和布局的优化调整。同时，可根据区域客流主体差别，针对性推出差异化、个性化、人性化的业态组合，以精准匹配目标客户市场需求，更好实现各个区域的“人留商聚”，进一步促进商圈整体价值的提升。

项目招引领域。重大项目特别是服务业项目对于城市区位十分敏感，而城市轨道交通改变空间格局、定义了微观区位。在项目招引洽谈过程中，基于轨道交通出行数据的深度分析，有助于用更精准的真实数据介绍区域内人口、交通、就业等区位和环境优势，坚定投资者发展信心。

商务服务领域。借助多数据源大数据技术，综合分析区域内轨道交通客流数据、目标客户群体信息分类客户行为画像、基于群体位置的社区画像信息，能够向市场提供高效精准的商业咨询服务，帮助各类企业准确锁定目标客户。同时，基于乘客数据的深度分析，可以向各类企业提供精准靶向营销服务，针对不同客户群体开展线上触达和线下推广，在降低营销成本的同时进一步提升营销效益。

深度开发利用轨道交通出行“数据资产”的建议

强化人才引育，打造专业团队。建议以工作需求为导向，充分借助高校和科研院所力量，加快招引和培育一批既掌握专业知识又擅长数据分析的复合型人才，构建由行业专家、数据分析师、算法工程师等组成的跨领域专业团队，提高轨道交通出行大数据分析质量和效率。

拓展服务领域，深挖应用场景。建议充分发挥数据要素的创新引擎和经济倍增作用，综合运用机器学习、人工神经网络、模式识别、粗糙集、模糊数学等数据挖掘分析技术方法，聚焦空间规划、区域建设、公共服务、商业商务等重点领域，全面分析梳理轨道交通客流数据和城市运行的关联关系，深入挖掘更多个性化、智能化、生活化的数据应用场景，提高超大城市微观治理的效能。

强化部门联动，加快数据共享。建议依托全市数据共享交换平台，结合各领域、各行业、各区域工作需要，有条件地向相关市级部门、区（市）县、国有企事业单位开放轨道交通客流底层基础数据，真正让“数据资产”在城市重大建设中发挥应有的价值。

树立市场导向，促进资产变现。建议充分挖掘“数据资产”潜在商业价值，向市场主体有偿提供专业化、城市级、可持续的数据咨询服务，在促进“数据资产”变现的同时，不断提高国资国企参与市场竞争、服务经济发展的能力和水平。

作者

黄    毅  ?成都市政府研究室战略创新处负责人

刁龙全  ?成都市政府研究室工作人员

简    旭  ?成都市政府研究室工作人员

冯柄纲  ?成都市政府办公厅综合秘书处一级主任科员