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邁入大數據時代，數據推動城市交通綜合治理成為了共識，海量數據資源也為城市交通規劃設計帶來了新的分析角度。經過近些年的發展，交通大數據融合分析已實現了城市交通的可感知、可監測、可分析，然而從城市交通監測感知到規劃設計決策應用發展則相對緩慢。我們一直在關注如何融合交通大數據分析與規劃分析算法應用，讓規劃設計更加準確。云上智能規劃平臺面向各類交通規劃設計咨詢項目，針對動靜態數據資源整合、數據計算分析與表達、前景預測分析、方案模型測試等需求，集成了統一全面的規劃數據指標資源，提供在線規劃數據算法編輯工具，打造各類交通規劃數據表達專用模板，讓規劃設計更加專業。嘗試解決規劃數據獲取難、規劃指標計算難、規劃出圖耗時長、規劃分析表達不一致、方案測試復雜等問題，讓規劃設計更加高效。

交通規劃涉及的數據量大，數據種類多，總體可以劃分為靜態規劃類數據與動態交通運行數據。其中靜態數據包括社會經濟、人口崗位、交通設施等，動態數據包括道路交通、公共交通、對外交通等。云上智能規劃平臺集成全面的規劃關聯數據指標，匯集土地、交通、環境、安全、經濟等多元數據，建立了統一的交通大數據共享平臺。

交通模型作為分析、預測人/物在城市空間下的移動需求方法理論體系，支撐交通系統的承載分析、交通系統運行的評價，對城市多元化空間特性研究、城市交通基礎設施建設及城市綜合交通管理具有不言而喻的重要性。然而，各地交通模型建模平臺差異（TC、Cube、EMME、Visum）與模型校核參數差異卻造成了模型通用性差，模型建模過程難以公開透明，影響了模型對規劃支撐的公信力。

目前國內主流的交通模型是四階段交通模型，將分析區域劃分為若干個交通小區，從出行生成、出行分布、方式劃分、交通分配來分析整個完整的出行過程。四階段模型計算過程中將產生大量的網絡路徑計算、矩陣運算、迭代收斂平衡，并且建模過程需要多輪次迭代計算出行生成、出行分布、方式劃分、交通分配以滿足目標的模型精度，將上一輪計算結果作為這一輪模型計算的基礎，整個模型計算過程需要消耗大量的時間。模型分析測試周期過長，也影響了交通模型在復雜規劃場景下的應用支撐作用。

智能規劃平臺將在深圳交通中心長期積累的多層次交通模型體系、實時在線仿真平臺及交通大數據平臺基礎上，引進國際先進的活動鏈、一體化模型技術，構建基于大數據驅動和云上SaaS服務的新一代城市交通模型——云上超級模型。其核心目標是完成出行鏈、活動鏈、大規模動態仿真等先進模型技術研發任務，實現多層次模型的一體化，并無縫銜接大數據產品體系。通過全套代碼自主研發，平臺將幫助規劃人員擺脫對各類商業模型軟件的依賴，降低模型構建與使用的技術門檻，提升交通模型在行業內的通用性，使交通模型作為一個優秀的數學分析工具，支持更多的規劃設計方案的實施，以推動城市交通建設更加科學有效。

從原始基礎數據到規劃分析指標，需要經過大量的清洗、校核、擴樣等復雜流程才能適用于規劃場景應用，以往規劃類數據指標的分析計算難度較大，計算質量也難以得到保障。依托平臺的算法超市，我們提供了大量規劃指標計算的標準化算法，構建出行需求、交通分布、道路運行、公共交通、慢行特征、交通環境、交通安全等多個特征指標池，用戶上傳原始數據到平臺后即可快速完成規劃指標的計算。

交通規劃項目往往是復雜多元的，需要協調布置不同層次、不同編制主體、不同類型的規劃成果，以及貫穿整個規劃項目中的不同參與者，以保證規劃方案的協同性。然而，現階段規劃項目分析主要依賴于規劃師的個人經驗和既有項目作為參考，不同的規劃項目和規劃主體之間存在差異，很難達成規劃分析結果的一致性。為了提升協同規劃的品質和效率，云上智能規劃平臺將充分利用大數據和模型分析的優勢，在規劃分析表達、規劃方案測試等方面實現交通規劃分析的協同應用。

云上智能規劃平臺將基于云上超級模型與SaaS云平臺，集成全面數據分析與動態響應模型測試技術，構建規劃過程分析表達、規劃方案響應測試的通用模板，實現區域規劃、城市及分區規劃、片區規劃、專項規劃等各類規劃項目協同應用。平臺的核心目標是讓交通規劃設計更加專業、高效，因此我們將打造匯集全面數據指標的規劃分析平臺，實現規劃方案模型測試的通用性與響應式服務，形成各類交通規劃分析表達的專用模板，不斷提升協同規劃的品質與效率。

未來，云上智能規劃平臺將被打造成一個全球規劃師的應用平臺，提供更為豐富的規劃分析應用場景。我們將持續開放應用，讓更多的人二次開發規劃分析算法應用，融合更為全面的規劃數據指標，集眾智力量，為不同規模的城市交通規劃與建設賦能！