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道路擁堵、道路異常、突發事故是公路治理的痛點。針對車流、事故無法進行判斷，時效性較差；針對于橋梁、大坑、路障、泥石流等突發情況無法通過第一時間感知精準定位等，都造成治理工作相對被動。

近年，交通運輸部決定加快推進新一代國家交通控制網和智慧公路試點。而從目前交通系統來看，仍然存在車流行駛緩慢，出現突發狀況無法第一時間做出判斷與處置的情況；另一方面，從路網路政系統來看，前端采集的數據沒有對它進行最大化的利用以輔助決策。

那如何發揮實時數據價值？突發情況如何及時處理？我們需要利用大數據助力道路輔助決策，建設智慧公路。

從雜亂無章到聚合有序，曙光“方舟”定義公路智理

建設智慧公路的前提是實現數據的采集、治理、存儲以及分析。目前公路業務數據復雜多樣，交調，養護等數據收集后規整難度大，這對數據從采集到分析，最終實現輔助決策來說是不小挑戰。

針對以上問題，曙光方舟大數據平臺可以提供最優解決方案。曙光方舟大數據平臺對于各業務口所產生的復雜多樣的數據進行采集，所得數據通過方舟底層平臺進行治理和存儲，把散亂無章的數據快速輸出為聚合，有序，直觀，規整的數據，最終提取最具價值的數據。并通過大屏、客戶端、手機端三方合一，方便決策者隨時掌握道路的運行狀態。

大屏展示

三大板塊著手公路智理，多維分析發揮數據價值

從“路網”、“養護”、“整體”三大板塊，曙光“方舟”助力智慧公路建設。一是從路網角度，針對于前端采集數據形成多維分析，輔助做出拓寬道路，采取突發情況應急措施等決策；二是養護，通過歷年公路養護的工作投入、養護結果對比，輔助決策；三是收集所有的業務條口信息，最終在大屏展現全市公路的概覽，針對重要信息如每年道路投入預算、干道維修頻率等進行數據對比，幫助決策者直觀把握全市公路路網狀況。

同時，“方舟”還可以通過對以往的數據進行分析，加上雷達氣象數據、航拍公路數據等進行糅合，通過深度學習并產生大量算法模型，進行科學的預判。事前主動出擊維護，降低危險發生的系數。

未來，曙光將持續關注智慧公路的發展。充分利用云計算與大數據技術，通過底層平臺，實現信息和計算資源的整合，發揮大數據的價值，加速智慧公路的建設。

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曙光聚焦公路"智"理，"方舟"發揮大數據價值