中国公交领域的时序数据服务市场痛点及技术准入壁垒
思瀚产业研究院    2025-03-01

公交是城市交通和公共交通网络的重要组成部分。得益於交通基础设施改善、城市化扩大、数字化进步以及支持性政策，公交领域近年来正经歷显着增长。根据灼识諮询的资料，截至2023年12月31日，全国约有700,000辆运营中的公交，平均每天运营时间约15小时。这些运营中的公交於2023年通过其车上传感器產生超过1,000TB时序数据，包含了诸如车辆实时位置、乘客上车时间、停站时长，甚至非计划绕行等不同信息。

大量的时序数据流需要有效的分析工具，以提供愉快的出行体验、优化交通机构的决策过程并提升运营效率，為时序数据服务提供商进入公交领域创造充足的机会。儘管2023年中国公交行业的时序数据服务市场仅佔整体市场规模的5.4%，但其在过去几年已显示出类似的增长趋势。中国数据基础设施改善和物联网设备的广泛部署，令时序数据量激增。中国政府非常重视并已经採取了一系列政策，以促进智能交通和智慧城市发展。

例如，根据「十四五」规划，為建设智慧城市，中国政府旨在提供数字化及智能化公共服务，促进物联网及智能技术的应用，并完善城市运营及城市管理平台。所有这些举措刺激了对精细运营时序数据服务的需求，并推动了中国公交领域时序数据服务市场的稳定增长。

根据思瀚的资料，中国公交领域时序数据服务市场的规模由2019年约人民币7亿元增长至2023年约人民币17亿元，2019至2023年间的复合年增长率為24.9%。随着智能交通和智慧城市加速发展，交通机构（包括公交公司及交通主管部门）正越来越多地通过挖掘其公交数据背后的价值而推进数字化。不久将来，时序数据服务需求预计会持续增长。根据思瀚的资料，预计到2028年，中国公交领域时序数据服务市场的规模将达到约人民币39亿元，2023年至2028年间的复合年增长率為17.7%。

痛点

公交领域的所有相关参与方（包括通勤者及交通机构），面临着公交运营的复杂性和规模所带来的挑战。

通勤者。公交通勤者长期以来面临着无法预测等候时间痛点。高峰时段、交通拥堵和其他复杂的道路状况可能导致与公交的计划时间有较大偏差，使通勤者难以準确预期公交抵达时间。此外，庞大的公交路线网络和不準确的公交站点信息可能会让通勤者难以选择合适的路线，增加其时间成本。通勤者需要準确的实时公交位置信息，以便提前规划其行程，并改善其出行体验。

交通机构。交通机构面临着阻碍其效率、安全及可持续性的重大挑战。例如，公交公司需要不断调整其路线规划和调度策略，以适应城市变化并确保高效运营，而交通主管部门则专注减少车辆数量不断增加和城市中日益复杂的交通流量带来的交通拥堵情况。此外，交通机构亦需要监督并管理公交运营，以确保公交行车安全和服务质量。所有上述问题都离不开有效的实时公交位置监测，并需要创新的產品和服务以确保為大眾提供顺畅的交通服务。

公交行业的痛点為时序数据服务的应用提供了眾多市场机会，以改善出行体验、优化路线规划并提高运营效率。具有强大时序数据分析能力且能快速採用新兴技术的服务提供商将在改善城市公交系统的质量、效率和可持续性方面扮演重要角色。

技术准入壁垒

由於时序数据的固有特性，处理中国公交领域的大量时序数据需要高性能数据存取系统、先进的预处理技术、量身定制的数据分析方法，以及对公交数据时间模式的深入理解。

高性能数据存取及存储系统。根据灼识諮询的资料，中国的公交领域拥有约700,000辆营运中的公交，每天都会生成大量的时序数据。该等数据包括眾多时间点和测量值，从而对先进的数据存取及存储系统產生强烈需求。该等系统必须具备处理在全国错综复杂的路线上运行的公交的大量数据的能力。只有具备高效且具成本效益地管理大量的时序数据的系统的时序数据服务提供商，方可释放其潜在价值并保持於公交领域的时序数据服务市场的竞争优势。

用於数据质量保证的先进的预处理技术。公交领域的时序数据的可靠性经常受到传感器错误和设备故障的影响，这会将噪声和异常值引入数据集中。公交路线的复杂性及大规模的营运中的公交，对数据预处理的需求也随之增加。先进的预处理技术对於检测并纠正这些广泛数据集中的数据集的错误和不一致性至关重要。凭藉先进的算法和强大的工具，时序数据服务提供商可以清理和提高数据质量，确保分析结果的準确性和可靠性。这种可靠性对於优化运营效率、完善路线和提升旅客体验至关重要。

為公交领域量身定制的数据分析方法。公交时序数据集包含多个属性，如公交ID、时间戳、位置、速度和乘客人数。这种高维特徵增加了数据处理的复杂性，要求时序数据服务提供商开发量身定制的分析方法。凭藉先进的统计及机器学习技术，时序数据服务提供商能够从数据中获取有价值的洞察，例如预测乘客需求、优化公交时刻表及识别公交系统瓶颈。这些见解使公交运营商能够做出明智的决策并提高乘客的满意度。

对公交数据时间模式的深入理解。公交时序数据展示了复杂的时间模式，包括时间顺序、对先前数据点的依赖以及固定间隔内的重复模式。利用复杂的机器学习模型（例如循环神经网络），时序数据服务提供商可有效识别和分析循环模式，从而深入了解公交系统的动态。这些见解使运营商能够预测乘客需求的变化，优化资源分配，提高公交网络的整体效率和可靠性，从而為领先的时序数据服务提供商提供重要的竞争优势。

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