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      二次创业,图盟科技靠的是什么?

      2021-01-08

      来源 : 赛文交通网

      作者 : 拾梦者

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      “服务中国政企市场的企业,要想活着比较容易,但想活得好就需要有鲜明的特色了。”

      北京图盟科技有限公司成立于2003年,这十七年的发展历程,可以分为三个阶段。2003年开始第一次创业;第二阶段是2006年加入高德;2016年,图盟科技正式从阿里集团内部剥离,开始了二次创业,这算是第三阶段。

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      初次创业

      2003年,抱着地理信息服务大众的理念,北京图盟科技有限公司成立了,当时专注于互联网与手机的位置服务。

      2006年,图盟科技正式加入高德地图,初期承担了高德地图互联网和手机位置服务的研发及市场拓展,后期随着高德地图上市计划的确定,图盟成为高德的政企服务事业部,在全行业进行地理信息产品和解决方案的销售。

      2014年,高德被阿里巴巴全资收购,并从纳斯达克退市,其业务重心也从原来的面向TO C 、TO G、以及与车厂合作的综合业务模式转型到以TO C为主,围绕出行来提供服务。与此同时,政企业务逐渐边缘化,处在收缩状态。

      2016年,图盟科技正式从阿里集团剥离出来,开始了二次创业。

      当前,图盟科技与阿里云及高德依旧保持着业务合作,但双方在资本上没有任何关系,本质上是一家独立的企业。

      二次创业

      二次创业伊始,图盟科技尝试将互联网的能力引入到城市交通管理,为武汉等城市的交管局提供交通态势研判、交通管控和信息服务。

      在服务过程中,图盟科技发现散落在各个部门和系统里的数据,缺乏统一标准的表达方式,各类数据很难有效融合,这样的数据基础对决策的支持能力非常有限。

      图盟科技总经理李俊彪认为,从中长期看,自动驾驶车辆会逐渐成为未来交通的主流运力,想从根本上解决城市交通拥堵问题,就需要有能力在自动驾驶时代为各类交通运力提供实时、自动、高效、精确的调度服务。这样的调度能力同样需要多源交通数据的有效整合。

      总而言之,交通领域里的数据问题不少,应用和服务的空间也很广阔,尤其是风起云涌的智能网联时代来临,都给交通问题的解决、服务的升级带来了更多和长期的机会。

      2016年夏季,在确定发展方向时,图盟科技团队主要成员意见高度统一,决定要做智慧交通领域的长期玩家。从多源交通数据的精细化治理入手,立志于提升交通的安全、效率,并最终实现“未来交通调度师”的使命。

      解决交通问题首先要解决数据问题,解决数据问题,先要为这些数据找到一个承载平台。

      李俊彪表示,图盟科技出身于地理信息行业,在思考交通问题的解决方案时,会自然地想到地理信息系统对解决这些问题能带来哪些帮助。

      最后得出结论:地理信息的空间化能力,首先能保证各类数据在同一频道对话,其次动静态的交通数据更可以依靠地理信息系统的计算能力,帮助管理者分析交通运行特点,预判交通态势,理清冲突,明晰交通组织问题,为决策提供坚实的支撑。

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      李俊彪表示,数据的精细化治理是个系统工程,对团队的交通业务能力、数据标准制定能力、地理数据的获取更新能力、大数据的管理计算能力、数据服务能力等方面都有很高的要求。

      交通数据的治理首先建立在对交通业务全面理解的基础之上,图盟科技二次创业后,骨干团队吸收了多名专业交通公司的优秀人才,加强了公司交通业务理解能力;

      其次在业务理解能力之上,图盟科技参考国内外相关标准,制定了企业的数据治理标准;

      第三,以高精地理信息系统作为数据载体,将交通动静态数据的精确位置分车道进行组织与管理;

      第四,结合大数据、AI、高精地理信息系统等技术,实现了高效精确扩展性强的各类交通指标计算和对外服务。

      在数据精细化治理的实践中,图盟科技已形成了交警“六合一”数据空间化和编码规范系统、路网数据的交通标准化服务,交通资产的数字化运维与服务,二三维一体化高精地理信息系统平台,快速低成本的高精地图采集、高精数据中心等多项产品和服务,并已成功为多地交通部门和多家集成商提供服务。

      围绕数据精细化治理成果,图盟科技打造了交通态势感知、交通指挥、信号优化、信息服务、评价仿真等业务系统,形成了感知、决策、评价的交通管理闭环服务。

      另外,图盟科技与上海旷途在交通组织的线上优化和专家优化方面进行了深入合作,目前已经有成型的产品发布。图盟科技的产品和服务同时也得到了同济大学杨晓光老师和北京交通大学吴先宇老师的极大帮助。

      2017年,图盟科技完成了由深圳神州普惠信息有限公司领投,深圳汉志投资等多家机构和自然人跟投的数千万元A轮融资。同年图盟科技中标了中山交警、珠海交警、秦皇岛交警等多地智慧交通项目。

      在中山市互联网+智慧交通项目的建设中,共采集了1100km的高精道路,据此完成全市主要区域交通资产的采集和数字化管理;实现了对中山市共计146个路口的实时在线信号控制调优,其中6条干线实施动态绿波控制,并实现了精准的车道级路况。

      系统经过两年运行,2020年与2018年相比,城市交通平均拥堵指数由1.38降到1.31,下降了5.07%,平均速度由36km/h提升到38km/h,提升了5.56%。

      在义乌,图盟科技自主研发的交通数据融合平台以2分钟的频率,完成8万条过车数据和1000多辆出租车定位数据的实时融合计算,范围覆盖义乌市约700公里主次干道。

      平台构建的拥堵监测算法为接处警平台提供了及时的异常拥堵情报,实时支持380个路口的信号评价和调优工作。系统积累的大量精细交通数据,为义乌市的交通态势研判以及OD分析提供了强大的数据基础。

      同时,利用互联网数据与传统交管数据的互补特性,图盟科技在义乌不仅解决了传统交管设备检测数据覆盖率低连续性差等问题,还矫正了超过26%的互联网拥堵路况误发情况,大幅提升了交通路况的准确性。

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      截止到今天,图盟科技已为国内超过100家的交警和交通单位提供了产品和解决方案。同时,与互联网公司合作,实现了近20个交警单位和高速公司的交通数据在互联网实时发布,为提高公众的出行效率和感受提供了有效帮助。

      关于未来

      交通数据的及时准确获取和交通管控的及时有效是交通管理工作的长期重点。夯实数据获取能力,实现云边端的高效协同是解决问题的关键手段。

      2020年,华为针对交通行业发布了全息路口产品,全息路口的核心功能是路口交通数据的全量、精准采集,通过拟合雷达和视频的上帝视角,形成车辆轨迹及路口相关交通参数的汇总呈现,主要解决了数据不精准、管理不精细的问题。

      图盟科技为全息路口提供了配套的软件。

      具体来讲,在华为的边缘计算产品中,图盟科技实现了基于交叉口高精地图的多源交通数据汇聚,可实时计算近百类交通参数指标。

      在边缘端实现事故事件的秒级识别和报警,且在边缘通过与信号机的连通,可以为信号机提供实时优化方案,实现感应控制;

      同时在云端利用高精度地图的精确计算能力,结合全时全量全域的轨迹数据,挖掘交通安全和交通组织的问题,为下一步的交通优化提供决策支持。

      谈到2021年的规划,李俊彪表示图盟科技会持续增加在产品研发中的投入,与华为一起不断升级全息路口产品。同时公司的另一个重点产品GIS中台,计划在二季度初正式发布。

      GIS中台将图盟科技在地理信息领域的优势与交通行业的需求进行了深度结合,目的是有效改善行业内数据空间化、空间计算和数据服务等方面的不足。李俊彪说,希望合作伙伴关于地理信息方面的需求都可以用这个产品解决。

      时至今日,高速企业对高速公路的安全高效运行愈发关注。全息路口、GIS中台等产品以及配套的解决方案可以快速实现高速公路的运行监测、事件识别,并可实时提供车道级的管控策略、应急指挥和智能网联服务。

      2021年,图盟科技也将进军智慧高速的建设,将其核心能力应用到更广阔的领域。

      结语

      图盟科技是少有的以高精地理信息能力为核心,聚焦交通管控和服务的企业。

      以X,Y作为数据互通与表达的标准,理论上是一个可行的思路。交通管控、智慧停车、车路协同、出行服务等不同系统间的数据传递与融合,一串儿小小的坐标无疑会起到桥梁的作用。

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