创新大数据应用 引领智慧铁路发展
跟大家分享一下我们铁路大数据研究的实践。
说起铁路大家都很熟悉，尤其是春运时12306系统也是我们铁路的一个品牌广告。大家很关心中国铁路发展到什么程度？未来发展战略怎么样？
第二，铁路的数字化信息化现在到了什么水平；
第三，传统的铁路行业怎么样与大数据技术发生一些化学反应；
第四，把现在正在做的大数据研究现状与未来的设想跟大家分享下。
首先看一下这张表是我们统计的世界上所有国家第一条铁路和路网规模的现状。刚才主持人介绍了中国高铁最近几年确实取得了很大的成就，在2016年，我们高铁的历程达到了2万公里，这是很了不起的数字，同时中国的高铁流程比所有世界上其他国家加起来还要多。
我们的高铁复杂性也比其他国家还要多，我们的高铁穿越不同地质、气侯环境，除了京沪京广里程之外，我们穿越沙漠、水域、寒冷的地区也是一个很大的挑战。
2011年中国高铁最高试验速度486.1Km/h。中国高铁已经成功从跟跑到定跑再到领跑的跨越，几年前在做咨询项目时更多跟日本高铁和德国高铁做对调。现在更多拿中国高铁做对调，中国铁路怎么发展？不单是铁路自身的问题，也是引领世界铁路发展的重要目标。2016年中国铁路公司提出建设智慧铁路发展战略。
智慧铁路里面给了一个定义，其实典型特征是实现我们的智能感知、智能诊断、智能决策、协同互动和主动学习，相当于给铁路插上了大脑和神经，让它具有智能分析、感知和决策能力。
这是我们给智慧铁路的总体框架，包括应用层、平台层、感知层、网络层。平时包括智慧客运、智慧物流、智慧列车、智慧基础设施、智慧工程建设等等，实现这些智慧化转变的关键应该在于大数据平台，我们认为大数据平台是智慧铁路的土壤，没有大数据应用智慧铁路无从谈起。
智慧铁路的大数据应用离不开铁路数字化与信息化技术积累。铁路数字化工作铁路起步比较早，2000年提出了铁路地理信息的平台方案，经过多年发展地理信息平台多次升级，在2005年我们和国家的地理信息平台实现对接，以服务的方式为铁路各个业务系统提供统一的地理信息和高精度的地理信息。
铁路的物联网建设也是一直在持续推进，应该说在铁路、轨道、机车、客车、货车上面都建立庞大的物联网。我们布设的上万套监测外部环境感知、自然灾害等设备。铁路信息化从初期探索阶段到应用起步到规模建设，现在到了应用建设和提高阶段。
铁路的信息网络和数据中心已初具规模，我们数据公司已经覆盖了18个总公司。
在运输组织方面建成了调度指挥、调度集成、运输调度、客货运输管理、编组站综合自动化等系统。在行车安全方面，（1：08：30）都有相应系统建设。
我们看一下智慧铁路开展大数据应用到底面临哪些需求和挑战？刚才已经讲了，中国铁路经过多年的数字化和信息化建设积累，我们铁路已经积累了海量数据资产。这些数据包括铁路内部的数据，客货运生产、安全监控、装备制造、设计施工、基础设施维护维修、企业管理、政策规章等数据，（1：09：20）。
铁路大数据实际除了传统具有思维特点之外，也有典型的行业特性。我们的特性第一个是全生命、全业务特性。
我们大数据的特点是时空分布广、数据质量高、数据活性大，权声明周期、全业务。
以12306数据为例，包含了用户的性别、年龄、习惯和联系人等等多个维度数据，这是我们开展对用户的行为分析，包括评价体系建设具有很高的价值。
我们铁路运输是日夜不间断运行的，所以大量的数据连连不断的产生更新。
刚才也分析了中国铁路正面临着向智慧铁路转型巨大挑战。怎么运用大数据技术充分挖掘（1：11：50）应该涉及到旅客的画像，客户与产品的优化，客户服务的优化，包括综合的联运规划等。在基础设施方面，都是按照故障诊断分析、关联、健康、维修养护决策分析的。第四个方面是安全保障大数据应用，在设备技术状态评价、安全风险预警分析等方面都特别需要大数据支持。第五经营管理方面，客货运市场分析，价格和收益管理、精准营销特别是增值性的服务产品设计，都需要大数据做支持。
在这样挑战下，我们也开展了铁路大数据的研究和实践。应该讲实际上大数据在不同的行业和不同应用场景是有不同的定位和内涵。对铁路行业而言，我们深刻认识到首先第一个大数据不是万能的。不能期望大数据替代目前所有的技术，解决所有的问题，应该跟传统的数据仓库有机的补充。绝对不是为了大数据而大数据，目前大数据有炒作的嫌疑，对行业应用来说我们更关注怎么应用大数据解决问题，只有能解决问题的大数据才是有用的大数据。
第三，大数据绝对不是体量大才行，我们实践发现数据与数据之间有密切的联系，怎么建立数据之间的链条，把握成熟性数据管理非常重要。
第四，正在探讨行业大数据是有别于互联网大数据，最根本的区别传统行业要求我们的分析是非常正确的。对铁路而言都是根据运输调度，跟人员运输安全相关的必须要有这个调度。
我们认为顶层设计是大数据的灵魂，应用是大数据关键，平台是大数据核心，数据是大数据的基础。
在顶层设计方面我们提出了铁路大数据的总体目标和分项目标。同时，也设计了六大体系构成的铁路应用大数据框架。在应用层面也建立了全路的网络平台，我们延伸了铁路大数据的服务平台，目前数据记录已经达到12.6亿。
同时，在客运领域我们开展了客流的大数据分析及预测，目前总量预测误差在3%-6%之间，这个精度在国际上也是比较高的，确实为我们的铁路运输调度和调配提供了思路。
基于大数据分析，也开展了一些大数据出行行为分析。比如说上一个图现实的是高频次乘客出行习惯。下面是短频次乘客出行习惯，客观的反映乘客出行率的关系。
我们知道人经常一年做一次体检，高铁大数据也会做一次体检，体检回来的数据，我们有一个数据分析中心对这些数据进行分析。我们建立了大数据分析方法，建立了预测分析模型，这个反映了轨道数据评价的图，基于这张图可以提出维修建议。
同时在货运领域也开展了大数据运用和实践。
总的来说，铁路大数据应用还刚刚起步，取得了一些应用示范，在应用广度和深度还有很大的提升。
我们铁科院2017年正式更名为中国铁道科技研究院，我们院有五大产业板块，一个是移动装备、工务工程、通信信号、信息化等。我们建立了两个体系制高点，现在服务于国家铁路，城市轨道交通和城际及地方铁路，包括走出去战略也做支持。
2016年，综合全院专业资源和人才资源形成合力，组建了铁路大数据应用中心。
这个大数据中心是我们行业目前唯一一个从事大数据研究的机构，具有非常好的发展前景，我们也借这个舞台诚邀有志支持加盟铁科院大数据研究中心。
3月28日至29日，由工业和信息化部指导，中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办，数据中心联盟、大数据发展促进委员会承办的“2017大数据产业峰会”将在北京国际会议中心盛大召开。本文来自中国通信研究院网站
