日前，在中國智慧交通管理產業聯盟年會RFID汽車電子標識分論壇上，公安部交通管理科學研究所黃金副研究員發表了《汽車電子標識與大數據應用》主題演講。

　　首先，黃金簡單介紹了汽車電子標識的背景信息，認為汽車電子標識只能算是車聯網的一個基礎技術，并且闡述了汽車電子標識在無錫和深圳開展的示范應用情況。然后，分析了汽車電子標識與傳統視頻監控的區別，黃金副研究員認為可信身份識別是汽車電子標識最大的特點。在傳統汽車電子標識技術與大數據的關系中，他表示，傳統數據庫在汽車電子標識系統應用中有兩點困難。一，汽車電子標識數據量過大;二，汽車電子標識對系統要求有良好可擴展性。

　　以下為黃金演講實錄，編輯整理：

　　各位來賓，大家下午好!

　　從某種意義上講車聯網是涉車物聯網，而汽車電子標識可能就是車輛的電子身份，要共建一個物聯網，汽車電子標識就要有一個身份，所以汽車電子標識應該算是車聯網的一個基礎技術。

　　當然，只有電子標識遠遠不夠，只有采集信息而沒有對信息進行處理和加工，這樣沒辦法發揮最大價值。所以不僅需要汽車電子標識，還需要其他的數據處理技術。汽車電子標識可采集的信息量非常大，必須用大數據處理技術來做支撐。

　　我今天的演講分為四部分。

　　第一，背景介紹

　　2013年，國標委就下發了6個標準產品任務，經過幾年發展，相關產品已經出現。

　　2014年，國家在某些政策方面也有發展，例如國家發改委最近頒布的“互聯網+”，把汽車電子標識、汽車電子圍欄建設列入了“互聯網+便捷交通”重點示范項目。

　　2015年，國務院常務會議通過了關于促進大數據發展的行動綱要。

　　2016年，國家“十三五”規劃綱要已經將大數據發展提升到國家戰略層面。

　　另外，公安部交通管理科學研究所也在無錫和深圳開展了示范應用，今年在無錫開展了物聯網專項基金的項目，基于RFID的車輛通行監管和服務系統應用示范項目，圍繞重點車輛通行監管等應用，開展對城區重點車輛的動態感知和智能車輛的任務。

　　已經完成3萬輛汽車的電子標識安裝工作，包括9900余輛貨車等工作。深圳在今年2月份，啟動了電子標識安裝工作，大約安裝6萬輛車，也是重點車輛，完成了384套讀寫設備安裝工作。

　　第二，汽車電子標識的意義

　　或許會有人問：在城市道路上已經有很多視頻監控和雷達測速等智能交通監控設施，為什么還要汽車電子標識?

　　視頻識別，是通過讀寫設備發生無線電波，把相關信息返回給讀寫設備，讀寫設備再把電子標識信息讀出來。那么，它最大的特點是什么?為什么要用汽車電子標識?相比視頻監控有什么特點?

　　我認為最大的特點，是可信身份識別技術，讀出來的東西是可信的。并且能夠實現不停車識讀車輛號牌號碼、車輛類型、使用性質等信息，高效的彌補了傳統交通技術監控設備無法準確獲取車輛身份信息的不足。我們還有北斗導航、ETC、視頻識別技術，汽車電子標識成本低，沒有電池直接貼到車上就可以，當然，這里并不能理解為電子標識取代其他技術，不是取代是有效補充。

　　第三，汽車電子標識基于大數據技術的基礎架構

　　那么，傳統汽車電子標識的技術，跟大數據有什么關系?其實，傳統的RFID識別系統架構是：讀寫器+RFID中間件+數據庫+應用服務。中間件是解決數據過濾的問題;數據庫做在線數據挖掘、數據持久化，包括一些日志報表等。

　　傳統數據庫能解決汽車電子標識系統在今后的發展嗎?我認為很難。

　　第一，汽車電子標識數據量很大。比如一個小城市，可能每天會產生數十億條記錄，無錫一個高架橋上的流量每天都達到9萬多，按176個識讀基站每天記錄4.5萬條計算，每年將產生約30億條記錄。汽車電子標識肯定要跟傳統交通技術監控設備聯合使用才能發揮最大作用。比如視頻，視頻恰恰和我們圖象監控采集的數據是非結構化的數據，非結構化的數據不適合于傳統數據庫。

　　第二，汽車電子標識對系統要求有良好可擴展性。比如實時性，做實時的流量統計和道路狀況分析，統計出的結果推送給公眾，公眾的體驗要求非常高。另外隨著這個技術應用越來越廣泛，越來越便捷，數據越來越詳細，訪問量就會越來越多。

　　所以，傳統數據庫要解決這個問題，難度非常大。因為，關系數據庫容量超過了限度，性能會下降;還有成本因素。為了支撐更多的數據，只能用小型機高端存儲，而且在可擴展性上，幾年后沒法滿足需求，只能替換更高端的，成本非常高。

　　當然，用大數據技術也能解決。

　　有很多低成本的機器來解決巨大的訪問量，高并發大數據量的問題。大數據應用比較熱門的是Hadoop，它的特點：是用一些低成本的服務器來做并行計算，解決超大數據級在應用上的難點。簡單理解，就是十臺不行就用二十臺、一百臺代替。Hadoop現在已經成為大數據平臺上的設施標準，Hadoop里包含很多開源軟件，是一個軟件的集合。

　　第四，汽車電子標識的設想

　　今后，汽車電子標識設想的大數據架構，前端設備采集，包括視頻、汽車電子標識需通過信息流到消息分布總線，得到消息以后分兩部分。

　　大數據技術，可以對車輛統計進行分析，甚至重點車輛的監管。也可以對車輛做一些深度的挖掘，車輛識別的信息挖掘，比如動態OD調查，流量分布統計。甚至可以做車輛類型的分類統計，車輛擁堵成因的分析等等。還可應用于其他行業，比如實時路況的問題、智能交通誘導，甚至停車車位的實時查詢。還有公眾服務的應用都可以依托于大數據平臺開展。

　　所以汽車電子標識和大數據、互聯網+、RFID等技術將對智能交通產生深遠的影響。