但是毫无疑问信令数据对于交通不管是规划工作还有刚刚咱们说的运行和监测工作，应该都是未来来说是非常有潜力的一个数据源，这个潜力就来源于2G的时候我们可能每半个小时采集一个数据点，你可能会漏掉一些关键点，但是到4G的时候这个数据量扩大到10倍，比2G的时候数据量采集到10倍以上，所以这个密度量是相当高，可能两三分钟就会有一个点，我们就能精确地捕捉到每一个数据，每一点都知道，这样对我们做交通规划以及做出行相关的特征分析都是非常有效的。当然我们也做了京津冀三地的，因为适应咱们京津冀协调发展做规划的应用需求，我们也分析了北京外地人口中有哪些来北京，而且在北京外地人口中哪些城市来的多，这个主要是希望我们搞交通的人客观清醒地认识到我们所面临的服务群体，是一个含常住人口、含流动人口的这么一个交通服务人口，这个人口并不是统计局跟你说北京市2150万就是2150万，做规划和做交通的时候不能这么做，首先就是规划本身就不能那么规划，因为我们做道路交通分析，很快供给就会表现出不足。
当然这个用信令做分析是CBD地区相关的日均吸引量还有人口流动情况，轨道和IC卡数据当然和信令还可以做相关的关联性的分析，这主要是我们分析了地铁一号线乘客居住地分布情况，这个我觉得对于我们做地铁规划，特别是轨道网规划时，到底我们轨道自己能吸引多大范围的人，而我这个轨道规划到某一个地方到底服务多少人口是显而易见的。这个是我们效果评估，不但小汽车速度没有降到多少，关键是公交车速度提升了很多，一定程度上减缓了八通线的客流压力。
说一下展望。未来这个数据，是一个基于移动互联网的数据，数据不但越来越多，而且关联性也会越来越强。我们面临的这个数据互联互通，而且可能也会拿到大样本或者全样本数据，而且是全出行链的数据，不光是拿到全人的出行链数据，有可能车辆全出行链的数据都可以拿到，这样就对交通大大提高，这个对城市交通规划影响，和移动和社交网络发展情况下，是不是对于传统规划模型，传统的居住地和目的地选择、工作地的选择都已经产生变化，比如晚上我想去吃个饭，满大众点评上哪个评价高就去那儿，而原来就是更熟悉的就去了，原来就是离谁近吸引力越大，现在可能不一样，我可能离的很远，但是我偏偏去那地方去吃饭或者是看电影什么的，所以这个会极大的影响我们交通出行的行为。带来的结果就是我们如何能够在大数据的条件下，能够实现供给和需求平衡，其实我们做交通所做的最核心或者最根本的事儿就是做供需平衡，有用户对应和系统对应，当然从交通和政府管理角度是希望做到对应，而目前互联网情况下你可以掌握系统对应，而且能掌握每个人的需求，每个人的需求可以用云计算等相关的技术来做到系统对应。当然也会使用运输者最大化的资源，他要满足多样化的需求。可能小车、公共交通、轨道没有明显的区别了，比如一人坐的，两人坐，三人、四人、八人、十人、一百人，都可以做，都已经模糊化了。
另外一个挑战就是交通要素之间、城市和社会之间相关关系量化，这个是复杂的系统，在这个系统之上我们更需要实时、稳定的大数据计算和分离能力，以人和以基本为能力的计划计算。
做一个总结，我们对大数据，我认为大数据在交通领域应用的一个核心就是我们需要对交通需求的内在规律进行重新认识和建模，利用大数据的数据基础，同时要对交通系统进行规律的重新建模，当然也对未来交通传播的系统进行建模。最后需要做的就是我们需要把交通互联、通信、企业未来串在一起，串在一起结果当然也包括政府、科研机构等等，这样实现我们共同的重构整个交通系统。所以我想得到这么一个结论就是合作共赢、共创城市的一个新的交通发展模式。谢谢！