“数据+算法+场景”融合创新 易华录以大数据建模重塑城市交通治理新格局

随着机动车数量迅猛增长、出行需求日益多样，道路安全隐患与飙车炸街等违法现象愈发突出。传统“人力巡查+经验判断”的管理模式，在预警、查处及治理方面暴露出诸多弊端，构建新型工作模式迫在眉睫。

易华录作为交通数据服务商，秉持“数据驱动决策、模型赋能治理”理念，凭借多源数据融合能力与自研建模工具，为城市交通治理提供全链条方案，推动治理从“被动应对”迈向“主动防控”。近期，其研发的“道路隐患驾驶人、机动车风险预警模型”与“夜间飙车炸街车辆分析模型”成功落地，为交通秩序与安全防控提供有力支撑。

在交通治理中，精准识别风险对象与违法主体是关键。传统模式下，数据碎片化与低质量，难以构建完整“对象画像”。易华录整合全量业务数据与动态感知数据，打造覆盖“人—车—路—环境”的多源数据池。以“夜间飙车炸街车辆分析模型”为例，融合机动车基础数据、卡口过车数据、非法改装违法数据及驾驶证基础数据四类核心数据，经“清洗—标准化—关联”流程，形成飙车炸街违法库，为模型计算筑牢基础。

数据是基础，算法是核心。建模摒弃单一指标判定，采用熵权法、模糊评价法及时空规律研判等算法，构建多维风险评估体系。在“道路隐患驾驶人、机动车风险预警模型”中，通过风险特征提取与熵权法计算风险积分，再以模糊评价法将驾驶人分为高、中、低、微风险四个层级，形成隐患驾驶人库和隐患机动车库，助力交管部门精准锁定高风险对象。针对飙车炸街，聚焦时空维度构建研判模型，精准定位违法点位与轨迹，为拦截处罚提供依据。

建模旨在解决实际问题。易华录构建“模型预警—分级处置—效果跟踪”的闭环治理体系。针对不同风险对象实施分级管控：高风险对象实时预警拦截，开展集中培训与一对一教育；中风险对象推送至社区及单位，构建共管机制；低/微风险对象纳入动态跟踪库。模型实施3个月，筛选高、中风险对象300余名，开展安全教育20余次，查获非法改装车辆330余辆，推动重点群体事故发生率下降。

此外，模型推动治理机制长效化。依据筛查结果，对不适宜驾驶人员依法注销驾照，联合多方开展宣传，形成共治格局，并定期评估优化模型。易华录践行公安部创新警务模式要求，为高频刚需场景提供数字化实战工具。未来，其将继续深化“数据+算法+场景”融合创新，拓展应用场景，助力城市构建安全、高效、有序的交通环境。（全景网）

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