編者按：近日，在2022公共交通行業數智化升級交流會上，東莞巴士有限公司董事長黎俊鋒先生以《東莞巴士公司數字化轉型實踐》為主題，從企業經營的視角探討數字化轉型方向，做了精彩報告。

該報告主要介紹了東莞巴士公司在數字化轉型道路上一些成功的實踐和經驗，向我們分享了利用數字化賦能的世界工廠—東莞的巴士建設之路。報告主要由四個部分展開：1）東莞公交的基本情況；2）數字化轉型的探索；3）典型案例分析；4）后疫情時代數字化轉型的展望。

1、東莞公交的基本情況

2003年，東莞市區才正式有常規的公交系統運營，且東莞的公交系統全部由幾十家民營的公交公司組成。

2014年，全資國企性質的東莞巴士正式成立。通過跨鎮公交資源整合和100%的公交純電動化計劃的實施，2019年底，東莞公交系統形成了“全市一盤棋”、100%純電動化、國有資本為主導的公交運營格局。公交線路也從剛運營的7條線126臺車發展到2019年底416條線路，5800多臺車。

然而隨著企業的迅速壯大，管理問題越來越凸顯，如信息化賦能不足、管理手段匱乏、管理效能跟不上發展步伐等。

具體表現為在公司實際的運營過程中，因為公交線網不成體系，常常出現客流特征分析不清的問題；且公交運調依靠效率低的人工，公司內部管理也相對粗放，導致組織效率難以提升；除此之外，服務模式也相對單一，不能很好地契合市民需求的問題也越來越突出。

2、數字化轉型探索

面對快速發展過程中遇到的問題，東莞巴士公司開啟了數字化轉型探索之路。2019年，公司開始系統地推進信息化工作，成立信息化委員會，啟動智能公交建設的項目。但由于前期的探索缺乏統一的規劃和體系性的考慮，在后期運行過程中仍面臨系統功能交叉、數據混亂、運維不順等各種問題。

主要表現在五個方面：1）系統管理分散，缺乏統一的管理門戶；2）數據孤島，數據分布各處，復用性低；3）定義不統一，統計口徑各異，數據質量參差不齊；4）開發運維困難，各個系統技術架構又多又復雜，缺乏統一監控的溯源手段，開發運維難度大；5）分析展示能力弱，依賴傳統報表，缺乏大數據挖掘、智能化分析的手段。

基于東莞巴士的信息化建設的問題和現狀，公司啟動了數據化建設規劃項目。公司決定遵循“問題導向，業務驅動，數據賦能，技術保障”的內在發展規律，努力對標行業標桿，爭取早日信息化的升級。

公司將整個規劃分為三個階段：1）現狀的診斷與評估。深入剖析自身的信息化對業務自身的作用及存在的問題，調研學習先進經驗，找出問題，知己知彼；2）數字化建設規劃。以階段一的問題與差異分析為導向，找準方向，謀劃路徑，厘清重點，形成項目清單，做好執行保障；3）項目的可研與設計。深化各個項目的建設方案，指導項目的招標與實施。目前，東莞巴士公司已經完成第一階段的信息化建設工作，正在推進第二階段的工作。

黎俊鋒指出，數字化的核心是數據，建立數據與業務的深層次關系，利用前沿數字化技術支撐企業降本增效是推進數據資產全生命周期管理，實現治享數據，數智公交的重要途徑。其核心思路包括三方面：1）制定數據標準，包括主數據標準，車載設備的接入標準，業務生產與管理數據標準，統計指標標準；2）建立數據平臺，對采集數據進行治理與共享，明確監控目標，逐步厘清監控標準、監控流程、治理工具以及標準規則；3）建立數據資產的全生命周期管理體系，形成相關的組織流程、規劃，逐步從項目式走向常態化。

3、典型案例分享

黎俊鋒指出，東莞巴士在不斷嘗試利用數字化手段實現降本增效方面取得了一些成效。這里和大家分享幾個例子。

第一個例子是我們對自動排班的實踐。在公交計劃排班上，基于支付寶的智能排班系統，為我們營運實實在在的降本增效提供了實踐路徑。一直以來，我們的營運計劃編制與排班調度都依賴于人工經驗，調度員根據高平峰的發車間隔要求、線路的時長、充電等，在紙質或電子表格上制定行車計劃，這往往帶來很多方面的問題與挑戰。傳統的方式非常難掌握準確的動態客流，形成的計劃也會僵化，且費時費力。

特別在今年疫情反復的情況下，我們急需通過優化排班來降本增效，而螞蟻的智能排班平臺恰逢其時，為我們解決困難點提供了技術支撐。今年下半年，我們下屬的東部分公司圍繞降本工作目標，利用螞蟻智能排班平臺，基于客流開展排班優化調整，實現了79條線路的落地應用，其中35條線路的總配車數、月行駛里程、車長月工時均呈現了下降，切實提升了運營效益。

第二個例子是我們利用大數據推動了公交走廊的系統優化。當前，東莞的公交線網存在線路長、線路繞、線路重復等突出問題，而在降輸出、提服務的大環境下以及市民出行追求直達、企業降本增效任務重的實際困境下，我們提出了“骨干+接駁”的組網模式，通過整合精簡走廊公交線路網絡，布設通道干線，實現對走廊集散客流的高頻次的運輸服務，提升公交整體服務品質，以更優越的競爭力吸引市民更多地選擇公交出行。

今年，公司圍繞這樣的理念推出了兩條1+N示范走廊，引導市民從“按線出行”向“按網出行”轉變。在項目研究設計階段，我們通常會遇到缺乏數據支撐和決策依據，效果預測難等問題。

針對這些問題，我們聯合深圳市都市交通規劃設計研究院的設計團隊，在數據層面綜合利用了公交非現金支付，GPS數據，手機信令數據，支付寶數據，莞E申報等多元數據源，構建公交運營模型，支撐高頻干線篩選以及特征分析，同時借助螞蟻的客流分析模塊，對公交出行不方便OD進行分析挖掘以及線路方案的預評估，為方案的合理性、科學性提供支撐。此外，宣傳層面，我們將東莞城市文化融入其中，結合車身設計、車內特色主題布設，打造我們的服務品牌。

第三個例子是建立需求響應公交的服務模式。在傳統的公交運營基礎上，結合移動互聯網+公交大數據分析技術，實現線上+線下相結合，在劃定服務區域范圍內，由專營公交車輛面向市民提供預約式非固定路線出行選擇，具有隨需而至，無需換乘，動態集約等特點。

今年8月底，我司在松山湖大學創新城以及東部的黃江鎮落地了兩個隨需公交運營試點。以松山湖大學創新城區域為例，該區域的隨需公交由過去一條微循環公交線路轉化而來，轉化前線路配備5個人、3臺車，日均運營里程達360公里，而均客流只有28人次，屬于典型的低效區域。

但轉化為隨需運行模式之后，我們人車資源投入方面減少了2人和1臺車，總運營里程降低，但日均客流卻實現了翻倍，可見在保障該區域公交基礎服務的基礎上，切實實現了降本增效。

隨需公交服務無論是對我們運營企業還是對市民來說依舊是新事物，所以在運營過程中我們依托大數據分析手段依舊在不斷探索和完善，如通過對出行OD數據分析，以求尋找最合適的車輛候班位置，不斷提升響應時效，減少乘客候乘時間；通過增設虛擬站點，打破常規公交必須在站臺上下客的限制，縮短出行的步行距離；通過后臺大數據分析結果，多維度優化服務水平，盡可能地提升車輛的服務效益等。

4、后疫情時代數字化轉型思考

三年的疫情在不斷地改變著大家出行的習慣，加之小汽車、電動自行車等個體交通出行方式盛行，公交行業發展空間被持續壓縮。黎俊鋒指出，唯有變和新，才能實現行業的可持續發展，而數字化轉型恰恰是推動“變”和“新”的關鍵手段。在后疫情時代之下，數字化是一個新的抓手，而立足品質革命與內部管理效能的提升需要軟件平臺與硬件設備的數字化工具像人一樣去感知、學習與行動。

要知道，在公交生產場景里，無論多么科學高效的算法，具體指揮落實到人、車、站等生產要素，最終的執行都需要靠人。所以公交數字化必須要完整融合到具體生產管理操作規程里面，與管理流程深度融合，實現人工和智能的高效協同，才能體現數智化的真正價值。特別是降本增效的大前提下，這個尤為重要。

再者，實現數智化就要打通道路、軌道交通、地面公交、非機動車系統等全交通要素的連接。我們現在大多做的好的，是打通軌道和常規公交的連接，但疫情下，市民出行距離變短是不爭事實，公交系統跟慢行系統的打通，應該是一個更重要的方向。