编者按：近日，在2022公共交通行业数智化升级交流会上，东莞巴士有限公司董事长黎俊锋先生以《东莞巴士公司数字化转型实践》为主题，从企业经营的视角探讨数字化转型方向，做了精彩报告。

该报告主要介绍了东莞巴士公司在数字化转型道路上一些成功的实践和经验，向我们分享了利用数字化赋能的世界工厂—东莞的巴士建设之路。报告主要由四个部分展开：1）东莞公交的基本情况；2）数字化转型的探索；3）典型案例分析；4）后疫情时代数字化转型的展望。

1、东莞公交的基本情况

2003年，东莞市区才正式有常规的公交系统运营，且东莞的公交系统全部由几十家民营的公交公司组成。

2014年，全资国企性质的东莞巴士正式成立。通过跨镇公交资源整合和100%的公交纯电动化计划的实施，2019年底，东莞公交系统形成了“全市一盘棋”、100%纯电动化、国有资本为主导的公交运营格局。公交线路也从刚运营的7条线126台车发展到2019年底416条线路，5800多台车。

然而随着企业的迅速壮大，管理问题越来越凸显，如信息化赋能不足、管理手段匮乏、管理效能跟不上发展步伐等。

具体表现为在公司实际的运营过程中，因为公交线网不成体系，常常出现客流特征分析不清的问题；且公交运调依靠效率低的人工，公司内部管理也相对粗放，导致组织效率难以提升；除此之外，服务模式也相对单一，不能很好地契合市民需求的问题也越来越突出。

2、数字化转型探索

面对快速发展过程中遇到的问题，东莞巴士公司开启了数字化转型探索之路。2019年，公司开始系统地推进信息化工作，成立信息化委员会，启动智能公交建设的项目。但由于前期的探索缺乏统一的规划和体系性的考虑，在后期运行过程中仍面临系统功能交叉、数据混乱、运维不顺等各种问题。

主要表现在五个方面：1）系统管理分散，缺乏统一的管理门户；2）数据孤岛，数据分布各处，复用性低；3）定义不统一，统计口径各异，数据质量参差不齐；4）开发运维困难，各个系统技术架构又多又复杂，缺乏统一监控的溯源手段，开发运维难度大；5）分析展示能力弱，依赖传统报表，缺乏大数据挖掘、智能化分析的手段。

基于东莞巴士的信息化建设的问题和现状，公司启动了数据化建设规划项目。公司决定遵循“问题导向，业务驱动，数据赋能，技术保障”的内在发展规律，努力对标行业标杆，争取早日信息化的升级。

公司将整个规划分为三个阶段：1）现状的诊断与评估。深入剖析自身的信息化对业务自身的作用及存在的问题，调研学习先进经验，找出问题，知己知彼；2）数字化建设规划。以阶段一的问题与差异分析为导向，找准方向，谋划路径，厘清重点，形成项目清单，做好执行保障；3）项目的可研与设计。深化各个项目的建设方案，指导项目的招标与实施。目前，东莞巴士公司已经完成第一阶段的信息化建设工作，正在推进第二阶段的工作。

黎俊锋指出，数字化的核心是数据，建立数据与业务的深层次关系，利用前沿数字化技术支撑企业降本增效是推进数据资产全生命周期管理，实现治享数据，数智公交的重要途径。其核心思路包括三方面：1）制定数据标准，包括主数据标准，车载设备的接入标准，业务生产与管理数据标准，统计指标标准；2）建立数据平台，对采集数据进行治理与共享，明确监控目标，逐步厘清监控标准、监控流程、治理工具以及标准规则；3）建立数据资产的全生命周期管理体系，形成相关的组织流程、规划，逐步从项目式走向常态化。

3、典型案例分享

黎俊锋指出，东莞巴士在不断尝试利用数字化手段实现降本增效方面取得了一些成效。这里和大家分享几个例子。

第一个例子是我们对自动排班的实践。在公交计划排班上，基于支付宝的智能排班系统，为我们营运实实在在的降本增效提供了实践路径。一直以来，我们的营运计划编制与排班调度都依赖于人工经验，调度员根据高平峰的发车间隔要求、线路的时长、充电等，在纸质或电子表格上制定行车计划，这往往带来很多方面的问题与挑战。传统的方式非常难掌握准确的动态客流，形成的计划也会僵化，且费时费力。

特别在今年疫情反复的情况下，我们急需通过优化排班来降本增效，而蚂蚁的智能排班平台恰逢其时，为我们解决困难点提供了技术支撑。今年下半年，我们下属的东部分公司围绕降本工作目标，利用蚂蚁智能排班平台，基于客流开展排班优化调整，实现了79条线路的落地应用，其中35条线路的总配车数、月行驶里程、车长月工时均呈现了下降，切实提升了运营效益。

第二个例子是我们利用大数据推动了公交走廊的系统优化。当前，东莞的公交线网存在线路长、线路绕、线路重复等突出问题，而在降输出、提服务的大环境下以及市民出行追求直达、企业降本增效任务重的实际困境下，我们提出了“骨干+接驳”的组网模式，通过整合精简走廊公交线路网络，布设通道干线，实现对走廊集散客流的高频次的运输服务，提升公交整体服务品质，以更优越的竞争力吸引市民更多地选择公交出行。

今年，公司围绕这样的理念推出了两条1+N示范走廊，引导市民从“按线出行”向“按网出行”转变。在项目研究设计阶段，我们通常会遇到缺乏数据支撑和决策依据，效果预测难等问题。

针对这些问题，我们联合深圳市都市交通规划设计研究院的设计团队，在数据层面综合利用了公交非现金支付，GPS数据，手机信令数据，支付宝数据，莞E申报等多元数据源，构建公交运营模型，支撑高频干线筛选以及特征分析，同时借助蚂蚁的客流分析模块，对公交出行不方便OD进行分析挖掘以及线路方案的预评估，为方案的合理性、科学性提供支撑。此外，宣传层面，我们将东莞城市文化融入其中，结合车身设计、车内特色主题布设，打造我们的服务品牌。

第三个例子是建立需求响应公交的服务模式。在传统的公交运营基础上，结合移动互联网+公交大数据分析技术，实现线上+线下相结合，在划定服务区域范围内，由专营公交车辆面向市民提供预约式非固定路线出行选择，具有随需而至，无需换乘，动态集约等特点。

今年8月底，我司在松山湖大学创新城以及东部的黄江镇落地了两个随需公交运营试点。以松山湖大学创新城区域为例，该区域的随需公交由过去一条微循环公交线路转化而来，转化前线路配备5个人、3台车，日均运营里程达360公里，而均客流只有28人次，属于典型的低效区域。

但转化为随需运行模式之后，我们人车资源投入方面减少了2人和1台车，总运营里程降低，但日均客流却实现了翻倍，可见在保障该区域公交基础服务的基础上，切实实现了降本增效。

随需公交服务无论是对我们运营企业还是对市民来说依旧是新事物，所以在运营过程中我们依托大数据分析手段依旧在不断探索和完善，如通过对出行OD数据分析，以求寻找最合适的车辆候班位置，不断提升响应时效，减少乘客候乘时间；通过增设虚拟站点，打破常规公交必须在站台上下客的限制，缩短出行的步行距离；通过后台大数据分析结果，多维度优化服务水平，尽可能地提升车辆的服务效益等。

4、后疫情时代数字化转型思考

三年的疫情在不断地改变着大家出行的习惯，加之小汽车、电动自行车等个体交通出行方式盛行，公交行业发展空间被持续压缩。黎俊锋指出，唯有变和新，才能实现行业的可持续发展，而数字化转型恰恰是推动“变”和“新”的关键手段。在后疫情时代之下，数字化是一个新的抓手，而立足品质革命与内部管理效能的提升需要软件平台与硬件设备的数字化工具像人一样去感知、学习与行动。

要知道，在公交生产场景里，无论多么科学高效的算法，具体指挥落实到人、车、站等生产要素，最终的执行都需要靠人。所以公交数字化必须要完整融合到具体生产管理操作规程里面，与管理流程深度融合，实现人工和智能的高效协同，才能体现数智化的真正价值。特别是降本增效的大前提下，这个尤为重要。

再者，实现数智化就要打通道路、轨道交通、地面公交、非机动车系统等全交通要素的连接。我们现在大多做的好的，是打通轨道和常规公交的连接，但疫情下，市民出行距离变短是不争事实，公交系统跟慢行系统的打通，应该是一个更重要的方向。