矢志不渝，筑梦交通强国！
原创 邓进
2022年是我国进入全面建设社会主义现代化国家、向第二个百年奋斗目标进军新征程的重要一年，新一代青年科技工作者始终坚持在科研报国的路上。科协频道、《科研成果与传播》杂志共同推出“青年托举人才”专栏，讲述青年托举人才的成长故事与心路历程，弘扬科学家精神。
“执”报国之志，“兴”交通强国，入选北京市科协青年人才托举工程的邓进（北京交通工程学会推荐）始终牢记使命，砥砺前行，在科技报国的道路上奋斗不息！
邓进
邓进，高级工程师，北京交通工程学会会员，毕业以来一直就职于北京城建设计发展集团，现担任北京城建设计研究院数字城市事业部总经理，入选北京市科协青年人才托举工程，主要研究方向为交通模型、大数据、智能交通。担任北京交通大学中国综合交通研究中心兼职副研究员、北京交通大学研究生联合培养基地企业导师、中国城市公共交通协会城市交通领域专家、中关村轨道交通产业服务平台专家等。主持完成国家重点研发计划“城市多模式交通网运行仿真系统平台开发”项目子课题“城市多模式交通网络综合控制与运行一体化仿真模型”，主持或参与交通调查、交通模型、交通大数据平台研发等各类项目50余项；获中国交通运输协会科技进步二等奖1项（排名第2）、三等奖1项（排名第3），北京公路学会科学技术二等奖1项；发表论文10余篇，出版专著1部，发明专利2项，软件著作权9项，参编标准规范3项。
在大数据时代，数据是各行各业至关重要的生产资料，高质量、精细化的城市交通规划和治理工作更离不开科学的数据支撑。然而，传统的交通规划决策、交通管理治理中长期缺乏系统的、高效的、精准的数据支撑，规划失误、管理失效的案例随处可见，行业亟需大数据的全面赋能。
与交通模型及大数据结缘
我从本科到研究生一直学习交通工程、交通规划专业，系统的理论学习让我具备了基本的专业素养，但对所学专业在工程实践、社会发展中如何贡献作用、产生价值，曾经的我像大部分学生一样很迷茫。直到读研究生期间，有幸认识了原北京交通发展研究中心交通模型部部长刘剑锋，并在交研中心模型部实习了两年多，几乎占据了我整个研究生生涯。
在此期间，我真正见识了书本上学习的“四阶段法”等交通模型理论在北京这样一个巨型城市的交通发展中是如何实际应用并发挥作用的，在后来有幸持续参与北京市城市综合交通模型建设与应用的多项具体工作过程中，逐渐对交通模型、交通大数据产生了愈发浓厚的兴趣，这帮助我比身边人更早地在多年的求学与未来的职业之间找到合适的结合点，也奠定了之后我持续在这条路上走下去的基础。
数字经济发展背景下走产品化之路
毕业后，我一直从事交通数据和模型相关的工作，开展了交通调查与数据分析、交通模型构建及应用、交通大数据挖掘应用、交通规划决策系统开发、大数据产品研发等各类型工作，但始终没有偏离“数据→模型→应用”这条主线。
在刚参加工作时，我仍以传统的技术方法开展所承担的城市交通调查、交通模型构建类项目，尽管顺利完成了相关项目任务、也增加了自身实践经验，但在过程中我深刻感受到了大数据时代传统交通数据获取技术、交通模型构建技术及业务决策支持技术面临的巨大挑战。
在交通数据获取技术方面，传统方法以入户问卷调查、人工现场调查、年度统计资料等抽样调查和统计数据为主，其存在样本量小、精细度差、时效性低等问题，且此类问题在传统技术体系中已难以改善！对此，我和团队一起研发了整套基于大数据技术的城市综合交通调查产品，如针对居民出行调查这项最重要的调查，传统采用纸质或电子问卷调查方式，其存在调查员入户难、居民漏报错报多等诸多难以解决的弊端，我们经过三代产品迭代研发，形成了基于可穿戴设备的居民出行轨迹感知与行为识别系列产品（包括用户手环、微信小程序、数据分析平台等），并与大数据深度融合，为交通调查提供了创新手段，也带来了更好的实际效果。
在交通模型构建技术方面，当前传统“四阶段法”仍为主流建模方法，然而四阶段法是20世纪50年代起源于西方，其方法体系和建模软件均很成熟，中国使用这些建模体系及软件平台并无不妥，但随着近年来大数据、新技术的快速发展，传统的交通模型体系及软件已无法满足国内的行业发展需求，发展适合国内应用需求、基于大数据的交通模型体系及软件平台是行业发展的必然趋势。近年来，我和团队在大数据与传统交通模型结合方面做了许多探索和尝试，如在北京市交评技术审核业务综合支持系统建设中，提出了基于大数据和B/S架构的交评模型，基于手机信令数据、公交/地铁/出租车/共享单车等交通运行数据等多源大数据进行多模式出行OD分析及校核，对标准四阶段模型结构进行合理化简化，构建了一套面向交评业务特点、轻量化、易更新、可扩展的大数据交评模型体系。
除了用大数据技术为传统技术做补充外，如何系统性地提升交通规划与治理领域大数据分析应用能力，是促进交通领域数字化转型的关键。
近年来，依托公司产业化发展优势，我和团队逐步从技术研究向产品研发转变，以我们历时五年自主研发的“城市仿真”数据底座平台为例，这个平台聚焦传统交通规划决策、交通管理治理中长期缺乏系统、高效、精准数据支撑的行业痛点，实现了全国60个主要城市全域范围内、精细至建筑单体的城市全量常住人口、就业岗位、分时客流、人群画像、出行溯源、建筑属性及规模、公共设施等标准化数据产品、高效化数据服务和可视化地图展示。这个平台研发的过程中实现了三个方面的创新。
一是数据资产化，打破传统烟囱式数据库建设模式，围绕交通、城市规划与治理业务对多源数据的共性需求，建立分层的数据体系，实现数据资源资产化、模型算法资产化和数据服务能力标准化（API接口），平台突破交通领域本身，跨行业融合了比如手机信令、地理信息、统计普查、交通运行等海量城市多源时空大数据，在多源数据融合和处理方面，针对多源数据的样本偏差问题，提出了一套多层次的综合扩样校核技术，实现了城市人口、出行、设施等各类数据的多源融合校正。
二是技术场景化，传统交通数据平台构建大多是把互联网等行业通用的数据中台技术无差别地输出到交通行业（技术驱动型），然而交通数据资源绝大部分都是空间类数据，传统数据中台对空间数据的支撑能力较弱，我们自主研发了一整套空间数据资产管理技术和时空信息地图可视化技术，大幅提升交通数据空间计算及表达效率，促进交通行业数据平台建设由技术驱动向场景驱动转变。
三是服务体验化，在数据融合和技术研发的基础上，最终形成了一套城市交通多源融合数据底座平台——“城市仿真”数据底座平台，该数据底座平台具有多种服务模式，一是可支持为各类规划咨询业务提供数据分析服务，二是在底座基础上，面向不同应用场景，构建了“1个数据底座+N个应用系统”的产品体系，三是可与传统技术集体融合互补，如基于数据底座平台的交通调查、交通模型等。此外，该底座平台还拥有PC端和手机端两种使用端。
依托数据底座，未来还将突破交通领域，面向城市规划设计、城市更新与治理、城镇可持续发展、商业资源规划与运营决策、产业园区智慧运营等各领域持续构建更广阔的产品应用场景和服务体系。
回首自己的发展历程，坚持奋斗是我取得不断成长的前提，而更重要的是成长途中领路人的指引、公司提供的发展平台、团队的帮助和支持，以及北京市科协青年人才托举工程等科研平台的支撑，未来我仍将不忘初心、砥砺前行！
