一、疫情后交通宏观和微观的需求分析：

       这次疫情防控工作中，对交通个体和车辆管理的最大需求是需要知道人和车的来向，从哪个省份来，哪座城市来，经过哪些城市，驻足过哪些地方，乘坐了哪些交通工具，所乘坐交通工具的车次/航班次等交通管控。

       因此考虑新市场需求，新产品管控和服务，宏观层面的根本需求是掌握人和车辆的趋势迁徙需求；微观层面的需求是个体出行行为和对应个体的信息需求。

而需求方的性质，宏观需求是面向决策者，对全国、全省交通迁徙趋势、迁徙流向的把控，以此来制定相关资源的投入方向，交通管控措施以及医疗资源布置实施的重点区域。

微观需求则是面向执行者，人和车辆个体的防控，需要知道更详细的信息。

从需求方来讲，不同的需求是由不同的机构来买单。

宏观层面的需求从目前来看，是国家及各省、重点城市的卫生健康委员会和疫情防控指挥部，他们行使医疗资源调配和防控总体工作的开展。

        微观层面的需求方则比较多，但总领需求应该在国家及各省、重点城市的公安交通管理，交通运输管理部门。 

二、疫情后交通需求场景描述：

        具体到需求场景，产品和解决方案功能设计，曾有人提过建议，问可不可以在路口电子警察和卡口上增加测量体温的功能，对于一项并不高频使用且有其他更合适替代方案的设计，感觉并不具有可行性。

三、疫情后车辆轨迹追踪：

           基于道路视频监控、卡口等视频数据，车牌二次识别，以掌握重点车辆的重点疫区旅居史、停留史、活动轨迹，分析目标车辆的密切接触对象等信息，以及有关车辆和人员管控的外延信息，数据整合。

         在这次疫情防控过程中，某行业企业的大数据疫情防控系统应用在湖北、山东、广东、浙江、福建、安徽等全国二十多个省的公安机关疫情防控工作当中，另外也有企业的防疫重点车辆核查系统则在深圳市的防控工作中得以应用，但这些系统主要应用在省内，城市等一定区域内的轨迹追踪。

         虽有前期沉淀，但这些稍显匆忙上阵的智能系统显然还有提升的空间。 

         除此之外，车辆数据的追溯效果还受前端数据采集质量，以及跨省数据共享等问题影响。养军千日，用兵一时，多说一句：重视交通基础数据的采集，重视交通采集前端设备的运维。

四、疫情后人流、车流迁徙：

        在疫情发生之初的春节之际，某地图商曾经对外发布了迁徙大数据，数据显示了春节期间不同城市人口的迁入量和迁出量，迁徙关系。由于地图数据主要是基于机动车数据生成，因此我们可以认为其数据样本表达为机动车的迁入和迁出量，距离更大口径范围的人口迁徙还有空间。 

       个体人的出行方式不仅仅有机动车，还包括铁路、航空、长途客运等方式，因此整合大交通方式的人口迁徙特征则是需求提升的目标之一。 

       就仅以机动车方式来描述迁徙趋势而言，基于视频，结合其他固定点交通流量采集；基于移动通讯信号的两种技术方案，也可以生成与某地图一样，甚至更贴近需求的方案与产品。而这些技术路线的选择，传统智能交通企业和移动运营商都有市场机会，满足宏观层面的大数据特征描述与挖掘需求。

        另外，我们也了解到这次疫情期间，很多城市的公安交警及交通部门有现场卡点的道路疫情管控数据采集需求。有企业提供通过微信、支付宝等扫码快速登记车辆、车主、同车人信息和体温信息的服务，做到实时更新统计疫情状态等效果。

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