图说：浦东机场通过应用大数据打通了旅客从下飞机到上出租车的“最后一公里”瓶颈 采访对象供图
在浦东机场排队上出租车，以前最“糟心”的时候要等40分钟左右，如今大幅降低至10分钟左右。究其原因，以前是“人等车”，现在则是“车等人”。而在这背后，一套“神器”——大型交通枢纽出租车智能匹配管理系统功不可没。浦东机场通过应用大数据，实现管理服务能级提升，不仅打通了旅客从下飞机到上出租车的“最后一公里”瓶颈，也为上海乃至全国大型交通枢纽与市域交通的衔接提供了可复制的“模板”。
“车等人”后排队时间缩短75%
之前出租车等候区的最大负荷曾达到过瞬间有670名旅客同时进入等待区，但目前仍受疫情影响，航班量同比减少，所以旅客基本能“即到即走”。浦东机场交通保障部曾做过统计，平峰时段，旅客平均排队等候时间为3.49分钟，高峰时段，旅客平均排队等候时间为6.77分钟；旅客排队打车等候的最长时间从原先40分钟左右，大幅降低至10分钟左右，缩短了75%；即使在每天晚上10时至凌晨2时的出租车用车高峰时段，旅客基本也能在15分钟以内上车，真正实现从“人等车”到“车等人”的飞跃。
以往，“人等车”现象的根本原因是供需不匹配，出租车候客点工作人员无从得知旅客需求，只能根据现场情况当场打电话给蓄车场请求调车，而蓄车场距机场有7公里的距离，待车抵达时，出租车候客点早已排起了“长龙”。
大数据“指点迷津” 预测零误差
浦东机场研发“大型交通枢纽出租车智能匹配管理系统”，就是要对旅客用车需求量进行精准预测，进而提前调配车辆，实现“车等人”。
如果将预测比作一道数学题，那么航班信息、到港旅客人数、用车需求量则是三个最为重要的变量。浦东机场的解题思路是：首先，所有到港航班的实时信息通过“浦东准点”APP传送至智能管理系统，实现数据的无缝对接。到港航班信息掌握了，到港旅客量的问题就迎刃而解了。一般情况下，国内航班均有实际旅客到达人次信息，比较容易测算；部分国际航班没有开放到港人数信息，交通保障部就根据机型对到港旅客数量进行估算，这样到港旅客人数也紧接着确定了下来。
到港旅客量确定了，“用车需求量”的测算却比想象中困难得多，这需要根据以往旅客选择离港交通方式的习惯，对今年同期的出租车需求量进行推算。想要尽可能降低测算误差，历史数据采集的精准度就显得尤为重要。从2014年开始，交通保障部委托第三方机构对整个浦东机场道路侧交通方式进行调研并做数据分析。之后，浦东机场又不断优化数据采集方式，在出租车站点排队区安装人流密集度统计监测设备，实时监控站点人群密集度及人流进出速度，使得数据采集更加精准。
这套管理系统的名字里之所以有“智能”二字，就是因为它是一套学习型系统，在做数据分析的同时也在做数据收集，每天的数据都是第二天分析的一个基础数据，经过不断累积，预测值会越来越精准，目前看来，误差基本可以忽略不计的。
最终，系统根据比例推算出全天每个时段的出租车需求数量，调度中心即可提前通知蓄车场做好车辆调配，直接调配车辆至缓冲区等待。
云端数据终结骗取“短途票”乱象
智能手段不仅缩短了旅客排队上出租车的时间，还成为了规范机场出租汽车营运秩序的“好帮手”。
原本，为了鼓励出租车驾驶员接短途业务，以保障短途乘客用车，浦东机场出租站点工作人员会向承接短途业务的驾驶员发放“短途票”。送完短途乘客后，司机回到浦东机场，出示短途票后，他可以不用排队，直接接送下一批旅客。
然而，这项“福利”存在漏洞，让一部分驾驶员钻了空子，他们篡改短途票上的时间，以达到“免排队”的目的，还有部分驾驶员超速行驶，赶在规定的时间内回到候车点，从而带来了安全隐患。一时间，浦东国际机场短途用车差次量“猛增”。
为了解决短途虚高问题，市交通委与浦东机场一起研究，决定通过全市出租车上安装的GPS来找寻突破口，将本市所有出租车GPS信息汇总、分析，并应用于管理。目前，“出租车短途业务智能化管理系统”已上线，用GPS识别轨迹取代短途票，将“互联网+”云端数据服务和GPS技术相结合，自动识别运营出租车的行驶轨迹，判别车辆在浦东机场出发后是否属于短途，遏制了司机骗取短途票现象。据统计，该系统投用后，浦东机场短途业务量从原来的37%，下降至12%左右。