有个朋友跟我说,现在看到大公司说大数据云计算、物联网这些概念都犯晕,都被说得云里雾里,这位朋友总结说现在大公司搞这些玩意儿都是噱头,与这位朋友心态相似的人应该不少。不过,如果你看到阿里云与浙江省交通运输厅关于大数据预测交通的合作,应该会更加认可大数据的价值。

浙江交通运输厅基于其拥有的高速历史数据、实时数据与路网状况,与阿里云大数据计算能力相结合,来预测未来1小时内的路况,预测准确率稳定在91%以上,成全球已公开的最好成绩,阿里云还在联合广州做公交车拥挤情况的预测。

大数据最核心的利用价值之一便是预测,其核心逻辑是,根据过往统计学规律,结合历史数据和实时数据,预测未来要发生的事情。在互联网出现之前,最经典的大数据预测是天气预报:基于卫星云图等实时数据和气象学原理,来预测未来的天气变化。随着计算机对大数据处理能力的增强,天气预报范围从日常天气增加到台风、雾霾等,能预测的时间从未来一天延长到几天甚至一周,预报准确率也在不断提升。中国气象局公共气象服务中心已经在2014年与阿里云达成战略,深度应用互联网大数据和云计算能力。

近年来互联网企业开始尝试用大数据来预测世界杯票房、预测股市走向、预测电影票房、预测流感趋势…都说明,大数据在「预测」上的价值所在。

浙江交通运输厅与阿里云合作的「交通预测」,最核心的突破有几点:

一是实时性高,基于动态实时数据,预测的时间粒度是接下来一小时,而之前的预测都是未来几天的事情;二是公共数据,之前的预测几乎都是网络大数据,这一次是基于政府公共部门掌握的大数据,这一探索具有很强的示范意义;三是交叉分析,交通并不是孤立的存在,天气状况、突发事件、重大比赛等外因都会对交通造成影响,阿里云不只是跟交通部门合作,还与气象等部门合作,进而可交叉分析,提升预测准确率。

预测之后可以做什么更为关键。

交通部门预测未来一小时路况之后,可以通过新媒体、道路屏幕等渠道去引导市民,互联网平台亦可向海量用户提供基于预测结果的引导信息,比如合理的路径规划,阿里云的测算数据表明,驾驶员通过选择合适的出行路线和出行时间,可以缩短5%至10%的出行时间,减少2%至10%的燃油消耗成本。

交通部门还能将其与红绿灯等道路系统结合提升交通效率、实行潮汐道路。去年,贵阳市向阿里云天池大赛的选手开放了部分交通数据,尝试建立智能调整红绿灯时间来缓解城市交通拥堵,最终最优的算法可让红绿灯前所有车辆的等待时间减少86%.这样的思路未来可被应用在各个城市的交通情况之中,每一个路口的红绿灯情况都是动态调整的。不过,由于事关交通安全,这需要足够准确的算法以及毫厘不差的系统,需要充分的试验才能推广。

更长远来看,结合交通大数据分析结果,交通部门可将交通规划做得更好,在基础设施建设上科学决策,为什么路线要如此规划,为什么这个路口不能左转,每一个决策都有大数据支撑。如果无人驾驶汽车未来要普及,必须要有强大的智能调度能力,而交通预测技术可以给智能调度提供基础。

未来的交通预测,可覆盖范围将更广泛,除了路况之外,还能与民航大数据结合预测航线,与用户LBS数据结合预测人流,与地铁数据结合预测地铁站人流和地铁线拥挤情况等等。而这些预测结果不只是可用作交通本身,还可用于商业例如帮助商家选址,辅助房地产公司项目选址…总之,预测结果可以被多方利用,最大化大数据价值,相信未来会有更多开发者加入进来,结合公共大数据和阿里云平台开发丰富的应用。

互联网与交通大数据的结合正在越来越多,交通大数据迎来开放大潮。交通部门通过海量设备每天都自动化地收集着海量数据,这些数据相对而言隐私风险更小,实用价值却更大;而互联网企业拥有云计算和大数据两大技术优势。交通部门的数据优势+互联网企业的技术优势,结合在一起,可以提升城市交通效率,优化市民出行体验。可以预见越来越多省级交通部门会开放交通大数据,开展交通路况实时预测。

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