大数据会成治堵良药吗？

如果让一个人指出自己所在城市的缺点，大都会包括一点：堵车。究竟是北京还是上海更堵车?在过去这很难有确切的答案。最近一份来自地图厂商高德的《交通报告》回答了这个问题：三季度北京成为最拥堵城市。其次拥堵的 Top10 城市依次为:杭州市、上海市、 福州市、大连市、济南市、沈阳市、温州市、广州市、郑州市，这份报告还深入剖析拥堵原因，为相关部门治理拥堵提供决策参考，不过这只是治堵第一步。

量化拥堵情况和发现拥堵原因

经济高速发展所带来的副作用，除了空气环境更糟糕之外，还有一点则是拥堵的交通，尤其是在一线城市生活的人们想必对此更有感受。不过，过去我们只能从个人感知程度来主观评判哪个城市、哪个路段、哪个时间拥堵更严重。《交通报告》则让拥堵情况可以量化。

这份报告的发布基于超过 3 亿地图用户每天所上传的大量 LBS 数据，通过数据挖掘的方式得出报告结果。目前高德支持 139 个城市的交通情况分析，分析可以从城市、时间、路段多个维度交叉进行，通过关联分析，可以发现 APEC 限行、暑期开学、天气状况对交通的影响。

比如据报告显示，暑期 (7、8 月份), 拥堵延时指数平均 2.07, 比 6 月份下降 3%, 拥堵状况明显缓解;8 月天气炎热交通状况最好;9 月, 学校开学、雾霾天气、临近国庆探亲访友旅游，增多等诸多因素影响, 交通压力最为突出，拥堵延时指数比 8 月份约上涨 8.7%, 拥堵严重。

这份报告还分析出不同城市、不同路段和不同时间的拥堵状况，对重点城市进行深入分析和专门报告。

基于报告结果提供治堵建议

这份报告的价值在于，它不只是给出一堆数据，还分析了原因和给出了建议。

对于北京，报告建议针对快速路可采取建议设置较长的缓冲带、关键出入口设置车流诱导、对相邻的入口匝道的车流量进行协调;针对城市道路则可以采取「改善道路交通组织、疏通道路, 治理停车不规范等」措施。除了北京，高德给福州、杭州等城市同样提供了一些治堵建议。相关部门听不听是一回事，但就算没有提建议，这个大数据结果对相关部门还是有非常重要的参考价值的。

为什么这个报告只有地图可以做，而不是政府部门来做呢?收集路网交通数据，大概有以下几个思路：

1、从车辆收集数据。比如基于 OBD 接口的设备，不过由于汽车厂商、OBD 设备厂商与政府部门没有形成一致，不是所有车都有 OBD 设备，也不是所有 OBD 设备都能同步上传数据，上传的数据还没有开放给政府。因此，这个方式基本不可行。

2、政府部门主导的车联网。道路传感器、车辆传感器、道路摄像头组成一张强大的智慧交通系统，对道路、桥梁、停车场等基础交通设施的运行状况实时数据管理。智能交通在欧美日等发达国家应用已十分广泛，在美国的应用率达到 80% 以上，给我留下深刻印象的就是旧金山金门大桥是收费的，汽车并不需停车付费刷卡，而是在经过时被拍照分析，过桥费会被记入车主的收费单。不过中国的智能交通建设还相对落后。

3、从移动互联网收集数据。可以说这是一条捷径，因为这几年移动互联网高速发展，智能手机覆盖率已经超过 50% 了，没两个人就有一个用智能手机——在大城市这个比例又高出许多。智能手机又都有定位功能，有地图应用。而各个地图都有强大的用户基数，还有加载其地图的导航设备，那地图商对其用户和设备的运动轨迹就基本掌握了，因此才能做到目前政府部门都做不到的事情。

大数据交通还有更多施展空间

除了根据已经发生的交通行为得出数据分析报告之外，大数据在智能交通领域还有更多可为。

1、无人驾驶汽车：Google 无人驾驶汽车虽然尚未上路，不过这给大数据交通提供了一个很好的思路。可以想象未来所有汽车都是无人驾驶汽车时，所有车辆的运行都可以在云端进行调度，物流和车流都是智能化的。这就可以让每条道路都得到最充分的应用，最大程度降低拥堵。

2、实时交通调控：如果计算能力上来了，并且已经构建一张强大的实时信息通知网络和交通规则，交通部门就可以根据不断变化的交通数据，实时通知汽车如何选择出行反感、如何避开高峰时段、故障路段等。现在一些高速公路、停车场已经可以做到这一点了，未来所有道路或许都是智能化可以实时调控的，而不只是现在的「事后治理」。

3、社会化交通：这份报告其实已经有一些社会化的影子了，因为其数据是每个用户贡献的。社会化交通还有更多可为，比如 WAZE 的众包地图思路可以降低采集成本、增强路况实时性，这部分高德在国内也已经开始实施;再比如基于社会化网络的 P2P 租车、P2P 拼车，则可以最大化利用闲置汽车和道路资源，降低拥堵程度。

4、大数据规划：大数据的价值在于它可以预测未来的可能性。政府交通部门如果在规划道路时便运用大数据手段，便可以设计出更合理的交通基础设施、交通管理制度。如果再进一步，城市规划等所有与交通有关联的部门，都可以参考大数据结果进行规划，一起为降低交通拥堵努力。

不过，所有这些方案的基础都离不开这个核心：地图应用以及基于地图应用的大数据。地图应用是在把整个实体空间世界映射到互联网，尤其是交通状况。如果没有地图，交通大数据只是空中楼阁。