大數據在交通領域中的應用案例

大數據VS大擁堵：大數據治理交通

麥肯錫全球研究院在2013年宣布，通過大數據對現有的基礎設施的進一步強化管理和維護，每年就節省將近4000億美元的支出。通過對交通數據的收集和分析挖掘，來對現有交通設施性能進行改善，提高其利用效率，下文列舉了三個成功案例。

以色列實時識別模式系統

以色列在特拉維夫和本古里安機場之間的13號公路上鋪設了一條1英里的快車道，這條車道的收費系統是基於車輛的道路通過時間來收費的。它的工作原理是這樣的：採用非常高階的實時識別模式系統，通過統計在此快車道上的車輛數目或者通過計算兩車之間的平均距離來評估道路的擁堵程度，從而可以智能選擇在該道路系統能夠承受的前提下是否該增加「吞吐量」，而其收費方式也相應會智能化，當道路車流密度越高，收費就越高，車流密度越低，則收費越低。這種智能收費系統通過這種方式，在一定程度上降低了道路的擁堵程度。

巴西優化航空路線利用率

巴西航空交通在過去十年裡迅速發展，預計在2030年年客運量將至少增加一倍，旅客人次將達到3.1億以上。而為了解決空中交通擁堵的問題，巴西引進了一種系統，即利用GPS收集的數據來優化對現有的航空路線的利用效率，來縮短飛機航線。它的工作原理是：改變了飛機在空中排隊等候降落地面降落的一般性方法，同時為每一架飛機都設計了唯一的路線。聽起來似乎很簡單，但是系統工作需要收集大量的數據，並對數據進行快速有效的分析，包括對飛機之間的距離，行駛時間，飛機行駛性能等進行綜合性評估，以此來保證飛機能夠以最短的路線行駛。最早部署這一系統的巴西利亞國際機場的飛機，每一次降落都將節省7.5分鐘和77加侖的燃料，相當於減少22海里的飛行距離。巴西計劃將該系統部署到該國最繁忙的十個機場，初步估計這一部署在北美機場的舉措將會為巴西帶來16%到59%的客流量的增長，當然，還需要考慮機場硬體設施等各類條件。

歐洲鐵路公司應用大數據提高交通客流量

歐洲鐵路基礎設施供應商通常要求運營商為他們提供詳細的火車行駛路線，然後供應商開發一個儘力滿足每一條路線的時間表系統。而這種系統通常難以保證列車性能和客流量的最佳配置。在德國，絕大多數的貨運列車不會如期出發，這一情況不可避免地會導致軌道併發症。最近，一些鐵路公司開始利用大數據「工業化」的方法來對鐵路交通進行優化。基於對過去鐵路客流量以及列車性能的需求分析將鐵路軌道分裂成適應不同速度的插槽，能夠滿足不同性能的列車行駛速度和不同客流量的需要。而實現這些優化則需要有先進的規劃技術。例如針對列車的延遲出發可以考慮為其變換適應速度較高的鐵路軌道插槽，從而彌補列車出發的一個時間差。通過這種創新，不僅提高了鐵路行駛的準確性和可靠性，還帶來了交通客流量10%的提升。

百度地圖與交通部門合作深挖大數據

百度地圖並不滿足於對自有大數據進行挖掘，而是對交通部門的公共交通數據保持饑渴。公共交通大數據與百度用戶大數據結合起來會有難以估量的價值，具體來說，體現在這些方面：

1、大幅提升用戶出行體驗

百度地圖與江蘇交通部門合作，接入南京實時公交數據之後，用戶就可在百度地圖查詢公交實時到站信息。除了實時公交之外，與成都合作接入最新路網信息，地圖導航就會第一時間知曉交通事故、道路維修、交通管制等情況進而繞行，進而提升出行體驗。

2、提高日常交通疏導效率

基於互聯網地圖，交通信息不需通過大屏幕就可傳達給司機。例如，交通部門可在雲端疏導，司機則通過車載導航或手機地圖收到語音指令，這樣可避免讓交警處於複雜惡劣的交通環境中。再比如有地方發生交通事故，用戶可通過百度地圖的個性化導航繞行。藉助於互聯網地圖，交通部門信息將更有效地傳達給市民，實現雲端調度，提升道路資源的使用效率，降低城市擁堵程度。

3、輔助宏觀交通規劃決策

相當一部分交通問題，例如長期擁堵、事故高發，均可歸結到交通規劃不合理，包括城市規劃、道路規劃、方向規劃、交通燈設置、道路轉向設置等等。如果有了基於海量大數據的分析結果，就可更有效地進行交通規劃決策，進而提升整體效率，尤其是公共交通規劃，公交路線、捷運班線、計程車配額，諸多公共交通資源配置決策均可基於大數據進行。

4、為共享出行提供基礎支持

共享出行已深刻改變了市民的出行，共享出行平台依賴地圖進行派單、計費、導航，這是百度與Uber結盟的原因。專車是增加還是減少城市擁堵？專車如何派單和行走才能避免擁堵？通過地圖大數據分析都會有答案。共享出行的本質是基於LBS的大數據出行方式，百度地圖大數據與公共交通大數據結合之後，可為共享出行提供更好的支持。

5、無人車十分依賴公共大數據

百度是布局無人車最積極的巨頭，無人車被視作是根治交通問題的終極解決方案：只有無人車的交通系統更效率、更安全、更環保。無人車要全面上路，必須依賴於政府部門提供的實時而全面的交通數據，否則無人車很可能會開進死胡同出不來，或者遇到道路維修造成無人車大堵車。基於公共交通大數據，無人車就能接受雲端的準確調度，選擇正確路線。或許，百度地圖與各地交通部門合作還有一個目的就是為2020年量產的無人車鋪路。

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