大数据时代下的城市交通

近几年，整个科技领域最热门的话题一个是人工智能，另一个就是大数据了。相比人工智能在自动驾驶场景的应用，大数据的好处似乎没有那么明显，但它给整个交通行业带来的改变同样是深远的。
大数据一个最直接的应用，是帮助各种导航应用更准确的预测到达的时间。虽然目前以谷歌地图、高德地图、百度地图为代表的软件也能够利用实时交通流量的信息，但目前根据道路流量的路线规划和到达时间预测，普遍只能根据出发时整个路网各处的车速情况来计算不同路线所需的时间，而无法预估在行驶过程中道路状况的变化。

如果每一个用户在实际行驶时经过各路段的用时信息能够被保存下来，利用历史信息，根据具体时刻、星期几、不同月份的昼夜长短不同、天气、乃至是否有大型活动等信息，软件就能更好的对路况进行预判，包括可以估测到可能的交通事故几率，和由此增加的交通堵塞对行程的影响，从而能够一方面为用户提供更精准的路线规划服务，另一方面也能够改善交通拥堵。
大数据对于出行服务商也能带来诸多好处。对于像Uber和滴滴这样的网约车服务商来说，大数据首先可以帮助识别作弊行为，防止司机利用外挂跑幽灵车，或者用多个车辆增加被约几率等情况。其次，通过对司机的背景信息，行驶规律和路线，以及驾驶行为的判断，可以通过算法对司机的风险进行评估，然后减少司机与高危人群的匹配，从而避免类似温州女乘客被杀事件的发生。

而大数据也能够帮助网约车、分时租赁、共享单车等出行服务商扩张他们的服务。通过对已有乘客的行程和乘客的信息进行分析，公司可以知道哪些地方的哪些人最有可能是潜在的新用户，对哪些乘客提供他们需要的出行服务收入更高或效率更高（成本更低），在哪些地方提供服务需求大更容易盈利，哪些地方的出行服务存在缺口应该与其他类型的出行服务进行合作，乃至现有的哪些地区投放的车辆资源过多应该减少等等。
对于政府规划部门来说，大数据也有显著的帮助。通过手机、汽车上带有的GPS设备，以及车载行车摄像头、测速装置等传感器传来的数据，以及政府运营的公共交通系统通过智能公交卡获得的乘车数据，政府能够收集的出行数据远远多于并好于传统通过问卷调查和追踪少数参与调查的用户得来的OD（起点到终点）数据。新的GPS全貌数据将提供更细节的路线、出行时间、更可靠完整的出行记录。通过数据挖掘技术对这些海量数据进行分析，政府部门将有可能发现此前通过问卷、访谈、座谈会等传统手段所不能发现的城市出行特征。

传统的方法往往需要研究人员先能够想到可能存在的问题，再对问题进行分析，然后再予以解决。而新的大数据分析则能够帮助发现研究人员没有想到、甚至乘客自己都没有意识到的问题，然后在交通规划上做出相应的调整。

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