預測接下來一個小時路況,大數據又有經典應用

有個朋友跟我說，現在看到大公司說大數據、云計算、物聯網這些概念都犯暈，都被說得云里霧里，這位朋友總結說現在大公司搞這些玩意兒都是噱頭，與這位朋友心態相似的人應該不少。不過，如果你看到阿里云與浙江省交通運輸廳關于大數據預測交通的合作，應該會更加認可大數據的價值。

浙江交通運輸廳基于其擁有的高速歷史數據、實時數據與路網狀況，與阿里云大數據計算能力相結合，來預測未來1小時內的路況，預測準確率穩定在91%以上，成全球已公開的最好成績，阿里云還在聯合廣州做公交車擁擠情況的預測。

大數據最核心的利用價值之一便是預測，其核心邏輯是，根據過往統計學規律，結合歷史數據和實時數據，預測未來要發生的事情。在互聯網出現之前，最經典的大數據預測是天氣預報：基于衛星云圖等實時數據和氣象學原理，來預測未來的天氣變化。隨著計算機對大數據處理能力的增強，天氣預報范圍從日常天氣增加到臺風、霧霾等，能預測的時間從未來一天延長到幾天甚至一周，預報準確率也在不斷提升。中國氣象局公共氣象服務中心已經在2014年與阿里云達成戰略，深度應用互聯網大數據和云計算能力。

近年來互聯網企業開始嘗試用大數據來預測世界杯票房、預測股市走向、預測電影票房、預測流感趨勢…都說明，大數據在『預測』上的價值所在。

浙江交通運輸廳與阿里云合作的『交通預測』，最核心的突破有幾點：

一是實時性高，基于動態實時數據，預測的時間粒度是接下來一小時，而之前的預測都是未來幾天的事情；二是公共數據，之前的預測幾乎都是網絡大數據，這一次是基于政府公共部門掌握的大數據，這一探索具有很強的示范意義；三是交叉分析，交通并不是孤立的存在，天氣狀況、突發事件、重大比賽等外因都會對交通造成影響，阿里云不只是跟交通部門合作，還與氣象等部門合作，進而可交叉分析，提升預測準確率。

預測之后可以做什么更為關鍵。

交通部門預測未來一小時路況之后，可以通過新媒體、道路屏幕等渠道去引導市民，互聯網平臺亦可向海量用戶提供基于預測結果的引導信息，比如合理的路徑規劃，阿里云的測算數據表明，駕駛員通過選擇合適的出行路線和出行時間，可以縮短5%至10%的出行時間，減少2%至10%的燃油消耗成本。

交通部門還能將其與紅綠燈等道路系統結合提升交通效率、實行潮汐道路。去年，貴陽市向阿里云天池大賽的選手開放了部分交通數據，嘗試建立智能調整紅綠燈時間來緩解城市交通擁堵，最終最優的算法可讓紅綠燈前所有車輛的等待時間減少86%。這樣的思路未來可被應用在各個城市的交通情況之中，每一個路口的紅綠燈情況都是動態調整的。不過，由于事關交通安全，這需要足夠準確的算法以及毫厘不差的系統，需要充分的試驗才能推廣。

更長遠來看，結合交通大數據分析結果，交通部門可將交通規劃做得更好，在基礎設施建設上科學決策，為什么路線要如此規劃，為什么這個路口不能左轉，每一個決策都有大數據支撐。如果無人駕駛汽車未來要普及，必須要有強大的智能調度能力，而交通預測技術可以給智能調度提供基礎。

未來的交通預測，可覆蓋范圍將更廣泛，除了路況之外，還能與民航大數據結合預測航線，與用戶LBS數據結合預測人流，與地鐵數據結合預測地鐵站人流和地鐵線擁擠情況等等。而這些預測結果不只是可用作交通本身，還可用于商業例如幫助商家選址，輔助房地產公司項目選址…總之，預測結果可以被多方利用，最大化大數據價值，相信未來會有更多開發者加入進來，結合公共大數據和阿里云平臺開發豐富的應用。

互聯網與交通大數據的結合正在越來越多，交通大數據迎來開放大潮。交通部門通過海量設備每天都自動化地收集著海量數據，這些數據相對而言隱私風險更小，實用價值卻更大；而互聯網企業擁有云計算和大數據兩大技術優勢。交通部門的數據優勢+互聯網企業的技術優勢，結合在一起，可以提升城市交通效率，優化市民出行體驗?？梢灶A見越來越多省級交通部門會開放交通大數據，開展交通路況實時預測。