滴滴章文嵩:出行大数据如何赋能智慧城市?

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数据是人类第一次自己创造的资源,是越用越值钱的东西。

对于滴滴来说,其所拥有的交通大数据便是最宝贵的财富。

在智慧交通领域,目前国内互联网巨头均在布局,滴滴手握的交通大数据是其具备的优势。而滴滴目前利用出行大数据赋能智慧城市是意欲何为?

章文嵩表示,为了更好地完善旅客在机场、车站等场景的打车体验,滴滴目前正在增强其室内导航能力,同时还对很多机场和车站进行三维建模。

换言之,滴滴为了完善用户体验的场景,“顺手”做了三维厂商该做的事。

7月9日,在泰伯网主办的WGDC2019上,滴滴出行高级副总裁章文嵩发表题为《出行大数据与智慧城市》的主题演讲。

以下是章文嵩的演讲全文,雷锋网 (公众号:雷锋网) 新智驾进行了不改变原意的编辑:

7月13日,雷锋网联合港中文、在深圳香格里拉联合举办第四届AI峰会CCF-GAIR,其中滴滴城市交通算法及研究负责人郑剑峰将会发表《基于互联网+的智慧信号控制》主题演讲。

共享汽车以不同的方式满足不同人群的出行需求,越来越受到消费者的欢迎。2018年,仅滴滴打车就在全国430个城市,为5.5亿人提供了超过100亿次的移动出行服务,平均每天超过2700万次,已连续多年年递增40%左右。

那么,网约车究竟解决了什么问题?

滴滴章文嵩:出行大数据如何赋能智慧城市?

其实,网约车更多是把出租车包括部分共享的私家车进行线上化,实现供需匹配。线上化之后,不断的提升出行的体验和整体交易效率。

从经济学角度来说,这有可能是交易结构的变化。共享出行平台本质上是一个共享经济。

因为供给比较有限,我们能不能用社会的一些存量资源使用大量的车辆。滴滴知道出行的特点以及痛点,我们供给如果按照早高峰配运,平峰期效率较低,因为没有那么多需求。所以我们在管理共享出行的时候,一定不能按传统的出车思维,而是灵活运用人们就业的时间,这样才能做好理想的供需平衡。

得益于移动互联网的发展, 滴滴非常幸运,经过过去七年多的高速发展,滴滴已经成为全球最大的一站式出行平台。滴滴的乘客有100亿人次的出行,整个平台上面注册用户是5.5亿,我们提供面向消费者一系列的出行服务,快车、专车、出租车、顺风车。面向城市方面提供智慧交通相关的管理,包括充电的服务。

在这个过程中,我们积累了大量的数据, 在滴滴平台上每一辆车每一秒钟都会上传GPS定位数据,该数据也是业务的需要。

滴滴章文嵩:出行大数据如何赋能智慧城市?

此外, 轨迹数据非常丰富,滴滴利用这些数据做路径规划,路径规划一天是400亿次,高峰1秒钟200万次,一天会有700亿次,高峰的时候一秒钟会有400万次,这个量是全世界最大的量。

滴滴章文嵩:出行大数据如何赋能智慧城市?

实际上,滴滴是一家科技驱动的大数据公司, 在积极运用人工智能、大数据、云计算等技术不断提升共享出行的安全、体验和效率的同时,滴滴也持续携手城市交通管理机构行业合作伙伴合作构建交通大脑,以更精准感知交通运行状态,分析交通运行效率和拥堵,优化交通基础设施,以滴滴自主研发的自适应信号控制系统为例,就可以根据流量变化分钟级调整信号配时,让路口通行更通畅。

共享出行数据的应用

滴滴 利用大数据在智慧城市上取得了一些实践性成果。

滴滴章文嵩:出行大数据如何赋能智慧城市?

因为滴滴掌握了非常宝贵的轨迹数据,在这一方面,滴滴已经完全有能力帮助实现智慧城市。

例如,过去交警往往是通过路口的检测器,摄像头,卡口,地磁这些方式取得轨迹数据,但将这些数据放在地图上面只是一个个的点,而路口与路口之间是一条边,边上的数据是没有的。由于滴滴的业务发展,我们得到了边上的数据,把点和边汇集到一起,就可以看到全局的交通景象。

滴滴基于出行的大数据探讨了智慧交通,未来出行等多个热点问题,并通过多种可视化方式呈现出来。

1、大数据呈现城市“蝌蚪图”

滴滴章文嵩:出行大数据如何赋能智慧城市?

从滴滴订单的OD数据中,可以看出, 早高峰的通勤车流如水滴般由四面八方向北京中心城区涌入,到了晚高峰则恰恰相反,“水滴”从中心城区向外围地区四散开来。

从早上6点到10点,基本从住宅区往市中心工作区来移动。不同工作区的热度也不同,比如说国贸地区早一点,西二旗上班晚一点。目前来说,在城市范围内,我们的轨迹数据应该是最丰富的,但是在高速公路上的数据储备不多。

2、大数据呈现机场出行“小橙点”

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滴滴大数据呈现的凌晨(0时-4时)北京首都机场出发订单分布。每个橙色的圆点代表一个订单,轨迹颜色深浅代表走过的路程频率。机场高速大概是晚上最繁忙的一条高速路,最远的订单北至北六环,南至南五环外。

基于上述这些数据,可以计算出整个道路的运行情况,比如说TTR指数,以及车辆流动情况,以此可以 实时知道每个城市的交通运行状况。

不但掌握 整个城市的运行状况,滴滴还提供一个平台运转下去,下转到每一个区、每一个商圈、每一条道路的运行状况。

优化数据,共建智慧交通

基于滴滴丰富而高质量的数据,以及每一个城市的实时交通运行指数(TPI), 我们可以看到哪些道路是最拥堵的,某个商圈怎么样,因为这些轨迹流都是实时的,只要指数出现异常,我们就能第一时间知道的,可能是路上有交通事故了,或者路边乱停车了,导致车速不快,所以我们会第一时间跟交警联动起来,交警可以及时去处理。

例如,我们和 济南交警的合作,济南交警大队管辖的辖区,辖区里的交通运行状况可以进行量化的考核。

因为滴滴有大量实时的数据,比如说一条道路的车速为30公里,突然降到每小时20公里,我们预计该道路发生了交通事故,于是 我们分钟级把数据传给交警,让交警及时的处理可能的交通事故,让交通恢复正常。

影响交通的还有一个关键:信号灯。国内的很多信号灯设置非常不合理,能不能尽可能让车在启动之后,一路畅行无阻,而不是每一个路口都要停一下?

我们通过轨迹流量的动态变化,每一个方向的绿信比(交通灯一个周期内可用于车辆通行的时间比例),不同路口之间的相位差,可以测算出干道、区域的优化模型,调整信号灯的周期来改善这个问题。

因为有这些数据,所有路口信号灯的运行状态可以实时度量,信号灯设置的合理性怎么样,路口的延误时间怎么样,实时效率怎么样,可以进行实时监控评估。

基于AI的滴滴城市交通大脑

滴滴章文嵩:出行大数据如何赋能智慧城市?

未来十年交通会因科技发展发生巨大变革,这一变革体现在交通基础设施、车辆交通工具和共享出行这三个层面。

滴滴交通大脑将在这一变革中扮演重要角色,也希望成为解决城市交通问题的突破口,与交管部门等合作伙伴一起用技术力量改善城市交通,普惠大众出行。

滴滴交通大脑是兼备云计算、AI技术、交通大数据和交通工程的智能系统,也是智慧城市面向未来的标配,一方面,它在空间上打破了城市内区域的“数字”壁垒,实现高效、全面的交通管理和协同;另一方面,在时间上,交通大脑突破了人类的决策能力极限。

当然,交通大脑并不只是城市交通数据中心,有智慧、能进化的交通大脑平台下包含3个关键的中枢:数据中枢、分析中枢、控制中枢,3个中枢联动才能实现“发现—决策—行动”的闭环。

在这个过程中,数据中枢整合出行地图、全路网扫描、移动电子眼等多方数据为控制中枢和分析中枢提供决策依据;分析中枢承担计算能力、AI分析能力,基于云计算技术让所有数据可以最高效地运转,最智能地分析决策;所有的联网设备则通过控制中枢智能化完成,包括信号灯、诱导屏、视频卡口、停车场等,甚至标识标牌、路灯、警力调度也能联网控制。

那么,目前滴滴交通大脑的成绩如何呢?

目前,滴滴交通大脑已在全国几十个城市扎根生长,从智慧诱导屏、智慧信号灯等智慧交通项目着手,优化城市交通管理,缓解道路拥堵,为市民提供更好的出行服务。

具体来看,目前在济南建了一个交通大脑,去年年底已经正式投入运营。基本把济南很多交通运行状况、区的运行状况、重点车辆的监控都做在这块大屏上面,大屏可以下转下去。

此外, 在深圳龙华区、苏州都有智慧大脑的落地应用。我们用了很多车载数据、计算机视觉数据,利用视觉数据可以不断提升出行体验场景。

同时,在滴滴平台上开始安装大量车载设备, 20% 滴滴订单里都有车载设备以及摄像头覆盖,到今年年底会提升到50%。利用这些数据,可以对道路的属性进行侦测,并标记处合适上下车以及停车点的位置。

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滴滴章文嵩:出行大数据如何赋能智慧城市?

目前, 地图数据更新的实时性做的还不够好。但随着未来地图实时更新的频度加大,更新的幅度会变大,数据量也会更加丰富。

滴滴章文嵩:出行大数据如何赋能智慧城市?

据雷锋网了解,如今滴滴也在做 室内增强型的AR导航,在大型的一些场站比如说飞机场、火车站、商场等地, 我们利用3D重构技术可以把物理空间重构起来,并基于计算机视觉跟惯导,重构之后直观的体验你拿着手机上一个上车点,在T3航站楼已经建模了,拿着这个手机引导到你到上车点,这些场景会让整体的上车接驾体验变得更好。

滴滴章文嵩:出行大数据如何赋能智慧城市?

事实上,在智慧交通领域,滴滴并不是在扮演“服务者”的角色,滴滴的愿景是 把物理世界数据化,用数据表达物理世界,基于这些数据做更多的智能化的事情,让交通的基础设施更有效率。

也就是说,滴滴是想 让出行服务变得更加的智能,同时构建一个智慧城市的新型生态,而滴滴 这个平台是开放的,希望更多的合作伙伴加入这个生态,真正的让出行更美好,让城市变得更加智能。

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