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数据交通:人和车都是大数据的一份子

[日期:2013-05-28] 来源:ZDNET  作者:孙封蕾 [字体: ]

  出门堵车,出租车打不到……每每出门这些烦恼都会困扰着我们,智能交通已经不仅仅是一种畅想,而是每个人都亟待享受到的。车驶在路上,人走在街边,不知不觉中他们都成为智能交通中的大数据,“解铃还须系铃人”,智能交通需要大数据来给出答案。

  本期《数读》聚焦交通行业,展示大数据在智能交通上的用武之地。为此,CNET采访了微软亚洲研究院主管研究员郑宇。郑宇及他的团队在城市计算领域的研究,通过对多种异构数据的管理和协同计算,将智能交通变得更富想象力。

  “三赢”出租车打车系统

  出租车在很多城市都成为抱怨的对象:乘客抱怨打车难,出租车司机抱怨挣钱难。如果仅仅只靠增加出租车数量来解决打车难的问题,不但会带来更多的车流,造成拥堵,而且闲时车多人少问题也将变得更为突出。现在比较火的叫车APP服务,虽可让部分人优先打到车,但并不能提高出租车系统的整体运力,无法从根本上解决打车难问题。

  微软亚洲研究院则从“实时动态拼车”的思路给出了高效、易操作、可管理的解决方案。在 不增加出租车数量的前提下,减少其空载率,提高系统总体运力;在兼顾政府、出租车司机和乘客三方的利益的同时,从根本上解决打车难的问题。这个系统的实施将带来一个“三赢”的结果:乘客能更方便的搭上出租车,而且能降低打车费用;出租车司机的收入将增加;政府能节能减排、减少拥堵。

  该系统通过如下形式来工作:想要打车的乘客通过安装在智能手机上的APP发出打车请求,告知系统其出发地、目的地、期望到达目的地的时间以及乘客人数等信息。收到请求后,后台系统会自动搜索所有出租车的状态,找到一辆能满足乘客需求(包括人数需求和到达时间需求)并且行驶至该乘客里程最小的出租车来接该乘客。与一般叫车服务不同,可供选择的车可以是已搭载乘客的车,只要车上的空余座位仍然能够容纳请求上车的人数,并且已经通过车上乘客的认可。当然,车上乘客在同意拼车后,其搭车费用会降低,而且到达目的地的时间仍不会晚于其规定的最晚期限。出租车司机也使用同样的APP来参与到这个系统中来。系统会自动为司机设计路线并告知下一位乘客上车点和下车点以及该收取的费用。所有的匹配、计算和计费过程都是由后台系统自动完成,乘客只需要在手机上按一个按钮,出租车就会以最快的时间出现在他们的面前,打车费用也会根据乘客之间的拼车里程自动计算。司机只要按照规划的线路行驶,再也不用煞费苦心的想着去哪里拉活了。

  据微软亚洲研究院的模拟计算结果显示,如果采用这样的解决方案,整个北京的出租车运力可以提高三倍,也就是说乘客能打到车的概率提高3倍,而且打车费用将降低40%左右;司机的收入将增加16%;一年下来,北京的出租车可以节省8亿升油,节省下的汽油可供100万辆车使用10个月,减少二氧化碳排放16亿千克。

  智能交通:多种数据流动起来

  在北京,这个被网友冠以“首堵”之称的城市,拥堵普遍,带来拥堵的原因也有很多种,比如交通事故、临时交通管制、灾难事件,球赛等原因。很多时候,交通的拥堵集中在某个区域,交管部门会在这些区域忙碌地疏导交通,但却未必能立竿见影。

  如果让交通拥堵提前疏导,防患于未然,便会大大减轻拥堵现象。

  微软亚洲研究院的这项研究能够根据最近一段时间(如过去20分钟)的车流,以及过去几个月的历史路况信息,来发现城市中的交通异常,并分析异常产生的源头。

  郑宇举例,比如我们可能会发现西三环在某个时间突然出现交通流量剧增,但这个交通异常的根源并不在西三环本身。究其缘由,原来是大量的市民从中关村和亚运村开车去玉渊潭公园看樱花,都路过西三环,导致了这个交通异常。如果能及时地分析出此类异常的根源,就可以提早指挥这些车流绕行,从而缓解西三环的拥堵。

  自从有了微博等社交媒体,凡是有人出现的地方,相关信息就可能被发布到社交媒体上,所以,每当有交通异常出现,都可以从社交媒体中看到这些现象,通过社交媒体上发布的信息找出交通拥堵的原因,从而解释交通异常现象。

  “可能某一路段平常都很好走,但是有突发状况造成拥堵,这个时候可能就会发现,附近有人发微博说这里有球赛,那么就解释了这个路段拥堵的原因,这个信息就可以提醒其他人绕行。”郑宇说。

  实际上,这一解决方案就是把人看成了传感器,将社交媒体、路况监测、城市摄像头、GPS信息等综合起来,对多种异构数据进行管理和协同计算。

  郑宇介绍,这也正是智能交通实现的难点。过去的系统往往只处理单一数据,而现在的数据信息是多种来源,而且是在多任务环境下,将零散的信息关联起来,把这些数据融合起来,成为可以管理的数据,就是难上加难。

  放到整个智能城市之中,智能交通还仅仅只是一部分体现,高楼大厦的结构,兴趣点,车流,人的移动,地铁和公交的流量,空气质量监测等等全部融合起来,才更能体现交通乃至城市的智能。





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