出門堵車，出租車打不到……每每出門這些煩惱都會(huì)困擾著我們，智能交通已經(jīng)不僅僅是一種暢想，而是每個(gè)人都亟待享受到的。車駛在路上，人走在街邊，不知不覺中他們都成為智能交通中的大數(shù)據(jù)，“解鈴還須系鈴人”，智能交通需要大數(shù)據(jù)來給出答案。

　　本期《數(shù)讀》聚焦交通行業(yè)，展示大數(shù)據(jù)在智能交通上的用武之地。為此，CNET采訪了微軟亞洲研究院主管研究員鄭宇。鄭宇及他的團(tuán)隊(duì)在城市計(jì)算領(lǐng)域的研究，通過對(duì)多種異構(gòu)數(shù)據(jù)的管理和協(xié)同計(jì)算，將智能交通變得更富想象力。

　　“三贏”出租車打車系統(tǒng)

　　出租車在很多城市都成為抱怨的對(duì)象：乘客抱怨打車難，出租車司機(jī)抱怨掙錢難。如果僅僅只靠增加出租車數(shù)量來解決打車難的問題，不但會(huì)帶來更多的車流，造成擁堵，而且閑時(shí)車多人少問題也將變得更為突出。現(xiàn)在比較火的叫車APP服務(wù)，雖可讓部分人優(yōu)先打到車，但并不能提高出租車系統(tǒng)的整體運(yùn)力，無法從根本上解決打車難問題。

　　微軟亞洲研究院則從“實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)拼車”的思路給出了高效、易操作、可管理的解決方案。在 不增加出租車數(shù)量的前提下，減少其空載率，提高系統(tǒng)總體運(yùn)力；在兼顧政府、出租車司機(jī)和乘客三方的利益的同時(shí)，從根本上解決打車難的問題。這個(gè)系統(tǒng)的實(shí)施將帶來一個(gè)“三贏”的結(jié)果：乘客能更方便的搭上出租車，而且能降低打車費(fèi)用；出租車司機(jī)的收入將增加；政府能節(jié)能減排、減少擁堵。

　　該系統(tǒng)通過如下形式來工作：想要打車的乘客通過安裝在智能手機(jī)上的APP發(fā)出打車請(qǐng)求，告知系統(tǒng)其出發(fā)地、目的地、期望到達(dá)目的地的時(shí)間以及乘客人數(shù)等信息。收到請(qǐng)求后，后臺(tái)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)搜索所有出租車的狀態(tài)，找到一輛能滿足乘客需求（包括人數(shù)需求和到達(dá)時(shí)間需求）并且行駛至該乘客里程最小的出租車來接該乘客。與一般叫車服務(wù)不同，可供選擇的車可以是已搭載乘客的車，只要車上的空余座位仍然能夠容納請(qǐng)求上車的人數(shù)，并且已經(jīng)通過車上乘客的認(rèn)可。當(dāng)然，車上乘客在同意拼車后，其搭車費(fèi)用會(huì)降低，而且到達(dá)目的地的時(shí)間仍不會(huì)晚于其規(guī)定的最晚期限。出租車司機(jī)也使用同樣的APP來參與到這個(gè)系統(tǒng)中來。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)為司機(jī)設(shè)計(jì)路線并告知下一位乘客上車點(diǎn)和下車點(diǎn)以及該收取的費(fèi)用。所有的匹配、計(jì)算和計(jì)費(fèi)過程都是由后臺(tái)系統(tǒng)自動(dòng)完成，乘客只需要在手機(jī)上按一個(gè)按鈕，出租車就會(huì)以最快的時(shí)間出現(xiàn)在他們的面前，打車費(fèi)用也會(huì)根據(jù)乘客之間的拼車?yán)锍套詣?dòng)計(jì)算。司機(jī)只要按照規(guī)劃的線路行駛，再也不用煞費(fèi)苦心的想著去哪里拉活了。

　　據(jù)微軟亞洲研究院的模擬計(jì)算結(jié)果顯示，如果采用這樣的解決方案，整個(gè)北京的出租車運(yùn)力可以提高三倍，也就是說乘客能打到車的概率提高3倍，而且打車費(fèi)用將降低40%左右；司機(jī)的收入將增加16%；一年下來，北京的出租車可以節(jié)省8億升油，節(jié)省下的汽油可供100萬輛車使用10個(gè)月，減少二氧化碳排放16億千克。

　　智能交通：多種數(shù)據(jù)流動(dòng)起來

　　在北京，這個(gè)被網(wǎng)友冠以“首堵”之稱的城市，擁堵普遍，帶來擁堵的原因也有很多種，比如交通事故、臨時(shí)交通管制、災(zāi)難事件，球賽等原因。很多時(shí)候，交通的擁堵集中在某個(gè)區(qū)域，交管部門會(huì)在這些區(qū)域忙碌地疏導(dǎo)交通，但卻未必能立竿見影。

　　如果讓交通擁堵提前疏導(dǎo)，防患于未然，便會(huì)大大減輕擁堵現(xiàn)象。

　　微軟亞洲研究院的這項(xiàng)研究能夠根據(jù)最近一段時(shí)間（如過去20分鐘）的車流，以及過去幾個(gè)月的歷史路況信息，來發(fā)現(xiàn)城市中的交通異常，并分析異常產(chǎn)生的源頭。

　　鄭宇舉例，比如我們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)西三環(huán)在某個(gè)時(shí)間突然出現(xiàn)交通流量劇增，但這個(gè)交通異常的根源并不在西三環(huán)本身。究其緣由，原來是大量的市民從中關(guān)村和亞運(yùn)村開車去玉淵潭公園看櫻花，都路過西三環(huán)，導(dǎo)致了這個(gè)交通異常。如果能及時(shí)地分析出此類異常的根源，就可以提早指揮這些車流繞行，從而緩解西三環(huán)的擁堵。

　　自從有了微博等社交媒體，凡是有人出現(xiàn)的地方，相關(guān)信息就可能被發(fā)布到社交媒體上，所以，每當(dāng)有交通異常出現(xiàn)，都可以從社交媒體中看到這些現(xiàn)象，通過社交媒體上發(fā)布的信息找出交通擁堵的原因，從而解釋交通異常現(xiàn)象。

　　“可能某一路段平常都很好走，但是有突發(fā)狀況造成擁堵，這個(gè)時(shí)候可能就會(huì)發(fā)現(xiàn)，附近有人發(fā)微博說這里有球賽，那么就解釋了這個(gè)路段擁堵的原因，這個(gè)信息就可以提醒其他人繞行。”鄭宇說。

　　實(shí)際上，這一解決方案就是把人看成了傳感器，將社交媒體、路況監(jiān)測(cè)、城市攝像頭、GPS信息等綜合起來，對(duì)多種異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和協(xié)同計(jì)算。

　　鄭宇介紹，這也正是智能交通實(shí)現(xiàn)的難點(diǎn)。過去的系統(tǒng)往往只處理單一數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在的數(shù)據(jù)信息是多種來源，而且是在多任務(wù)環(huán)境下，將零散的信息關(guān)聯(lián)起來，把這些數(shù)據(jù)融合起來，成為可以管理的數(shù)據(jù)，就是難上加難。

　　放到整個(gè)智能城市之中，智能交通還僅僅只是一部分體現(xiàn)，高樓大廈的結(jié)構(gòu)，興趣點(diǎn)，車流，人的移動(dòng)，地鐵和公交的流量，空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)等等全部融合起來，才更能體現(xiàn)交通乃至城市的智能。