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　　□ 本報記者 李香才

　　世界各國對大數據的關注程度日益提高，試圖通過擴大大數據應用範圍，進一步釋放大數據的潛在價值。交通擁堵、事故頻發、污染是很多大城市的通病，及時、高效、準確獲取交通數據是分析交通管理機制、構建合理城市交通管理體系的前提。而如何才能做到這一點，大數據應用正在試圖破解這些交通難題。

　　世界各地治堵出招

　　擁有超1000萬人口的巴西聖保羅，可以説是整個南半球最大的城市。它的交通問題一直讓城市管理者頭疼，2014年巴西世界盃開幕當天，曾經創下歷史上最嚴重的交通擁堵紀錄：等候的車輛總長超344公里。現年52歲的聖保羅市長Fernando Haddad推出一系列整治擁堵措施，用大數據治堵是其中重要一項。通過使用大數據技術，當地政府實現對15000輛巴士車隊高效管理，大幅提升公共交通效率。

　　為這一計劃提供支援的“城市引擎”公司，總部位於美國加州，曾獲谷歌投資。他們也在同新加坡政府開展大數據治堵方面的合作，不過要更有意思一些。這是一種給予出行者獎勵的方案：如果用戶註冊智慧交通卡，並將其小汽車出行推遲到早高峰之後一小時，他們就能獲得機會參與抽獎贏取鉅額現金獎勵。

　　作為愛爾蘭首都，都柏林也是愛爾蘭交通系統的中心點，是全國公路網中一個重要的樞紐，交通管理顯得尤為重要。為此，都柏林選擇與IBM公司合作，後者通過幫助都柏林使用大數據來發現公共交通網路交通擁堵的根本原因，並提出解決方案。交通管理員對整個公交網路狀況一目了然，快速解決擁堵問題。

　　在法國，IBM曾為里昂開發一套名為“決策支援系統優化器”系統，基於實時交通報告來偵測和預測擁堵。當交管人員發現某地即將發生交通擁堵，可及時調整信號燈讓車流以最高效率運作。這個系統對於突發事件也很有用。例如幫助救護車儘快到達醫院。且隨著運作時間的積累，這套系統還能“學習”過去的成功處置方案，並運用到未來預測中。

　　阿裏雲的嘗試

　　不僅是聖保羅和都柏林，社會經濟的飛速發展導致城市機動車保有量迅猛增長，交通堵塞成為世界各地大城市面臨的一個棘手問題。在中國同樣如此。

　　浙江省交通運輸廳開展一個新的嘗試，將高速歷史數據、實時數據與路網狀況結合，基於阿裏雲大數據計算能力，預測出未來1小時內路況。浙江省交通資訊中心主任韓海航表示，通過對未來路況預測，交通部門可以更好地進行交通引導，用戶也可以做出更優路線選擇。

　　阿裏雲大數據計算服務（ODPS）為項目提供分析支援，並有多位資深數據科學家參與聯合研發。阿裏雲閔萬里博士介紹：“對於浙江省內近1300公里的高速路段，ODPS的強大計算能力可以在20分鐘完成歷史數據分析，10秒鐘完成實時數據分析。”

　　路況預測的應用價值很高，但關鍵在準確性，需“算得準、算的快、算的起”。如果僅僅基於歷史平均數據來做簡單預測，那並沒有實際意義。只有分析因素和維度越多，數據越豐富，得出的預測結果才會越準確。而阿裏雲的預測準確率已穩定在91%以上。