12月3日,一则不太起眼的消息却引起了我们的注意:浙江省交通运输厅公布了一项新的试点项目,将高速公路历史数据、实时数据与路网状况结合,基于阿里云大数据平台,预测未来一小时内的路况。结果是,实时路况监测成本下降了 90%,未来路况预测准确率在 91%以上。
乍一看没什么,但是,仔细分析的话,其实不一般。
用手机信号收集数据
首先是它获取数据的方式,不是 GPS,而是用手机信号。基本原理也很简单,在路上每隔一段距离就有通信基站,手机用户经过基站时,会有“打卡签到”的效果,通过这些数据,就可以比较准确的反映单位时间内该路段的实时路况。
按照我们惯常的理解,通过手机进行定位,更多的是依靠精准度更高的 GPS,尤其是当我们使用高德、百度这样的地图 App 时。而使用手机信号定位的优势在于,从数据获取者的角度来看,它不需要用户打开地图 App 就可以获取大体位置,更不用关心用户到底用的是哪款地图 App,只要用户手机有信号,就是一个有效的样本来源。
阿里云进军智慧交通 野心不小
至于精度,手机信号虽然不如 GPS 定位精准,但是对于实时路况来说,只要能分析出哪个区域的信号密度大,就可以一定程度上预测出路况。
当然,这只是路况数据的来源之一,对于城市的交管局来说,还有其他一些方式可以获得路况信息,比如在地下埋的流量线圈,比如监控摄像头,比如出租车上传的信息。不过,类似流量线圈、摄像头这种方式,需要一定的硬件成本投入,地方政府往往不能支撑起这种投入,而且数据更新频率不快。所以,“众包”是现在很多城市交管局会采用的一种方式,比如前一阵高德就联合了不少城市,为他们的交管局提供交通数据信息。一方面,节约成本,另一方面,提升准确度和更新频率。具体到用手机信号这种方式,其实并不需要投入什么,只要有足够的通讯基站,就可以达到一定的效果,是很有性价比的一种解决方案。
阿里的智慧交通野心?
在浙江的这个案例里,收集来的数据结合某路段的历史数据以及路网状况,会经过阿里云进行实时计算。要达到 91%的准确度,一定离不开强大的云计算能力,在这一点上,恐怕国内能做这件事的不多,而涉及到和政府合作,能胜任就估计更少。这项实验之所以发生在浙江,阿里在其中的作用也显而易见了。
阿里的云计算能力有多强?此前,微软曾经联合了巴西一所大学进行了相似的尝试,准确率为 80%,后来微软在加入更多数据源后,将这一成绩提升到 90%。
而把云平台和智慧交通相结合,阿里并不是第一次做这样的事。去年 12 月份,他们就和贵阳市合作进行了“智慧交通算法大挑战”。贵阳市的交通数据向参赛选手开放,他们借助基于阿里云计算搭建的“天池”平台进行算法建模,通过模拟控制红绿灯时间,寻找减轻道路拥堵的方法。
据阿里巴巴集团的高级算法专家得福所说,“通过对历史交通数据的分析,可以预判出未来各个路口的车流量,进而智能改变红绿灯时间加快车辆通行。”说的再形象一点,比如,在严重拥堵的主干道,可以对沿线红绿灯进行整体控制,然后使车辆一次起步可以连过十几个路口。
阿里云进军智慧交通 野心不小
而要实现这种情景,其实也离不开政府开放给他们的交通数据,刚才提到的微软就是一个例子。不过,这反过来又会考验平台的运算能力。“路网关系、上下游事件,甚至天气等外部综合因素都应该加入进来。但当这些海量数据纳入到全网路况的时空演变模型后,对云平台的大数据计算能力就提出了很高的要求”,阿里的相关负责人这么说。
阿里这么热衷于智慧交通的实验,打的是什么主意呢?其实于公来说,做智慧交通是为了提升通行效率,节能减排吧啦吧啦的,于私来说,当很多城市的交通数据全在阿里的云平台上面时,阿里可以做的事情就很多很多了,不管是面向行业还是面向用户,可以想象的空间实在太大。
智慧交通绝对是一个好生意。往广义上来说它可以是物联网,往狭义上来说它也可以是车联网。
在我们看得见的地方,阿里在用高德地图、阿里汽车事业部来布局车联网、汽车后市场、互联网汽车这些具象领域,而它在智慧交通方面的布局,其实更不应该被忽略。
试想一个场景,你的高德地图可以上传实时路况信息,这些路况信息经由阿里的云计算平台进行处理,再向手机端发送未来 20 分钟内你所行驶路线的交通流量预测,然后你根据预测线路再进行导航……至少在这个情境里,阿里已经无处不在了。
这真的是比车联网更大的一盘棋。