除了根據已經發生的交通行為得出數據分析報告之外，大數據在智能交通領域還有更多可為，包括無人駕駛汽車、實時交通調控、社會化交通方案、政府大數據調控。

如果讓一個人指出自己所在城市的缺點，大都會包括一點：堵車。究竟是北京還是上海更堵車？在過去這很難有確切的答案。最近一份來自地圖廠商高德的《交通報告》回答了這個問題：三季度北京成為最擁堵城市。其次擁堵的 Top10 城市依次為:杭州市、上海市、 福州市、大連市、濟南市、沈陽市、溫州市、廣州市、鄭州市，這份報告還深入剖析擁堵原因，為相關部門治理擁堵提供決策參考，不過這只是治堵第一步。

　　量化擁堵情況和發現擁堵原因

經濟高速發展所帶來的副作用，除了空氣環境更糟糕之外，還有一點則是擁堵的交通，尤其是在一線城市生活的人們想必對此更有感受。不過，過去我們只能從個人感知程度來主觀評判哪個城市、哪個路段、哪個時間擁堵更嚴重。《交通報告》則讓擁堵情況可以量化。

這份報告的發布基于超過3億地圖用戶每天所上傳的大量LBS數據，通過數據挖掘的方式得出報告結果。目前高德支持139個城市的交通情況分析，分析可以從城市、時間、路段多個維度交叉進行，通過關聯分析，可以發現APEC限行、暑期開學、天氣狀況對交通的影響。

比如據報告顯示，暑期(7、8 月份),擁堵延時指數平均 2.07,比 6 月份下降 3%,擁堵狀況明顯緩解；8月天氣炎熱交通狀況最好；9月,學校開學、霧霾天氣、臨近國慶探親訪友旅游，增多等諸多因素影響,交通壓力最為突出，擁堵延時指數比 8 月份約上漲 8.7%,擁堵嚴重。

這份報告還分析出不同城市、不同路段和不同時間的擁堵狀況，對重點城市進行深入分析和專門報告。

基于報告結果提供治堵建議

這份報告的價值在于，它不只是給出一堆數據，還分析了原因和給出了建議。

對于北京，報告建議針對快速路可采取建議設置較長的緩沖帶、關鍵出入口設置車流誘導、對相鄰的入口匝道的車流量進行協調；針對城市道路則可以采取“改善道路交通組織、疏通道路,治理停車不規范等”措施。除了北京，高德給福州、杭州等城市同樣提供了一些治堵建議。相關部門聽不聽是一回事，但就算沒有提建議，這個大數據結果對相關部門還是有非常重要的參考價值的。

為什么這個報告只有地圖可以做，而不是政府部門來做呢？收集路網交通數據，大概有以下幾個思路：

1、從車輛收集數據。比如基于OBD接口的設備，不過由于汽車廠商、OBD設備廠商與政府部門沒有形成一致，不是所有車都有OBD設備，也不是所有OBD設備都能同步上傳數據，上傳的數據還沒有開放給政府。因此，這個方式基本不可行。

2、政府部門主導的車聯網。道路傳感器、車輛傳感器、道路攝像頭組成一張強大的智慧交通系統，對道路、橋梁、停車場等基礎交通設施的運行狀況實時數據管理。智能交通在歐美日等發達國家應用已十分廣泛，在美國的應用率達到80%以上，給我留下深刻印象的就是舊金山金門大橋是收費的，汽車并不需停車付費刷卡，而是在經過時被拍照分析，過橋費會被記入車主的收費單。不過中國的智能交通建設還相對落后。

3、從移動互聯網收集數據。可以說這是一條捷徑，因為這幾年移動互聯網高速發展，智能手機覆蓋率已經超過50%了，沒兩個人就有一個用智能手機——在大城市這個比例又高出許多。智能手機又都有定位功能，有地圖應用。而各個地圖都有強大的用戶基數，還有加載其地圖的導航設備，那地圖商對其用戶和設備的運動軌跡就基本掌握了，因此才能做到目前政府部門都做不到的事情。

政府部門建設智慧交通網絡，或許可以實現更加精細化、更加智能化和更加專業化的交通管理。不過在這張大網建立起來，參考高德基于用戶大數據分析的報告，或許也是可行的。未來高德與政府部門聯合進行交通數據分析，高德以顧問的形式參與進來也是有可能的。

大數據交通還有更多施展空間

除了根據已經發生的交通行為得出數據分析報告之外，大數據在智能交通領域還有更多可為。

1、無人駕駛汽車：Google無人駕駛汽車雖然尚未上路，不過這給大數據交通提供了一個很好的思路。可以想象未來所有汽車都是無人駕駛汽車時，所有車輛的運行都可以在云端進行調度，物流和車流都是智能化的。這就可以讓每條道路都得到最充分的應用，最大程度降低擁堵。

2、實時交通調控：如果計算能力上來了，并且已經構建一張強大的實時信息通知網絡和交通規則，交通部門就可以根據不斷變化的交通數據，實時通知汽車如何選擇出行反感、如何避開高峰時段、故障路段等。現在一些高速公路、停車場已經可以做到這一點了，未來所有道路或許都是智能化可以實時調控的，而不只是現在的“事后治理”。

3、社會化交通：這份報告其實已經有一些社會化的影子了，因為其數據是每個用戶貢獻的。社會化交通還有更多可為，比如WAZE的眾包地圖思路可以降低采集成本、增強路況實時性，這部分高德在國內也已經開始實施；再比如基于社會化網絡的P2P租車、P2P拼車，則可以最大化利用閑置汽車和道路資源，降低擁堵程度。

4、大數據規劃：大數據的價值在于它可以預測未來的可能性。政府交通部門如果在規劃道路時便運用大數據手段，便可以設計出更合理的交通基礎設施、交通管理制度。如果再進一步，城市規劃等所有與交通有關聯的部門，都可以參考大數據結果進行規劃，一起為降低交通擁堵努力。

不過，所有這些方案的基礎都離不開這個核心：地圖應用以及基于地圖應用的大數據。地圖應用是在把整個實體空間世界映射到互聯網，尤其是交通狀況。如果沒有地圖，交通大數據只是空中樓閣。