擁有超過1000萬人口的巴西圣保羅，可以說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年巴西世界杯開幕當天，曾經創下了歷史上最嚴重的交通擁堵記錄：等候的車輛總長超過了344公里。
現年52歲的圣保羅市長Fernando Haddad推出了一系列整治擁堵的措施，用大數據治堵是其中重要一項。通過使用大數據技術，當地政府實現了對15000輛巴士車隊高效管理，大幅提升了公共交通的效率。
為這一計劃提供支持的“城市引擎”公司，總部位于美國加州，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：如果他們注冊了自己使用的智能交通卡，并將其小汽車出行推遲到早高峰之后的一小時，他們就能獲得機會參與抽獎贏取巨額現金獎勵。
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，IBM公司幫助都柏林使用大數據來發現公共交通網絡交通擁堵的根本原因，并提出解決方案。交通管理員對整個公交網絡狀況一目了然，快速解決擁堵問題。
在法國，IBM曾為里昂開發的系統名為“決策支持系統優化器”(Decision Support System Optimizer)，基于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，可以及時調整信號燈讓車流以最高效率運行。這個系統對于突發事件也很有用，例如幫助救護車盡快到達醫院。而且隨著運行時間的積累，這套系統還能夠“學習”過去的成功處置方案，并運用到未來預測中。
在中國浙江，當地政府和阿里云合作開展了一個新的嘗試，將高速歷史數據、實時數據與路網狀況結合，預測出未來1小時內的路況。結果顯示，預測準確率穩定在91%以上。通過對未來路況的預測，交通部門可以更好的進行交通引導，用戶也可以做出更優的路線選擇。
來自阿里云的閔萬里博士介紹，對于浙江省內近1300公里的高速路段，阿里云Maxcompute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。
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