近日，一則不太起眼的消息卻引起了我們的注意：浙江省交通運輸廳公布了一項新的試點項目，將高速公路歷史數據、實時數據與路網狀況結合，基于阿里云大數據平臺，預測未來一小時內的路況。結果是，實時路況監測成本下降了90%，未來路況預測準確率在91%以上。
乍一看沒什么，但是，仔細分析的話，其實不一般。
用手機信號收集數據
首先是它獲取數據的方式，不是GPS，而是用手機信號。基本原理也很簡單，在路上每隔一段距離就有通信基站，手機用戶經過基站時，會有「打卡簽到」的效果，通過這些數據，就可以比較準確的反映單位時間內該路段的實時路況。
按照我們慣常的理解，通過手機進行定位，更多的是依靠精準度更高的GPS，尤其是當我們使用高德、百度這樣的地圖App時。而使用手機信號定位的優勢在于，從數據獲取者的角度來看，它不需要用戶打開地圖App就可以獲取大體位置，更不用關心用戶到底用的是哪款地圖App，只要用戶手機有信號，就是一個有效的樣本來源。
至于精度，手機信號雖然不如GPS定位精準，但是對于實時路況來說，只要能分析出哪個區域的信號密度大，就可以一定程度上預測出路況。
當然，這只是路況數據的來源之一，對于城市的交管局來說，還有其他一些方式可以獲得路況信息，比如在地下埋的流量線圈，比如監控攝像頭，比如出租車上傳的信息。不過，類似流量線圈、攝像頭這種方式，需要一定的硬件成本投入，地方政府往往不能支撐起這種投入，而且數據更新頻率不快。所以，「眾包」是現在很多城市交管局會采用的一種方式，比如前一陣高德就聯合了不少城市，為他們的交管局提供交通數據信息。一方面，節約成本，另一方面，提升準確度和更新頻率。具體到用手機信號這種方式，其實并不需要投入什么，只要有足夠的通訊基站，就可以達到一定的效果，是很有性價比的一種解決方案。
阿里的智慧交通野心？
在浙江的這個案例里，收集來的數據結合某路段的歷史數據以及路網狀況，會經過阿里云進行實時計算。要達到91%的準確度，一定離不開強大的云計算能力，在這一點上，恐怕國內能做這件事的不多，而涉及到和政府合作，能勝任就估計更少。這項實驗之所以發生在浙江，阿里在其中的作用也顯而易見了。
阿里的云計算能力有多強？此前，微軟曾經聯合了巴西一所大學進行了相似的嘗試，準確率為80%，后來微軟在加入更多數據源后，將這一成績提升到90%。
而把云平臺和智慧交通相結合，阿里并不是第一次做這樣的事。去年12月份，他們就和貴陽市合作進行了「智慧交通算法大挑戰」。貴陽市的交通數據向參賽選手開放，他們借助基于阿里云計算搭建的「天池」平臺進行算法建模，通過模擬控制紅綠燈時間，尋找減輕道路擁堵的方法。
據阿里巴巴集團的高級算法專家得福所說，「通過對歷史交通數據的分析，可以預判出未來各個路口的車流量，進而智能改變紅綠燈時間加快車輛通行。」說的再形象一點，比如，在嚴重擁堵的主干道，可以對沿線紅綠燈進行整體控制，然后使車輛一次起步可以連過十幾個路口。
而要實現這種情景，其實也離不開政府開放給他們的交通數據，剛才提到的微軟就是一個例子。不過，這反過來又會考驗平臺的運算能力。「路網關系、上下游事件，甚至天氣等外部綜合因素都應該加入進來。但當這些海量數據納入到全網路況的時空演變模型后，對云平臺的大數據計算能力就提出了很高的要求」，阿里的相關負責人這么說。
阿里這么熱衷于智慧交通的實驗，打的是什么主意呢？其實于公來說，做智慧交通是為了提升通行效率，節能減排吧啦吧啦的，于私來說，當很多城市的交通數據全在阿里的云平臺上面時，阿里可以做的事情就很多很多了，不管是面向行業還是面向用戶，可以想象的空間實在太大。
智慧交通絕對是一個好生意。往廣義上來說它可以是物聯網，往狹義上來說它也可以是車聯網。（如果感興趣，我們可以專門就這個話題開開腦洞）
在我們看得見的地方，阿里在用高德地圖、阿里汽車事業部來布局車聯網、汽車后市場、互聯網汽車這些具象領域，而它在智慧交通方面的布局，其實更不應該被忽略。
試想一個場景，你的高德地圖可以上傳實時路況信息，這些路況信息經由阿里的云計算平臺進行處理，再向手機端發送未來20分鐘內你所行駛路線的交通流量預測，然后你根據預測線路再進行導航……至少在這個情境里，阿里已經無處不在了。
這真的是比車聯網更大的一盤棋。
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