世界各国对大数据的关注程度日益提高，试图通过扩大大数据应用范围，进一步释放大数据的潜在价值。交通拥堵、事故频发、污染是很多大城市的通病，及时、高效、准确获取交通数据是分析交通管理机制、构建合理城市交通管理体系的前提。而如何才能做到这一点，大数据应用正在试图破解这些交通难题。

世界各地治堵出招

拥有超1000万人口的巴西圣保罗，可以说是整个南半球最大的城市。它的交通问题一直让城市管理者头疼，2014年巴西世界杯开幕当天，曾经创下历史上最严重的交通拥堵纪录：等候的车辆总长超344公里。现年52岁的圣保罗市长Fernando Haddad推出一系列整治拥堵措施，用大数据治堵是其中重要一项。通过使用大数据技术，当地政府实现对15000辆巴士车队高效管理，大幅提升公共交通效率。

为这一计划提供支持的“城市引擎”公司，总部位于美国加州，曾获谷歌投资。他们也在同新加坡政府开展大数据治堵方面的合作，不过要更有意思一些。这是一种给予出行者奖励的方案：如果用户注册智能交通卡，并将其小汽车出行推迟到早高峰之后一小时，他们就能获得机会参与抽奖赢取巨额现金奖励。

作为爱尔兰首都，都柏林也是爱尔兰交通系统的中心点，是全国公路网中一个重要的枢纽，交通管理显得尤为重要。为此，都柏林选择与IBM公司合作，后者通过帮助都柏林使用大数据来发现公共交通网络交通拥堵的根本原因，并提出解决方案。交通管理员对整个公交网络状况一目了然，快速解决拥堵问题。

在法国，IBM曾为里昂开发一套名为“决策支持系统优化器”系统，基于实时交通报告来侦测和预测拥堵。当交管人员发现某地即将发生交通拥堵，可及时调整信号灯让车流以最高效率运行。这个系统对于突发事件也很有用。例如帮助救护车尽快到达医院。且随着运行时间的积累，这套系统还能“学习”过去的成功处置方案，并运用到未来预测中。

阿里云的尝试

不仅是圣保罗和都柏林，社会经济的飞速发展导致城市机动车保有量迅猛增长，交通堵塞成为世界各地大城市面临的一个棘手问题。在中国同样如此。

浙江省交通运输厅开展一个新的尝试，将高速历史数据、实时数据与路网状况结合，基于阿里云大数据计算能力，预测出未来1小时内路况。浙江省交通信息中心主任韩海航表示，通过对未来路况预测，交通部门可以更好地进行交通引导，用户也可以做出更优路线选择。

阿里云大数据计算服务（ODPS）为项目提供分析支持，并有多位资深数据科学家参与联合研发。阿里云闵万里博士介绍：“对于浙江省内近1300公里的高速路段，ODPS的强大计算能力可以在20分钟完成历史数据分析，10秒钟完成实时数据分析。”

路况预测的应用价值很高，但关键在准确性，需“算得准、算的快、算的起”。如果仅仅基于历史平均数据来做简单预测，那并没有实际意义。只有分析因素和维度越多，数据越丰富，得出的预测结果才会越准确。而阿里云的预测准确率已稳定在91%以上。

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