浙江省对交通拥堵的成功预测打破了这一僵局：通过将高速历史数据、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小时内的路况。结果显示，预测准确率稳定在91%以上，成为目前全球已公开的最优成绩。

　　从全国来看，许多地方政府都选择将交通大数据的开放，作为最先试点。原因在于交通领域的数据是最丰富、全面的，且外部对此类数据需求最强烈，其产生的社会价值也更高。

　　拥堵已是城市通病 大数据被寄予厚望

　　浙江的尝试被民众纷纷点赞，很大的原因在于它解决的是人人都痛心的拥堵难题。浙江省交通信息中心主任韩海航表示，通过对未来路况的预测，交通部门可以更好的进行交通引导，用户也可以做出更优的路线选择。

　　很典型的一个应用场景是，如果你想1个小时后出发到西湖，系统将可为你根据未来的路况规划线路，躲开可能存在的堵点。

　　类似的，上海市在不久前宣布开放十大方面上千GB容量的交通数据，包括城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、浦东公交车实时数据、强生出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故等。

　　大数据经验丰富的互联网企业正在积极参与其中。江苏省同百度合作，向公众提供包括实时公交、实时路况、出租、交通公共设施信息等交通出行大数据。浙江省同阿里云合作，组建联合研发小组，并利用了阿里云的大数据分析能力。

　　如何吸引全球数据大脑?

　　仅仅开放数据还不够，让社会的创新力量参与进来是关键。政府普遍采用了数据竞赛的手段。正在举行的上海开放数据创新应用大赛，准备对优秀的项目提供投资支持，实际运用于解决上海的交通拥堵等难题。

　　同样是以拥堵驰名的广州，则把比赛聚焦在公共出行领域。他们联合阿里云天池大数据平台举办的“广东公共交通大数据竞赛”，计划通过计算广佛城际公交线的历史刷卡数据来分析预测交通客流，为市民出行和公交调度提供参考。

　　想要“勇夫”，必设重赏。广东公共交通大数据竞赛冠军奖金高达20万，亚军、季军、导师等也设置了颇具吸引力的激励。官方透露，目前报名参赛队伍已超过4000支。

　　这一模式的最早开创者是远在偏远西部的贵州。去年，贵阳市向阿里云天池大赛的选手开放了部分交通数据，以期通过对数据的挖掘、分析，建立智能调整红绿灯时间的算法模型，缓解城市交通拥堵。最终，最优的算法可让红绿灯前所有车辆的等待时间减少86%。

　　国外经验值得借鉴 开放规则亟需制定

　　新加坡是全球开放数据最多的国家之一。新加坡开放的主要是道路交通状况和公交网络方面的数据，多与道路交通状况有关，如即时速度、高速公路实时监控图像等。这些实时数据的开放对预测交通状况有很大价值。

　　美国基于交通数据开发的第三方应用无疑是最多的。它的开放规则很简单：无条件开放原始数据。比如，纽约大都会运输署希望市场能利用其开放的原始数据生产附加值，因此其开放的数据做到了随时可用、访问简单、未经过处理、自由访问且无法律约束。

　　深圳交研中心总工程师宋家骅表示，交通本身就是基于定量化分析的学科，但是学科发展近30年了，数据分析工作似乎越来越少，在实际的交通规划工作中，量化分析变成了可有可无的点缀。如果可以做到数据开放，哪怕是部分数据开放，也会对行业技术进步带来极大的推动力。

　　“数据本身没有值钱不值钱的说法，关键是说你怎么对待他，能否让数据体现出价值。”阿里巴巴集团CTO王坚认为，政府拥有绝大部分的数据，通过计算去挖掘这些数据的价值比起单纯的管起来更有意义。

　　不过，中国要做到全方位的交通数据共享与开放，路还很长。上海城市综合交通研究所副所长陈必壮认为，政府、企业和个人都需要界定职责和义务、权利，一定程度上也要有游戏规则。“现在问题是没有这样的政府、企业和个人的相关职、权、利制度规定。”

作者: 景保玉

来源：IT168

原文链接:从浙江用阿里云预测拥堵看政府数据开放