深圳市人(rén)大(dà)常委經濟工委委員(yuán)、深圳市互聯網金融商會會長(cháng)向隽在接受采訪時(shí)說“智慧交通(tōng)是城(chéng)市經濟轉型升級的(de)時(shí)代契機，以雄安新區(qū)和(hé)粵港澳灣區(qū)爲例，不難發現，二者都是以智慧交通(tōng)創造新城(chéng)市紅利的(de)典型，未來(lái)城(chéng)市之間的(de)互聯互通(tōng)也(yě)是智慧城(chéng)市的(de)主要特色，打造世界級城(chéng)市群更是與全球智慧城(chéng)市崛起相抗衡的(de)關鍵據點，未來(lái)十年，智慧交通(tōng)仍将持續引領城(chéng)市建設高(gāo)潮。”那麽，當出行平台遇到人(rén)工智能，将如何改善人(rén)類交通(tōng)系統？在知名科技自媒體人(rén)李北(běi)辰看來(lái)這(zhè)問題的(de)回答(dá)是：
 

未來(lái)十年 智慧交通(tōng)仍将持續引領城(chéng)市建設高(gāo)潮
 
　　我相信，哪怕“下(xià)半場(chǎng)”概念的(de)持續走俏，當整個(gè)社會的(de)技術基礎設施向人(rén)工智能的(de)底座切換，它被寫入政府工作報告也(yě)隻是時(shí)間問題。要知道，在過去數十年，當科技學術界在向公衆描述未來(lái)時(shí)，對(duì)于“确定趨勢”凝成共識的(de)次數其實屈指可(kě)數——且遠(yuǎn)未達到今天學界對(duì)深度學習(xí)這(zhè)條技術脈絡高(gāo)度認可(kě)的(de)堅定态度。
 
　　這(zhè)種共識當然會向政府等決策層傳遞。就像互聯網時(shí)代，不少科技企業完成了(le)對(duì)資源配置的(de)重新釋放，在即将大(dà)規模落地的(de)人(rén)工智能時(shí)代，在對(duì)待更複雜(zá)的(de)社會問題時(shí)，他(tā)們也(yě)有能力，通(tōng)過AI爲政府和(hé)其他(tā)社會組織賦能，通(tōng)過數據的(de)交融，合力将城(chéng)市向更具智慧的(de)方向演進。
 
　　其實誰都知道，世界的(de)複雜(zá)度正如“沙堆實驗”一般集聚，傳統人(rén)力基于過往經驗，早已顯得(de)疲憊不堪——譬如交通(tōng)問題，早有人(rén)預言，隐匿于城(chéng)市毛細血管的(de)交通(tōng)網絡，有可(kě)能是第一個(gè)被擱置在人(rén)工智能底座的(de)社會系統。
 
　　在迅猛的(de)城(chéng)市化(huà)發展中，交通(tōng)是所有人(rén)的(de)切膚之痛：在中國，有大(dà)約超過50個(gè)城(chéng)市面臨不同程度的(de)擁堵，城(chéng)市越大(dà)擁堵越嚴重，不隻中國，交通(tōng)問題是世界大(dà)型城(chéng)市的(de)共同頑疾，我看到的(de)數據顯示，歐盟境内每年因交通(tōng)擁堵造成的(de)經濟損失達到了(le)1000億歐元——而也(yě)正因如此，在全世界的(de)資本市場(chǎng)，出行領域的(de)點滴創新，從來(lái)都會招緻他(tā)們的(de)敏銳嗅覺。
 
　　巨大(dà)的(de)公共福祉背後，是頗爲堅信的(de)路徑實現。衆所周知，城(chéng)市交通(tōng)網絡由人(rén)，交通(tōng)工具和(hé)管理(lǐ)三個(gè)維度構成，且随時(shí)都在變化(huà)。
 
　　而這(zhè)也(yě)意味著(zhe)，當數據成爲新經濟的(de)底層驅動力，解決交通(tōng)這(zhè)樣的(de)複雜(zá)社會問題，政府也(yě)勢必對(duì)人(rén)工智能敞開懷抱。在我看來(lái)，通(tōng)過“人(rén)工智能+社會治理(lǐ)”，用(yòng)數據爲城(chéng)市“畫(huà)像”，才是每天誕生的(de)海量城(chéng)市數據的(de)最佳歸宿。具體到交通(tōng)領域，無論約租車，移動地圖，還(hái)是共享單車，實時(shí)公交，都将成爲智慧城(chéng)市升級路上的(de)重要一環。
 
　　解決人(rén)口問題的(de)智能方式
 
　　說到城(chéng)市化(huà)，不妨先說一個(gè)我今天看到的(de)案例：人(rén)口問題。必須承認，将巨大(dà)人(rén)口卷入到整個(gè)世界經濟的(de)分(fēn)工體系，是過去三十年中國增長(cháng)奇迹的(de)最大(dà)因素(事實上，愈到未來(lái)，中國人(rén)口紅利優勢就愈顯著，全世界最發達的(de)高(gāo)鐵系統就是最好佐證)。而在中國人(rén)口問題的(de)另一端，如今社會學家的(de)普遍達成的(de)共識是：自由遷徙實則是解決城(chéng)市化(huà)發展“不公”的(de)最佳方案。
 
　　如你所知，在城(chéng)市化(huà)曆史進程的(de)奔流中，你一定經曆過那種看起來(lái)就充滿不确定性的(de)人(rén)口普查方法，面對(duì)頻(pín)繁的(de)流動，傳統普查方式人(rén)力成本高(gāo)企且往往并不精确。
 
　　其實政府完全可(kě)以仰仗更睿智的(de)方式，譬如通(tōng)過移動地圖，要知道，百度地圖每天響應450億次定位請求，位置服務超720億次，完全可(kě)以基于這(zhè)些累計的(de)定位數據，計算(suàn)出每個(gè)用(yòng)戶的(de)工作地和(hé)居住地(譬如在百度的(de)算(suàn)法中，當兩個(gè)月(yuè)在某個(gè)位置出現上百次；時(shí)間集中在9:00-19:00；連接的(de)wifi固定，基本可(kě)以判斷是在工作地)，然後通(tōng)過劃分(fēn)區(qū)域位置邊界，測算(suàn)出某個(gè)區(qū)域的(de)人(rén)口絕對(duì)值。
 
　　事實上，如今百度地圖慧眼數據的(de)預測準确率已達85%以上，這(zhè)意味著(zhe)，它完全可(kě)以爲政府機構提供重要的(de)輔助性數據資料。比如百度地圖就依靠人(rén)口數據優勢，以城(chéng)市新流入常駐人(rén)口與全國所有城(chéng)市新流入常駐人(rén)口均值比值爲指标，發布了(le)城(chéng)市吸引力報告，2017年第一季度的(de)報告顯示：在人(rén)口吸引力排名Top10城(chéng)市中，長(cháng)三角、珠三角各占三席，人(rén)口吸引力突出，此外還(hái)包含北(běi)京、重慶、成都及鄭州。
 
　　值得(de)一提的(de)是，百度還(hái)以城(chéng)市擁堵指數和(hé)公交站點覆蓋率爲指标，同時(shí)發布了(le)城(chéng)市交通(tōng)運行情況報告。城(chéng)市擁堵方面，從主要城(chéng)市擁堵排名Top10數據看，直轄市重慶、北(běi)京、上海三大(dà)城(chéng)市入榜，天津是唯一未入榜的(de)直轄市；其他(tā)入榜城(chéng)市均爲省會城(chéng)市，其中哈爾濱以2.138的(de)工作日高(gāo)峰擁堵指數居榜首。而公交站點方面，在公共交通(tōng)站點500米人(rén)口覆蓋率排名前十的(de)城(chéng)市中，廣東有深圳、東莞、佛山、廣州四個(gè)城(chéng)市上榜，北(běi)京作爲北(běi)方唯一入選Top10的(de)城(chéng)市，排名爲第七。可(kě)以預見，這(zhè)種基于真實流動狀态的(de)數據分(fēn)析勢必将影(yǐng)響決策。
 
　　人(rén)工智能+交通(tōng)的(de)路徑實現
 
　　事實上，判别智慧城(chéng)市的(de)一大(dà)标準，即是各個(gè)領域決策層——尤其政府決策部門對(duì)于數據的(de)駕馭程度。而欣喜的(de)是，作爲一次算(suàn)法革命，深度學習(xí)以一種簡練的(de)網絡模型得(de)以解決過往極爲複雜(zá)的(de)社會難題，譬如交通(tōng)。下(xià)面不妨從打車，公交，單車和(hé)地圖等不同維度來(lái)拼接成“智慧交通(tōng)”的(de)全貌。
 
　　先說以滴滴爲代表的(de)出行平台。從幾年前的(de)“互聯網+打車”到“用(yòng)積累下(xià)來(lái)的(de)數據提供更多(duō)價值”，滴滴算(suàn)是移動互聯網時(shí)代向人(rén)工智能時(shí)代躍遷的(de)極佳樣本。要知道，如今滴滴每日峰值訂單超過2000 萬單，每日處理(lǐ)數據超過 2000TB，相當于200 萬部電影(yǐng)，海量數據包含路況，叫車信息，駕駛行爲和(hé)車輛數據等多(duō)個(gè)維度。而無論是供需預測，路徑規劃還(hái)是平台派單，都是算(suàn)法在起決定作用(yòng)，畢竟在實時(shí)性的(de)要求之下(xià)，其中變量已非人(rén)力調控可(kě)以滿足，就像滴滴研究院院長(cháng)何曉飛(fēi)所言：“如果我們能搜集到更多(duō)的(de)數據，未來(lái)有一天我們甚至能夠知道每一位乘客，每一位司機的(de)意願。如果我們能夠更加準确的(de)甚至預測人(rén)的(de)心理(lǐ)，那麽我們可(kě)以把整個(gè)城(chéng)市的(de)交通(tōng)管理(lǐ)的(de)更加有秩序。”
 
　　再來(lái)看智能出行的(de)基礎：移動地圖。事實上，少有人(rén)知的(de)是，人(rén)工智能已滲透進百度地圖的(de)每一項基礎業務，将其變成了(le)一個(gè)基于大(dà)數據的(de)人(rén)工智能出行平台。
 
　　數據顯示，如今百度地圖每日提供的(de)位置服務超過720億次，每日導航服務超過2億公裏，其自身也(yě)從單純解決陌生地認路，演化(huà)到如今的(de)智能導航。從出行前的(de)時(shí)間預測和(hé)不同需求的(de)個(gè)性化(huà)路線選擇，到出行中精準的(de)實時(shí)避堵路線推薦，它都以一種模拟“老司機”思維方式的(de)思路：通(tōng)過建立交通(tōng)大(dà)腦(nǎo)，記憶數百億次不同用(yòng)戶的(de)出行旅程，将智慧“反哺”到每一次用(yòng)戶的(de)具體出行之中。
 
　　其實不難發現，所謂新司機和(hé)老司機的(de)差别，即是掌握的(de)交通(tōng)信息渠道和(hé)本地駕駛經驗。而基于高(gāo)性能流式計算(suàn)，現在的(de)百度地圖可(kě)以做(zuò)到分(fēn)鐘(zhōng)級别的(de)路況更新，某個(gè)地方發生擁堵，不到一分(fēn)鐘(zhōng)就會被識别。此外，百度還(hái)可(kě)以精确推算(suàn)全國路網的(de)動态車流關系，實現未來(lái)一小時(shí)的(de)路況預測，這(zhè)種路況預測模型，包括了(le)日期，時(shí)間，天氣，路段路況和(hé)區(qū)域路況等多(duō)個(gè)維度，并輔之以棋局态勢感知和(hé)區(qū)域路況态勢感知的(de)神經網絡算(suàn)法。
 
　　頗值一提的(de)是，百度地圖還(hái)通(tōng)過聚合群體智慧，通(tōng)過數據積累對(duì)本地經驗路線了(le)如指掌：通(tōng)過人(rén)工智能對(duì)比用(yòng)戶路線和(hé)規劃路線，找出差異，統計用(yòng)戶最多(duō)走法，如老司機一般得(de)到局部經驗路線，提供更優方案。而“老司機經驗+個(gè)性化(huà)偏好”的(de)智能化(huà)設定，無疑可(kě)以充分(fēn)滿足不同用(yòng)戶的(de)差異化(huà)出行需求。總之，百度交通(tōng)大(dà)腦(nǎo)的(de)智慧源自每一位用(yòng)戶，而它又以更高(gāo)智慧回饋給他(tā)們。
 
　　與政府打造智慧交通(tōng)網
 
　　當然，在移動地圖之外，人(rén)工智能同樣可(kě)以用(yòng)于如今炙手可(kě)熱(rè)的(de)共享單車身上。我個(gè)人(rén)看來(lái)，更好地優化(huà)車輛配置，是需要共享單車平台共同面對(duì)，也(yě)是讓交管部門較爲疑慮的(de)問題，誠如大(dà)數據專家塗子沛所言，共享單車首先要回答(dá)一個(gè)問題：一座城(chéng)市究竟需要多(duō)少輛公共自行車？“要得(de)到這(zhè)個(gè)答(dá)案，必須結合城(chéng)市人(rén)口、公交系統、私家車、道路等各項數據，進行計算(suàn)。其中最重要的(de)估算(suàn)手段，是把城(chéng)市裏每一個(gè)人(rén)的(de)家庭住址和(hé)其工作地點在數據庫層面打通(tōng)，從而掌握每一個(gè)人(rén)在城(chéng)市中最日常的(de)流動，即上班族的(de)‘潮汐’特性。”
 
　　其實在人(rén)工智能處理(lǐ)交通(tōng)數據這(zhè)件事上，相比于共享單車，目前較爲成熟的(de)也(yě)許是并不惹眼的(de)實時(shí)公交領域——要知道，每日至少兩次的(de)高(gāo)頻(pín)應用(yòng)，讓各種實時(shí)公交應用(yòng)的(de)累積數據并不亞于打車類軟件：就像滴滴讓人(rén)們習(xí)慣了(le)“掐點”坐(zuò)車，通(tōng)過大(dà)數據與深度學習(xí)，實時(shí)公交應用(yòng)也(yě)可(kě)以實現公交數據的(de)實時(shí)整合，讓用(yòng)戶能清晰獲取每日賴以出行的(de)公交車信息，如現在走到哪了(le)，是否正在堵車，什(shén)麽時(shí)候到站，甚至整條線路的(de)實時(shí)通(tōng)行狀況，以此決定什(shén)麽時(shí)候離開辦公室或者家前去等車比較合适。毫無疑問，這(zhè)種基于人(rén)工智能的(de)資源匹配，對(duì)于城(chéng)市公共交通(tōng)出行效率，出行選擇率以及城(chéng)市承載率都意義深遠(yuǎn)，也(yě)勢必得(de)到決策部門的(de)重視。
 
　　嗯，在人(rén)工智能的(de)加持之下(xià)，科技企業與政府數據的(de)共享，無疑是能否促進智慧交通(tōng)網絡的(de)關鍵——要知道，中國各級政府掌握著(zhe)全社會信息資源的(de)80%，擁有海量且高(gāo)質量的(de)數據，當它們與科技企業的(de)數據和(hé)人(rén)工智能相結合，産生的(de)正向社會效應将難以估量。
 
　　就拿交通(tōng)來(lái)說，一座城(chéng)市每天産生數千萬交通(tōng)數據，其實交通(tōng)部門也(yě)在尋求與百度這(zhè)種人(rén)工智能技術完備的(de)企業合作，百度地圖交通(tōng)雲已與深圳市，成都市，三亞市等13家交警部門，以及江蘇省，遼甯省，四川省和(hé)河(hé)南(nán)省等共10家省市級交通(tōng)部門開展交通(tōng)大(dà)數據共享及信息聯合發布合作，在道路擁堵分(fēn)析，出行通(tōng)勤分(fēn)析，人(rén)群熱(rè)力和(hé)人(rén)口遷徙分(fēn)析等内容上，通(tōng)過人(rén)工智能将數據價值最大(dà)化(huà)。
 
　　在我看來(lái)，除了(le)前文所述的(de)實時(shí)資源匹配，提升日常交通(tōng)疏導效率，“人(rén)工智能+交通(tōng)”的(de)更大(dà)福祉，是這(zhè)些數據能夠回饋到城(chéng)市建設之中，利用(yòng)數據進行城(chéng)市線管規劃，交通(tōng)擁堵成因進行分(fēn)析，對(duì)異常道路進行數據挖掘，并将數據用(yòng)于交通(tōng)管理(lǐ)調度及相關決策，輔助宏觀交通(tōng)規劃。
 
　　畢竟，說到底，所謂“智慧城(chéng)市”的(de)全部秘密，不外乎搭建數據平台，再通(tōng)過人(rén)工智能的(de)賦能，向公衆提供更好的(de)服務平台——這(zhè)需要科技企業與政府的(de)充分(fēn)聯姻，而可(kě)以預見的(de)是，當整個(gè)社會的(de)公共決策變得(de)越來(lái)越複雜(zá)，這(zhè)種聯姻也(yě)就越來(lái)越重要。

（來(lái)源：搜狐科技）