如果说互联网是前沿科技“群雄逐鹿”现象的聚集地，那么随着科技的逐步落地，“传统”行业利用科技转型，进一步完善智能产业，构建智慧体系也在有序的进行当中。
北京的“堵城”驰名中外，不仅是北京，城市交通问题已逐渐成为各国城市发展的“顽疾”。以中国为例，由于城市交通行驶车辆数量不断增加，以及城市内道路使用率分布不均，城市交通拥堵问题已经引起社会各界关注。为了能有效地控制这一局面，智能交通管理在现阶段被普遍视为能较为有效地解决城市交通拥堵问题的重要手段和方法之一。而高德便是为智能交通贡献自己力量的企业之一。
虚实结合的采集分析体系
在大数据时代，精准、实时的智能交通依靠前期海量的数据积累，而高德的数据搜集则集虚实于一体。
众所周知，在实时交通数据采集方面，通常采用大量的行业运营车辆(如出租车、物流车)作为浮动车，通过GPS车载装置和无线通信设备，将车辆行驶信息(如时间、速度、坐标、方向等参数)实时地传送至浮动车信息中心，经汇总、处理后生成反映实时道路路况的交通信息。高德交通流数据便是以行业浮动车数据为主。据悉，高德有其自主的地图数据采集团队，常年在第一现场搜集一手数据，实地采集测量每一个POI(PointofInterest)信息点，包括名称、类别、经度、纬度、附近商圈等“导航地图信息”。每个复杂的路口作业人员每年会不定期地重复采集路口数据变化，更新道路交通状况，经过反复的修正积累，确保为精确的交通导航提供最新的数据源。
除此之外，在实时交通数据采集方面,高德还与各地多家数据源厂商紧密合作，本地化获取行业数据(包括：普通出租车监控数据、长途客运车数据、物流车监控数据等)。据介绍，在大型城市，高德行业交通流数据的覆盖情况超过行业标准。以北京为例，全城近6万辆的出租车，高德可从其中获取近5万辆车的数据信息。当然，众包模式的交通信息上报体系也是提高高德实时交通数据覆盖与服务质量的重要手段之一。通过推动普通公众用户积极参与信息上报，基于大量用户的数据反馈，差异化地发现高德现有导航电子地图数据中没有的道路数据，从而完善导航电子地图数据的生产工艺，提高数据现势性(地图所提供的地理空间信息要尽可能地反映当前最新的情况)与数据更新效率，帮人帮己，形成智能的交通数据良性循环。
搜集到第一手新鲜热辣的路况资讯，接下来要做的便是将点滴累积起来的海量实体数据，分门别类地导入数据库，包括道路环境(道路等级、所处区域等)、天气情况、特征日(工作日或节假日)等参数，基于大数据分析与挖掘算法与模型，研究分析各类因素与交通路况之间的影响关系。通过一系列的清洗、整合、运算、分析等流程，最终制成云端数据，得出每条道路在不同环境或不同时间的路况规律(如：北京北四环中路在晴天或雨天时一天内交通路况变化规律)，从而为交通预测和路径规划提供数据依据，更好地做到”取之于民用之于民”。记者了解到，高德自身拥有一套较为完善的LBS云体系，可很好地支撑搜索定位、在线导航等一系列与位置相关的业务内容。与阿里巴巴的合作，可以在数据分析、搜索技术、云平台等多方面进行互补与对接，将双方的数据、技术优势有机地结合，为公众出行提供更为高效、便捷的服务应用，改善公众出行感受，提高用户满意度。目前，高德拥有361种道路属性，人们在某一个路口应走第几条车道，是否有红绿灯及电子摄像，均可在导航中有所体现。这种良好的用户体验，有赖于后台大量的分类属性及每个信息点精准的信息提示。
大数据“导航”智能交通
实地采集与高效先进的科学体系结合，让海量“呆板”的数据有了鲜活的现实价值。正因有了强大的技术手段，让历史，甚至是实时数据在一定程度上解决或缓解公众出行难问题，尽可能帮助出行者规避拥堵路段，节约出行时间和出行成本，为理想的“一路畅通”提供先决条件。高德交通信息事业部总经理董振宁告诉记者，高德主要通过以下几个层面体现大数据是如何“服务”智能交通的。
▲高德交通信息事业部总经理董振宁
用户行为数据分析与导航服务改善层面，通过深度分析挖掘广大用户驾驶习惯和行为规律，从中分析归纳用户经验，记录与现行高德导航规划更优的行驶路线，不断优化与改善导航路径规划服务，向用户推荐尽可能避开拥堵路段，减少行驶时间的出行路线。
随着用户行为数据的不断积累，这些数据逐渐沉淀为庞大地历史数据，通过对历史数据的挖掘可更好地与交通预测层面结合，改善公众出行体验。董振宁表示，高德现存海量历史交通数据通过对其进行深度分析与挖掘，从中抽象出每条道路随时间变化的趋势与规律，并基于此规律进行未来交通预测，从而为用户提供未来相当一段时间内较为准确的交通变化趋势，使用户不仅可以着眼于当前，及时避开当下发生的交通拥堵状况，也可以“防患于未然”，未雨绸缪地规避未来可能发生的拥堵路段，为出行选择相对快速、顺畅的行驶方案。以某一区域的出行用户为例，其实用户更多的是关心他在本次出行的起始点与终点间的道路交通状况，也就是此段路线是否拥堵。高德基于海量历史路况数据，分析出不同区域在不同时间段内的拥堵指数(1~10级表示拥堵等级，等级越高表示拥堵状况越严重。这种交通状况指数既可以表示当前该区域该时间段的拥堵指数，又可预测未来一段时间内即将经过区域所处路段的拥堵情况)，从而为用户出行提供实时、动态的交通路况参考依据，是智能交通表现的方式之一。
不仅如此，如果是到上下班高峰期或雨雪天“打车难”的这种情况，高德会根据历史出租车行驶轨迹数据进行基于位置与空间的分析，为用户推荐当前周边较为容易的打车地点及位置，从而帮助用户较为快捷地“开启”相对畅通的交通模式。
▲基于实时交通的路径规划示意图
智能生态方兴未艾
尽管技术的发展让智能交通有了一定的发展，但面对城市交通拥堵这个世界性难题，特别是城市道路行驶车辆日益增多的背景下，智慧交通的规划投入才刚刚开始，仅仅依靠政府主管部门、独立的运营商或公司企业均无法取得显著的应用效果。城市智能交通系统的建设与运营需要社会各界群策群力，多方共同构建便捷、绿色、环保的交通环境。
可以欣慰地看到进入二十一世纪后城市交通问题日益成为各方关注的重点，目前城市智能交通的发展模式为政府企业共同推进。其中以政府为主，主要侧重管理模式的推进，由管理转向服务、由监管走向辅助，让更多企业发挥市场、技术和资源优势，从而推动城市智能交通走向市场化、运营化。
董振宁认为，在政府方面应发挥职能优势，为平台建设和运营提供政策保障，利用自身公信力积极推动智能交通服务平台发展。同时为相关企业发展提供管理信息共享、政策支持和资金扶持，培育、推动智能交通市场的快速、健康发展。
而作为企业则须发挥技术、市场和资金优势，为政府部门提供基础信息和技术保障，为平台建设奠定数据和技术基础，为公众提供更为人性化的出行服务，最大程度实现绿色出行。此外，参与企业还须致力于消除企业间的数据和技术壁垒，实现标准统一、数据共享，从而保证快捷建设智能交通系统，避免资源浪费与重建。
同时政府及企业应积极推动公众上报，共享周边路况信息，发挥公众现势性优势，通过各种通信手段及时地将周边发生的交通状况和事件上报政府部门或相关企业，甚至还可以提出更为准确直接的交通缓解措施或方案，为政府缓解城市交通拥堵决策提供依据。只有多方群策群力，共同发展，相互扶持，才有可能创建更为完善、闭环的智能生态体系。
▲情报板提示示意图
