十一出遊遇堵，看阿里、百度、滴滴如何破局?

文章摘要： 大致可以將造成堵車現狀的原因歸咎於城市建設中道路規劃不力和人為駕駛兩類阿里以及滴滴兩家主要發力於通過AI解決城市道路交通運營以及管理層面的問題

原標題：十一出遊遇堵，看阿里、百度、滴滴如何破局?

十一黃金週，這恐怕是除春節之外上班族們最為期待的一個假期了。爲了趕在這個長達七天的小長假裏面充分放鬆一下，一部分上班族早早的做了準備，列了一堆的攻略和出遊計劃，但毫無徵兆的是他們中的大部分人國慶第一天就成功的堵在路上了。

百度搜索「堵車路段」這一關鍵詞，最新發布的訊息包括「發現江蘇省擁堵已超過23小時；廣東車流「井噴」，省交通集團所轄路段34條出現擁堵緩行；廣州到湛江平日6小時到達，國慶花費17小時」。與此同時，因堵車嚴重頻踩剎車，駕駛人員把襪子踩破了的訊息上了微博熱搜，深圳地鐵爲了限流把顧客趕下列車。

很長一段時間以來，節假日高速堵車，駕車出遊註定會有大部分時間消磨在堵車途中的情況已成為出遊人的共識。不願意節假日堵在路上的人要麼選擇了宅在家，要麼提前想辦法避開高峰期；也有一部分人見怪不怪，照常出遊，堵在路上而樂此不彼；更有的人出遊是一定要去的，但是也不選擇避開高峰期，只是到了堵在路上的時候一個勁兒的生氣，摁喇叭，遊了一路罵了一路，然後照常工作。這一系列奇妙的眾生相不由得引發了筆者的思考：

伴隨著人工智慧技術的不斷髮展，AI深入行業結合具體的實際的場景解決使用者需求，一種以價值為導向，服務於行業乃至大眾的人工智慧技術正逐步受到各界人士的推崇。在交通出行這一領域，針對交通擁堵這一行業現狀是否也出現了一系列的AI技術以及解決方案？這一些技術的發展現狀如何？有哪些行業玩家？具體解決了那些問題？

堵車本質：城市道路建設不力和人為因素的疊加

全方位分析構成堵車的諸多要素，大致可以將造成堵車現狀的原因歸咎於城市建設中道路規劃不力和人為駕駛兩類。

在城市建設道路規劃方面：以堵車問題嚴重的北京為例，由於單中心輻射狀的城市佈局和遠低於世界平均水平的路網密度，這長期以來被公認為是道路設計不合理而導致北京道路擁擠的主要原因。此外，道路設計上的低水平同樣也被認為是導致道路擁擠的主要原因，相比於上海發達的高架橋系統與東京繁密如毛細血管的道路網路，北京單一維度的寬闊馬路與封閉性極強的社羣建設成爲了加劇交通擁擠的另一原因。

在城市建設過程中，爲了方便各類資源的協同發展以及充分利用，城市功能性社羣的密集性設定成爲了最為重要的城市建設方式。但是大量功能區的設定也導致了城市道路資源在特定時段流量猛增造成擁堵，而在另外一些特定的時段卻又相對空曠暢通。一寫被定義為「睡眠城區」的社羣，大量的居民只有在下班後的晚間纔會返回這些社羣進行生活。這便使得這些地區的道路交通在上下班時間內將會迎來無可迴避的通勤高峰，易造成擁堵。

在人為駕駛領域，導致交通擁擠的另一重要誘因被稱為幽靈堵車。幽靈堵車現象主要指在車流趨於飽和的狀態下，由於司機個體間認知速度的差異與操作時間的延遲，任一細小路況的延遲或者停頓都會不斷的向後疊加累積，從而使最早的干擾不斷擴大，最終形成長時間堵車。此外，駕駛人員路口搶行、交通加塞、佔據快車道等非規範操作也將會在人為層面導致交通擁堵的發生。

城市道路建設本質上存在的缺陷性，再加上功能區建設導致的特定時段道路流量的猛增，這兩重因素構成了城市道路擁擠最為重要的誘因。另外加上司機個體間認知速度的差異與操作時延不斷疊加造成的幽靈堵車現象，城市建設道路規劃不力與人為因素共同構成了堵車現象爆發最主要的誘因。

堵車不僅在堵車的過程中浪費了大部分人員創造價值的時間、精力乃至耐心。與此同時，堵車過程中不斷停下行駛又不斷啟動油門的行為不僅造成了燃油的大量浪費，而且堵車造成的尾氣汙染、交通事故等問題將造成直接的經濟損失。堵車問題治理意義重大，運用當下最為熱門的人工智慧技術來解決堵車問題也變得尤為迫切。

AI拯救堵車，阿里、百度、滴滴三家落地情況

就造成堵車發生的兩個主要誘因來看，城市建設道路規劃層面的工作得進一步強化，但對於大多數城市來說，由於之前搭建的底層交通設施已基本定型，再次改造或者重建的可行性較低，於是通過對交通道路的管理以及運營來實現對堵車現象的治理就變得格外重要。如此一來，通過AI加持城市交通道路運營以及監管，進一步實現堵車問題精細化管理的契機得以成型。

契機之下，包括BAT、京東、華為、滴滴、高德等網際網路巨頭在內的機構都在這一領域開展了佈局。

以阿里巴巴為例， 在不久前的杭州雲棲大會上，阿里巴巴釋出的杭州城市大腦2.0，接管了1300個路口訊號燈、接入4500路視訊，通過7大生命體徵全面感知城市交通，並通過移動終端直接指揮杭州200餘名交警。受益於該交通大腦，杭州交通效率在全國最擁堵城市排行榜上有所變動，從2016年的第5名下降到今年第二季度的第57名。

據悉，阿里交通大腦通過建立深度學習模型，以城市大資料為核心，實時監控分析道路車流情況，目前已經實現了依據動態的交通資料自動切換和調配訊號燈時間、交通事件實時識別、應急車輛優先排程、重點車輛管控等功能。

此外，今年滴滴出行更與交通部共同推出了智慧城市交通管理解決方案「滴滴智慧交通大腦」，已被中國20多個城市採用。該方案目前已經落地濟南市，智慧交通訊號已經安裝在344個道路交叉口，為當地上班族節省了超過30,000小時的旅行時間，或每年節省超過1150萬小時。平均交通延誤縮短了10％至20％。

針對人為駕駛導致的交通擁堵這一問題，百度基於自身AI系統開發了Apollo自動駕駛開放平臺、車路協同、DuerOS對話式人工智慧開放平臺等核心技術，進一步加快推進無人駕駛等技術的發展進步，以期進一步替代人力駕駛，解決人為駕駛過程中導致的系列堵車現象。其自行研發的百度Apollo無人車於今年年2月正式亮相央視春晚，在港珠澳大橋開跑並在無人駕駛模式下完成「8」字交叉跑的高難度動作。

與此同時，百度還基於自身AI系統、人臉檢測、人臉比對、車牌識別等技術打造了車輛識別、智慧巡檢、智慧場站等車輛安全執行管理運用，進一步規範人為駕駛情況，減少人為駕駛造成堵車現象。當然其還也成功研發了針對於為整體的城市道路運營以及管控方向的DuGIS 智慧離線地圖、智慧誘導屏釋出平臺、智慧訊號燈解決方案等一整套的城市交通解決方案。

在眾多著力於通過人工智慧技術來改良城市交通現狀的公司當中，阿里、百度以及滴滴是最具行業競爭力的三家機構。就目前的情況來看，阿里以及滴滴兩家主要發力於通過AI解決城市道路交通運營以及管理層面的問題，目前均有落地專案且效果良好。百度基於自身AI系統能力發力自動駕駛，致力於通過自動駕駛解決人為駕駛導致的擁堵現狀，並且取得良好的成績，同時其在城市道路運營方向也有相應突破。

相信在不久的將來，伴隨著行業裡城市大腦以及自動駕駛技術的不斷研發進化，我們出行擁堵的問題將會被人工智慧技術輕鬆解決。返回搜狐，檢視更多

責任編輯：

http://www.kubonews.com/2018100332813.html

每日即時更新新聞，請上：http://www.kubonews.com