“半個小時后出發(fā)到中關(guān)村,請根據(jù)當(dāng)時的路況規(guī)劃線路。”這個問題估計會難倒所有導(dǎo)航軟件,難點在于誰也不知道半個小時后中關(guān)村大街堵不堵,該不該繞道。
但大數(shù)據(jù)可以。浙江省交通運輸廳正在開展一項新的試點:將高速歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)與路網(wǎng)狀況結(jié)合,基于阿里云大數(shù)據(jù)計算能力,預(yù)測出未來1小時內(nèi)的路況。結(jié)果顯示,預(yù)測準(zhǔn)確率穩(wěn)定在91%以上。
浙江省交通信息中心主任韓海航表示,通過對未來路況的預(yù)測,交通部門可以更好的進(jìn)行交通引導(dǎo),用戶也可以做出更優(yōu)的路線選擇。
阿里云大數(shù)據(jù)計算服務(wù)(ODPS)為項目提供了分析支持,并有多位資深數(shù)據(jù)科學(xué)家參與了聯(lián)合研發(fā)。來自阿里云的閔萬里博士介紹,對于浙江省內(nèi)近1300公里的高速路段,ODPS的強(qiáng)大計算能力可以在20分鐘完成歷史數(shù)據(jù)分析,10秒鐘完成實時數(shù)據(jù)分析。
用手機(jī)信號計算實時路況
要想預(yù)測未來,首先需要了解當(dāng)下。實時路況的檢測,一直是個難題。由于受采集技術(shù)的制約,實時交通數(shù)據(jù)的更新時間普遍較長,有的高達(dá)15分鐘。且傳統(tǒng)鋪設(shè)線圈的方式,硬件投資巨大。
為此,浙江省交通運輸廳引入了新的技術(shù):將手機(jī)信令數(shù)據(jù)同道路通行數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。在城市道路上,一般每隔500米一個運營商基站,在市郊高速路上大約為2公里。當(dāng)手機(jī)用戶經(jīng)過基站時,形成的信令數(shù)據(jù)可以較準(zhǔn)確地反映出單位時間內(nèi)通過該路段的實時路況變化。
比如,檢測到樣本車輛在高速公路上停止行駛,而同路段大部分車輛速度下降,那么就可以判斷這一路段上可能出現(xiàn)事故或擁堵。
韓海航介紹,從成本投入來說,相比較于傳統(tǒng)傳感器采集高速路況數(shù)據(jù),這種方式至少可以降低90%的成本。建設(shè)周期也大大縮短,2至3個月即可完成。
意義重大,算的準(zhǔn)是關(guān)鍵
粗略估計,駕駛員通過選擇合適的出行路線和出行時間,可以縮短5%至10%的出行時間,減少2%至10%的燃油消耗成本。
對未來路況的預(yù)測,也可用于支持無人駕駛技術(shù)。無人駕駛汽車除了通過各種傳感器對“眼下”的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速判斷外,還需要了解10分鐘、20分鐘后即將到達(dá)的路段狀況,提前做出路線選擇。
閔萬里表示,路況預(yù)測的應(yīng)用價值很高,但關(guān)鍵在準(zhǔn)確性,需要“算得準(zhǔn)、算的快、算的起”。如果僅僅基于歷史平均數(shù)據(jù)來做簡單預(yù)測,那并沒有實際意義。只有分析因素和維度越多,數(shù)據(jù)越豐富,得出的預(yù)測結(jié)果才會越準(zhǔn)確。
此前,微軟曾聯(lián)合巴西一所大學(xué)進(jìn)行了相似的嘗試,準(zhǔn)確率為80%。微軟希望在加入更多數(shù)據(jù)源后,將這一成績提升到90%。
“路網(wǎng)關(guān)系、上下游事件,甚至天氣等外部綜合因素都應(yīng)該加入進(jìn)來。但當(dāng)這些海量數(shù)據(jù)納入到全網(wǎng)路況的時空演變模型后,對云平臺的大數(shù)據(jù)計算能力就提出了很高的要求。”閔萬里介紹說。