用手機(jī)信號計(jì)算實(shí)時路況
要想預(yù)測未來，首先需要了解當(dāng)下。實(shí)時路況的檢測，一直是個難題。由于受采集技術(shù)的制約，實(shí)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(yùn)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(yùn)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(shí)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(jì)，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(shí)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(jì)算能力就提出了很高的要求”。閔萬里介紹，在這方面阿里云可是世界冠軍。
據(jù)了解，阿里云在SortBenchmark排序競賽中，用不到7分鐘(377秒)就完成了100TB的數(shù)據(jù)排序，成為世界冠軍。SortBenchmark被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)界的奧運(yùn)會，每年全球頂尖公司和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)都會帶著他們最新的研究成果來參加，以評估他們的研究成果。
