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从浙江用阿里云预测拥堵看政府数据开放
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  政府数据开放已不是一个新的话题。9月份国务院印发《促进大数据发展行动纲要》后,各地政府动作不断,但一直鲜有实际应用落地。
浙江省对交通拥堵的成功预测打破了这一僵局:通过将高速历史数据、实时数据与路网状况结合,基于阿里云大数据计算能力,预测出未来1小时内的路况。结果显示,预测准确率稳定在91%以上,成为目前全球已公开的最优成绩。
    从全国来看,许多地方政府都选择将交通大数据的开放,作为最先试点。原因在于交通领域的数据是最丰富、全面的,且外部对此类数据需求最强烈,其产生的社会价值也更高。
    拥堵已是城市通病 大数据被寄予厚望
浙江的尝试被民众纷纷点赞,很大的原因在于它解决的是人人都痛心的拥堵难题。浙江省交通信息中心主任韩海航表示,通过对未来路况的预测,交通部门可以更好的进行交通引导,用户也可以做出更优的路线选择。
    很典型的一个应用场景是,如果你想1个小时后出发到西湖,系统将可为你根据未来的路况规划线路,躲开可能存在的堵点。
类似的,上海市在不久前宣布开放十大方面上千GB容量的交通数据,包括城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、浦东公交车实时数据、强生出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故等。
    大数据经验丰富的互联网企业正在积极参与其中。江苏省同百度合作,向公众提供包括实时公交、实时路况、出租、交通公共设施信息等交通出行大数据。浙江省同阿里云合作,组建联合研发小组,并利用了阿里云的大数据分析能力。
    如何吸引全球数据大脑?
    仅仅开放数据还不够,让社会的创新力量参与进来是关键。政府普遍采用了数据竞赛的手段。正在举行的上海开放数据创新应用大赛,准备对优秀的项目提供投资支持,实际运用于解决上海的交通拥堵等难题。
    同样是以拥堵驰名的广州,则把比赛聚焦在公共出行领域。他们联合阿里云天池大数据平台举办的“广东公共交通大数据竞赛”,计划通过计算广佛城际公交线的历史刷卡数据来分析预测交通客流,为市民出行和公交调度提供参考。
    想要“勇夫”,必设重赏。广东公共交通大数据竞赛冠军奖金高达20万,亚军、季军、导师等也设置了颇具吸引力的激励。官方透露,目前报名参赛队伍已超过4000支。
这一模式的最早开创者是远在偏远西部的贵州。去年,贵阳市向阿里云天池大赛的选手开放了部分交通数据,以期通过对数据的挖掘、分析,建立智能调整红绿灯时间的算法模型,缓解城市交通拥堵。最终,最优的算法可让红绿灯前所有车辆的等待时间减少86%。
    国外经验值得借鉴 开放规则亟需制定
    新加坡是全球开放数据最多的国家之一。新加坡开放的主要是道路交通状况和公交网络方面的数据,多与道路交通状况有关,如即时速度、高速公路实时监控图像等。这些实时数据的开放对预测交通状况有很大价值。
    美国基于交通数据开发的第三方应用无疑是最多的。它的开放规则很简单:无条件开放原始数据。比如,纽约大都会运输署希望市场能利用其开放的原始数据生产附加值,因此其开放的数据做到了随时可用、访问简单、未经过处理、自由访问且无法律约束。
    深圳交研中心总工程师宋家骅表示,交通本身就是基于定量化分析的学科,但是学科发展近30年了,数据分析工作似乎越来越少,在实际的交通规划工作中,量化分析变成了可有可无的点缀。如果可以做到数据开放,哪怕是部分数据开放,也会对行业技术进步带来极大的推动力。
“数据本身没有值钱不值钱的说法,关键是说你怎么对待他,能否让数据体现出价值。”阿里巴巴集团CTO王坚认为,政府拥有绝大部分的数据,通过计算去挖掘这些数据的价值比起单纯的管起来更有意义。
    不过,中国要做到全方位的交通数据共享与开放,路还很长。上海城市综合交通研究所副所长陈必壮认为,政府、企业和个人都需要界定职责和义务、权利,一定程度上也要有游戏规则。“现在问题是没有这样的政府、企业和个人的相关职、权、利制度规定。”


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