智慧生長：變革未來交通

蒲實

當(dāng)城市分享出行的市場和資本熱度還滾燙的時候，我們已開始談?wù)摵拖胂髱в薪K極色彩的未來：一個效率極高的、陸?？召Y源一體化的智能交通系統(tǒng)。什么力量在變革著交通，并激發(fā)出未來的想象力？

分享經(jīng)濟(jì)：人·車·行

2015年12月22日，幾位紐約乘客通過Via App共享一輛車出行。使用Lyft和UberPool這樣的拼車服務(wù)App，讓紐約人在路途中不期而遇

5年前，因為家人工作單位的搬遷，我們搬到北京城郊居住。城區(qū)復(fù)雜而密集的公共交通網(wǎng)絡(luò)還沒有蔓延和覆蓋到這里。雖然家門口就是高速路入口，家人開車，但我不開車，一開始，也不愿開車。小時候生活的西部城市遠(yuǎn)沒有北京大，出門都是步行、騎車加公交，我不愿意舍棄那種感覺，今天看來，還可以附加一些綠色出行的價值。但很快，我發(fā)現(xiàn)這種想法很虛妄。我家離最近的地鐵五號線最北端有10公里，需要乘公交車或出租車到達(dá)。步行至公交車站大概需要20分鐘，時間如緊張，就得打車。冬季，我時常站在郊外備感荒涼的馬路邊，在寒風(fēng)中遙遙無期地等待不知什么時候會降臨的出租車；夏季，我在烈日下?lián)]汗如雨，望眼欲穿地望著不時會出現(xiàn)海市蜃樓景象的公路盡頭。過去緊湊的日程表概念就這樣在每一次出行的漫長等待中逐漸瓦解，一切都變得不可控和隨機(jī)起來。

我決定學(xué)駕駛，一旦學(xué)會，就買車（不久，北京買車就得搖號）。這個時候，“滴滴”和“快滴”出世了。記得第一次用滴滴打車來叫出租車，2分鐘左右，竟然就有人接單。我第一次順暢地乘上車進(jìn)城，整個人感覺到實現(xiàn)了從城市“吊絲”到郊區(qū)中產(chǎn)的躍遷，滿足感巨大。但郊區(qū)出租車密度畢竟有限，有時還是得下好幾次訂單，才有人接單。在特別空閑的時段，也出現(xiàn)過屢次發(fā)訂單都沒人接單的情況。有一次，孩子幼兒園的班車出了故障，需要家長親自去接。我無論如何都叫不到車，情急之下，是搭乘院子里一輛剛好路過的裝修面包車去的。因為感激這位司機(jī)，我給了他與出租車費(fèi)差不多的“小費(fèi)”，他非常高興，沒想到順路賺了外快。沒想到，不久，滴滴的專車和快車服務(wù)也上線了，我開始用快車和專車叫車。我不用坐班，經(jīng)常可以錯峰出行。根據(jù)快車和專車的價格機(jī)制，這會比出租車便宜不少，有時甚至只有一半的價格。更重要的是，從那以后，我的訂單總是在1分鐘以內(nèi)就有人接單了，以后變得越來越快，總是10秒鐘不到就有人接單。這說明，使用滴滴的私家車司機(jī)增長很快，它的派單技術(shù)也在不斷優(yōu)化。

對我來講，出行已經(jīng)完全不成問題。每當(dāng)想到出行軟件能無時無刻地把我和我看不見的空間里無數(shù)流動的車輛迅速聯(lián)系在一起，就有點(diǎn)時空變換的感慨。買車的想法，也坦然擱置到了一邊。增添私家車對城市公共交通環(huán)境和生態(tài)環(huán)境的影響不談，我不是沒有首先從自利的角度算過一筆經(jīng)濟(jì)賬。像我這樣出行依賴出租車或快車、專車的人，這筆高頻率購買車輛服務(wù)的開銷，是否過于高昂？是不是應(yīng)該自駕私家車？粗略計算，我得出的結(jié)論是，哪怕我每天都打兩次車，也比哪怕僅購買一輛20萬元左右的普通小轎車節(jié)省很多。更何況，開始搖號以后，買車也就成了彩票中獎一樣的小概率事件，沒必要苦苦等待下去。

在5月貴陽舉行的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會上，滴滴出行董事長兼CEO程維介紹說，滴滴已有了3億注冊用戶和1400萬司機(jī)，按照相關(guān)就業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，在滴滴平臺上實現(xiàn)個人直接就業(yè)的司機(jī)超過了100萬。滴滴?？燔嚾站?wù)訂單已超過了1000萬，平臺日服務(wù)總訂單已超過1300萬，是全世界范圍內(nèi)第一次移動出行突破千萬量級。這些數(shù)字大概是美國移動出行市場的5倍，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先歐洲及印度、日本、韓國等國。所有交通工具都被互聯(lián)網(wǎng)連接到了線上，專車、快車、順風(fēng)車、代駕、巴士，各種出行服務(wù)緩解了打車難、出行難，提高了城市整體資源的利用效率。他說，他相信，“未來不需要每個人買一輛車，而是大家共同分享一輛汽車”。

作為共享經(jīng)濟(jì)的受益者，我贊同程維的觀念。在尼爾森中國《2015年中國移動互聯(lián)網(wǎng)出行市場研究報告》中，對北京等13個城市4000名乘客的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，共享出行模式的出現(xiàn)，減少了私人對小汽車增量的購置需求，降低了存量小汽車的使用強(qiáng)度。48.9%的有車族表示“我還會保留我的車，但我會開得越來越少”，32.4%的人表示“我不打算再買一輛車了”，19.8%的人表示“我現(xiàn)在幾乎不開車了”，甚至有9.7%的人表示“我正在考慮把我的車賣了”。而無車族中，67.8%的人表示“自從用打車軟件后，我覺得我沒有必要買車了”。我對他們的選擇感同身受。在搖不到車牌號的時代，我們倒是可以暢談分享出行。

以移動互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為平臺和主導(dǎo)的分享經(jīng)濟(jì)的到來，似乎正在瓦解著工業(yè)時代物權(quán)私有化的唯一合理性。這些互聯(lián)網(wǎng)平臺，首先創(chuàng)造了一個信息幾乎完全對稱的出行市場，并以智能算法匹配供需。而正是在資源最緊缺的領(lǐng)域，孕育出了分享經(jīng)濟(jì)。在騰訊研究院出版的《分享經(jīng)濟(jì)：供給側(cè)改革的新經(jīng)濟(jì)方案》一書中，馬化騰寫道：“交通資源、路面資源是中國交通發(fā)展最大的瓶頸。過去的十幾年，中國汽車的保有量在快速發(fā)展，但是道路的發(fā)展跟不上車的發(fā)展?！瓕嶋H上中國只有1.5億輛民用汽車，8億的城鎮(zhèn)人口，18%左右的人均汽車擁有量，不到美國的四分之一。但如果我們把汽車的數(shù)量從1.5億輛提高到5億輛，從現(xiàn)有的道路資源來看，完全不現(xiàn)實。因此，替代性的方案應(yīng)運(yùn)而生：在不增加汽車總量的情況下，通過更好的分享提高汽車的使用率?！?/p>

移動互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)勾勒的分享經(jīng)濟(jì)藍(lán)圖，有點(diǎn)像一份交通出行從社會主義初級階段過渡到共產(chǎn)主義高級階段的共產(chǎn)主義宣言。他們是這樣宣示的：分享經(jīng)濟(jì)未來3～5年，汽車閑置的主體將加入企業(yè)，企業(yè)將整合自身的閑置資源進(jìn)行分享，將名下的大量汽車閑置資源共享出來完成變現(xiàn)，降低企業(yè)運(yùn)營成本；未來5～10年，政府和公共服務(wù)體系的閑置汽車資源也將加入共享大軍的行列，當(dāng)政府用車開始共享時，社會上主流的汽車保有群體都已完成共享；未來10～20年，共享將以地域分區(qū)，由政府統(tǒng)籌城市級別的個人、企業(yè)、政府完成共享串聯(lián)，實現(xiàn)汽車資源的高效利用；未來50～100年，可能會看到全社會汽車資源在體系中無差別共享。

從另一個角度看，它們以極大的市場體量和極有效率的智能方式，重構(gòu)了交通的最基本要素——人與車的關(guān)系。分享出行的巨大市場，讓企業(yè)在傳統(tǒng)上被政府所壟斷的交通領(lǐng)域里，有了建立個性化智能交通體系的主導(dǎo)機(jī)會。全球資本也為此搖旗吶喊。就在我們寫作這組封面報道期間，蘋果公司投資滴滴出行10億美元，引發(fā)了人們對蘋果戰(zhàn)略的諸多猜測；幾天后，另一家移動出行平臺優(yōu)步（Uber），獲得了沙特公共投資基金的35億美元投資，創(chuàng)下了全球未上市公司中估值最高、單輪融資金額最大的紀(jì)錄。隨后，中國人壽又對滴滴進(jìn)行了超6億美元的戰(zhàn)略投資。

派單與價格：配置的效率

在我拜訪優(yōu)步位于北京那幢被員工們戲稱為“像菠蘿，像筆筒，或像垃圾桶”的大樓里的辦公室時，優(yōu)步的員工明確地談?wù)搶煌ǖ睦斫猓骸敖煌▎栴}可以用算法解決，其本質(zhì)是效率問題?！币缘蔚魏蛢?yōu)步為代表的新出行模式，改變了交通的時空分布。優(yōu)步研究院負(fù)責(zé)人聶育仁這樣說：“在時間分布上，出行平臺大多為兼職司機(jī)和社會車輛，釋放了司機(jī)碎片化的時間和車的閑置價值，在不新增一輛出租車的前提下，可以實現(xiàn)不同時段的靈活供給，起到了消峰平谷的作用；在空間分布上，則通過就近匹配和自動派單，引導(dǎo)司機(jī)服務(wù)公共交通欠發(fā)達(dá)地區(qū)的居民?！倍俪山灰?、完成供需調(diào)控的杠桿，則是基于算法的動態(tài)定價體系。

追求純粹效率的理念，促使優(yōu)步把價格的算法做得更為極致。有人甚至不無說服力地認(rèn)為，優(yōu)步“第一次解決了人類經(jīng)濟(jì)學(xué)上的最大難題之一：價格問題”。優(yōu)步的后臺會計算汽車每一秒的即時動態(tài)供需關(guān)系，在基礎(chǔ)車費(fèi)（參照了城市的消費(fèi)水平、出租車價格等等）之上，有一套基于派單的溢價算法，以自動解決市場的供需失衡。在平峰期段，可以保證運(yùn)力不減，而高峰期，會通過溢價來引導(dǎo)運(yùn)力流向需求最強(qiáng)烈的區(qū)域。優(yōu)步想做“看不見的手”的價格體系，在沒有補(bǔ)貼的一些市場里可能表現(xiàn)得更清楚些，高峰期甚至?xí)?倍甚至8倍的提價。在2015年澳大利亞一個咖啡廳的恐怖襲擊事件后，人們掏出手機(jī)叫車逃離，優(yōu)步價格瞬間漲價到4倍。事后，有新聞媒體抨擊這是生死面前的貧富不平等。但從另外一個角度想，在一個完全理性的市場中，價格高，才會吸引周圍的司機(jī)冒著危險趕過來。在去年的天津大爆炸期間，優(yōu)步關(guān)閉了動態(tài)定價機(jī)制，對劇增的用車需求，合作車主也自發(fā)承擔(dān)了事發(fā)區(qū)域乘客集疏運(yùn)，同時優(yōu)步將乘客在受災(zāi)當(dāng)日往返災(zāi)區(qū)的行程車費(fèi)全額返還。

優(yōu)步的數(shù)據(jù)化運(yùn)營起步很早。2011年前后，它就成立了一支專門做數(shù)據(jù)科學(xué)的隊伍，它也將自己定義為一個技術(shù)型公司。它使用一套源自Travelling Salesman Problem的算法，解決的核心問題是如何把無數(shù)個移動的點(diǎn)用最短的線串起來，用最少的車最有效率的滿足城市需求。它的派單技術(shù)是做得最早的。優(yōu)步中國北區(qū)、西區(qū)總經(jīng)理張嚴(yán)琪告訴我們，在優(yōu)步進(jìn)入中國市場之前，“中國市場上所有的出行軟件都是用司機(jī)搶單。司機(jī)一邊開車一邊看屏幕，還要上手點(diǎn)，不安全。效率的弊端更大，叫車后，哪個司機(jī)搶到單哪個司機(jī)開，那么10公里外一個4G手機(jī)的司機(jī)，可能就比500米以外3G手機(jī)的司機(jī)快，搶到單的司機(jī)要空駛10公里，乘客要多等十幾分鐘”。優(yōu)步進(jìn)入中國市場后，“搶單”變成了“派單”，所有的算法都變了，更復(fù)雜，也更高效。將上千萬的訂單都派得精準(zhǔn)，是出行行業(yè)的尖端技術(shù)。與滴滴出行相比，優(yōu)步最大的不同，是從一開始就不做預(yù)約。從效率最大化的角度來看，優(yōu)步甚至認(rèn)為，預(yù)約也是低效率的，因為它阻礙了“像流水一樣的出行”。通過后臺技術(shù)，計算當(dāng)前每一秒的運(yùn)力和每一秒的供給和需求，才是流水一樣的交通。使用優(yōu)步，如果不拼車，也不用輸入目的地的地址，這一點(diǎn)也是優(yōu)步和滴滴的不同，同樣基于對效率的理解，優(yōu)步認(rèn)為促進(jìn)訂單迅速成交，比讓司機(jī)選擇目的地更有效率。

2015年7月，優(yōu)步在中國推出多人順路拼車服務(wù)“人民優(yōu)步+”（uberPOOL）。司機(jī)一次搭乘的不是一位乘客，而是同一方向的兩位乘客，中途可能會有一位乘客下車，也可能在此前還會再搭乘第三位乘客。我得知，拼車的產(chǎn)品在優(yōu)步看來，是具有戰(zhàn)略性的，因為它是非常高效的整合，不僅能在高峰期從集中的地點(diǎn)前往不同分散的地方，而且也能實時實現(xiàn)用最少的車輛運(yùn)載最多的人。張嚴(yán)琪告訴我們，要做成拼車，“之前要搜集和積累大量的數(shù)據(jù)。不同城市的交通習(xí)慣也不一樣，有的城市集中在幾條主干道，有的城市出行需求就相對分散。在哪個城市能夠先推出拼車服務(wù)，不是按城市規(guī)模來決定的，而是從大數(shù)據(jù)分析看這個城市的運(yùn)營數(shù)據(jù)，看哪一個更合適。我們首先是在成都測試多人拼車。我們發(fā)現(xiàn)，成都人民南路的主干道上，4個人拼車的情況最多。北京也有長安街主干道，但其他干道也很多，相比之下成都多人拼車這方面更有特點(diǎn)，成功率更高”。聶育仁說，據(jù)測算，一般私家車和出租車，需要18輛車才能運(yùn)送27位乘客，但優(yōu)步通過“人民優(yōu)步+”，在不增加一輛車的情況下，只需要10輛車就能達(dá)到相同的運(yùn)送量。目前，“人民優(yōu)步+”在國內(nèi)15個城市上線，2016年1月到4月中旬，選擇共享行程而非獨(dú)自開車的人已相當(dāng)于幫助減少1.5億公里以上的行程，每月行程數(shù)超過3000萬。

優(yōu)步首席架構(gòu)師馬特·蘭尼（Matt Ranney）曾介紹過其供需匹配系統(tǒng)。在優(yōu)步的系統(tǒng)里，從供給端能知道一個車輛有幾個座位適合乘坐，是否容納殘疾輪椅和是否有嬰兒座椅。系統(tǒng)也可以做“匹配優(yōu)化”，匹配供應(yīng)和需求，新的“匹配優(yōu)化”讓優(yōu)步維持一個全局指數(shù)，因此也需要更多數(shù)據(jù)，新系統(tǒng)希望處理每秒100萬寫操作和頻率更高的讀操作。為了完成這種擴(kuò)展，優(yōu)步使用了Google S2幾何圖書館（S2 Geometry Library），S2能夠?qū)⒌厍蚯蝮w分為小單元l，每個小區(qū)有一個ID，優(yōu)步使用3.31平方公里的單位來分片其數(shù)據(jù)。當(dāng)一個乘客使用優(yōu)步時，優(yōu)步會使用乘客的當(dāng)時地理位置和S2的面積覆蓋函數(shù)來尋找其周圍適配的司機(jī)，然后選擇更短的預(yù)計達(dá)到時間（ETA）。

優(yōu)步中國北區(qū)、西區(qū)總經(jīng)理張嚴(yán)琪

這些算法上的優(yōu)化，能大大降低乘客的ETA和司機(jī)的額外駕駛時間。以北京為例，根據(jù)中國社會科學(xué)院和社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社發(fā)布的2015年《公共服務(wù)藍(lán)皮書》，打車難是個突出的問題，北京市有7.99%的公眾等待時間為30分鐘以上，有25.64%的公眾等待時間為20～30分鐘，31.07%的公眾等待時間為10～20分鐘，26.33%的公眾等待時間為5～10分鐘，8.97%的公眾等待時間在5分鐘以內(nèi)。聶育仁告訴我們，根據(jù)2016年3月的優(yōu)步數(shù)據(jù)，“北京市優(yōu)步平均叫車等待時間僅為3.8分鐘”。算法也提高了資源的使用效率。北京交通發(fā)展研究中心發(fā)布的《打車軟件對北京市出租汽車運(yùn)營影響分析》的研究報告顯示，北京市出租汽車日均運(yùn)營里程約293公里/車，前后兩次載客之間的空駛距離約為3.4公里，而“優(yōu)步平臺上的大數(shù)據(jù)顯示，網(wǎng)約車空駛里程平均不足1.5公里”。在高舉分享經(jīng)濟(jì)大旗的滴滴出行和優(yōu)步這樣的公司看來，對于北京、上海等這些產(chǎn)業(yè)、人口聚集效應(yīng)明顯的中國特大型城市，必須有“公共交通為主、共享交通為輔、私人交通抑制”的出行，才能有城市的綠色出行生態(tài)。

在優(yōu)步的人看來，純粹的效率，從根本上是對算法的考驗。但在接受我們采訪的一位外部觀察者看來，有時一些非技術(shù)性因素也會影響公司的未來。比如，優(yōu)步的業(yè)務(wù)創(chuàng)新滴滴現(xiàn)在也很快就能實現(xiàn)，滴滴正變得越來越像優(yōu)步。而很多時候，“業(yè)務(wù)的創(chuàng)新是最不具有專利保護(hù)性的”。

滴滴與快的合并之前，快的有一套智能推單算法。它的核心，也是提高人與車匹配的效率。阿里投資快的后，在2014年8月遇到一個核心問題：接單率太低，早晚高峰和遇到下雨，更是沒有人接單。這意味著，在人與車的配置上，作為出行軟件，快的缺乏效率。當(dāng)時正在做交通大數(shù)據(jù)、全程參與這個項目的阿里云數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜议h萬里告訴我，早在2011年，他曾為新加坡出租車公司做過一套算法，把乘客訂單推送到最合適的司機(jī)終端上?！斑@是一個供需之間的實時匹配問題，有點(diǎn)像我們的互聯(lián)網(wǎng)廣告，如這里有一個廣告位，我們應(yīng)該用什么廣告填上，填上后點(diǎn)擊率最高。同理，訂單匹配得合理，司機(jī)就不會拒絕?！?/p>

原來的系統(tǒng)推送訂單時是盲推和群發(fā)，司機(jī)終端天天像小蜜蜂一樣嗡嗡叫，司機(jī)煩了就關(guān)機(jī)。閔萬里和他的團(tuán)隊啟動了一個項目，把訂單精準(zhǔn)地匹配到某幾個最合適的司機(jī)?！耙郧笆且猿丝蜑橹行膸装倜桩嬕粋€圈，里面的司機(jī)都收到。這很可怕，如果十幾個人都叫車，周邊的司機(jī)就會被轟炸十幾次，也會造成信息通道的擁塞。我們把訂單特征、司機(jī)特征、地點(diǎn)特征等全部考慮進(jìn)去，做了一個司機(jī)對訂單的感興趣度模型，對司機(jī)打分。一個訂單，對排名靠前的司機(jī)推送，成功率提高十幾個百分點(diǎn)，相應(yīng)派送速度也從22秒縮短到18秒?！边@個派單的模型2015年2月份全面上線。后來快的和滴滴合并，這一套就賣給了滴滴。

高德地圖副總裁董振寧

阿里也做了動態(tài)定價的算法。閔萬里向我解釋，這套算法“理論上靠一套公式來計算，實際客戶端操作則通過加價5元、10元等來實現(xiàn)的，現(xiàn)在則改成一點(diǎn)幾倍。還有‘好單壞單的因素，如高峰期有人在很偏遠(yuǎn)的地方叫車，對司機(jī)而言這是一個‘壞單；如果有司機(jī)正好送乘客往你這兒走，順路，這就是‘好單。早晚高峰和下雨這樣的場景也是參數(shù)。后臺考慮的因素很多，但最終呈現(xiàn)給乘客的是幾個簡單倍數(shù)”。這套動態(tài)定價的算法，“過濾掉非剛需，也就是不那么必要出行的需求。對繁忙時候的交通而言，在錯誤的時間出行，是低效率的行為——‘添堵，那就多交錢。通過價格，來調(diào)整出行的需求，也就是讓整個社會的出行，在更長的一個時間軸上‘彈性釋放”。所謂“彈性”，就是將一個經(jīng)濟(jì)體中的供給按需“彈性釋放”。這種基于算法的經(jīng)濟(jì)模式，“在人類社會的歷史上從未有過”。今天，由于互聯(lián)網(wǎng)和出行軟件基于大數(shù)據(jù)的匹配機(jī)制，滴滴、快的（今天的滴滴出行）這種模式，還能夠?qū)⒐┬柚g的關(guān)系瞬間“彈性轉(zhuǎn)移”。比如，你下班了，開著私家車，本來是車的需求方，但現(xiàn)在成為一個專車司機(jī)，一下又變成了車的供給方?！岸▋r機(jī)制是出行軟件的命根。既是滴滴出行的命根，也是優(yōu)步的命根?！遍h萬里說。但這還不算是通過完全市場的價格體系來進(jìn)行人和車的資源配置機(jī)制，而主要是“過濾掉不必要的需求”和“吸引區(qū)域外新的供應(yīng)”。

云“智慧”：算法改變交通

到杭州一下飛機(jī)，蕭山機(jī)場所有的柱子上都是阿里云的口號：“為了無法計算的價值。”大幅移動互聯(lián)、金融、能源、生命科學(xué)和球賽的圖片場景，都閃爍著數(shù)字的隱喻符號，空幻的數(shù)學(xué)符號就像爬山虎，爬滿我們所生活的微觀至宏觀世界的墻壁。

在杭州西溪已擴(kuò)建得十分遼闊的阿里巴巴園區(qū)的一幢大樓里，我見到阿里云的資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜议h萬里。今年4月，德意志銀行發(fā)布了一項名為《中國互聯(lián)網(wǎng)：模糊的貨幣化機(jī)會》（China Internet： Cloudy with a Chance of Monetization）的研究報告，指出在中國的云計算市場中，阿里巴巴已占據(jù)主導(dǎo)地位。2015年，阿里云第四季度營收約1.28億美元，增長126%，年度凈收入預(yù)估高于Google云平臺，達(dá)到全球第二名微軟Azure體量的1/3。報告還顯示，中國的三家云計算供應(yīng)商（阿里、騰訊、百度）的增長都令人矚目，保持著三位數(shù)以上的年復(fù)合增長率；但最先起步的阿里云的計算規(guī)模是騰訊的10倍＼百度的30倍。這個連續(xù)7年投入巨資卻一直不見效益的“無底洞”，終于開始有了說服力。曾任阿里集團(tuán)首席架構(gòu)師的王堅力排眾議做云的往事，也成了阿里傳奇的一部分?！叭绻皇峭鯃缘膱猿趾婉R云的支持，這個部門早已不知被拆分多少次了。”一位阿里老員工告訴我們。今天，阿里巴巴的員工喜歡談?wù)撊蚺琶谝坏脑朴嬎闫脚_亞馬遜云（AWS，Amazon Web Services的縮寫），因為它提示著阿里可能的未來。根據(jù)亞馬遜2015年的財報，雖然AWS業(yè)務(wù)僅占亞馬遜總營收的1/20，但AWS的利潤增長率未來將占到整個亞馬遜的1/5。這個趨勢讓阿里云備受鼓舞。

閔萬里長著一張機(jī)智的娃娃臉。當(dāng)年他15歲上大學(xué)，進(jìn)入中科大少年班。2013年，被阿里云吸引來到阿里，那時云計算的商業(yè)前景還不明確。2004到2009年，他在IBM研究院做“智慧城市”領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究。IBM的“智慧城市”是基于PC機(jī)，加上軟件和算法的方式去做，“它是世界上第一個預(yù)測城市內(nèi)未來路況的交通項目，準(zhǔn)確率很高，美國主流媒體都報道過”。但瓶頸又很明顯，“想把這件事全面鋪開的時候，發(fā)現(xiàn)計算量太大。如果覆蓋全新加坡，需要非常昂貴的硬件設(shè)備”。他深刻體會到，靠硬件賺錢的商業(yè)模式銷售難度越來越大，做帶有分析的解決方案才是值錢的。雖然云計算的概念已經(jīng)有了，“但在幾十萬人的大公司里要做一個變動是很難的，‘藍(lán)色巨人行動緩慢”。他離開IBM，到了Google，做廣告大數(shù)據(jù)。Google的技術(shù)架構(gòu)全部基于谷歌云的架構(gòu)，“我對云計算的能力和未來深信不疑”。2012年，當(dāng)他接到獵頭電話，告訴他“阿里有大數(shù)據(jù)崗位，豐富的數(shù)據(jù)將來比eBay加亞馬遜加PayPal還多”，他迅速回國加入了阿里。那時，阿里云做了3年，“所有電商業(yè)務(wù)都在大數(shù)據(jù)平臺上跑了”，也正在張望電商的“圍墻花園”外還能做些什么。與Google云專注和深耕于搜索和廣告不同，阿里云追求生態(tài)豐富，志向就是要做基礎(chǔ)設(shè)施。閔萬里感到：“2010年前在新加坡過于昂貴的事，現(xiàn)在可以落地了。”

在阿里巴巴集團(tuán)嘗試將電商行業(yè)沉積的大數(shù)據(jù)能力和價值投射到其他行業(yè)的時候，智能交通成了重要的路徑和選擇。這是一個垂直行業(yè)，而且交通場景跟所有人都關(guān)聯(lián)，交通的數(shù)據(jù)本身就是大數(shù)據(jù)。再加上交通數(shù)據(jù)的采集手段已經(jīng)如此豐富，“視頻探頭、電子警察、微波雷達(dá)、地感線圈，加上手機(jī)導(dǎo)航的APP，它天然就是多源異構(gòu)、有視頻的大數(shù)據(jù)。交通行業(yè)也足夠復(fù)雜，大數(shù)據(jù)能力有充分發(fā)揮的余地”。閔萬里告訴我們。他的專業(yè)是數(shù)學(xué)，做概率。過去，做交通的人都是工程師，用的是網(wǎng)絡(luò)流理論、排隊陣?yán)碚摗⒔煌刂普摵头抡婺Ｐ偷鹊取，F(xiàn)在，“我們不再從工程角度去理解交通，而是用數(shù)據(jù)的概念去理解。傳統(tǒng)的交通工程理論，奠定但同時也禁錮了思維。我們開始用大數(shù)據(jù)的理論建模，比如隨機(jī)過程，完全不同的角度，才能做過去做不了的事情”。

自2009年阿里云將云計算能力開放后，阿里云上集中了很多客戶，包括創(chuàng)業(yè)者、開發(fā)者、公司以及政府客戶。像12306、海關(guān)總署、中石油、中石化和浙江省交通廳等，都是阿里的客戶。阿里去找浙江省交通廳，“當(dāng)時是一拍即合”。交通領(lǐng)域的人大多是做交通工程領(lǐng)域出身，“我們就拿以前他們做的事來講，很復(fù)雜的公式，用幾句話講清楚，他們明白，就好辦了”。最先，閔萬里的團(tuán)隊想做未來60分鐘路況的預(yù)測，因為已有的導(dǎo)航解決的只是當(dāng)前時刻什么地方擁堵，“空間距離導(dǎo)致時間的滯后，假定遠(yuǎn)方的路況固化在此時此刻，就是刻舟求劍”。當(dāng)時還想了很多其他的應(yīng)用，比如景區(qū)人流管理、大卡車大貨車的實時發(fā)現(xiàn)和預(yù)警等等。

他們在尋找云計算與交通行業(yè)可能垂直深入下去的鏈接點(diǎn)。整個浙江省1300公里高速公路，這就需要每隔400～800米路段過去6～8周里每5分鐘的車速，當(dāng)時的路網(wǎng)關(guān)系數(shù)據(jù)、實時車速。預(yù)測分兩步，“首先我們需要知道實時路況，這個是交通廳通過手機(jī)來預(yù)算的。開車的人多半都有手機(jī)，手機(jī)在移動，在基站間切換，切換越頻繁，說明移動得越快。通過高速公路上的手機(jī)，可以精準(zhǔn)定位并計算出每條高速公路上的路況是什么。這個計算量很大，全省幾千萬人，大概幾萬、幾十萬人在高速上，每秒算一次，最后得出每5分鐘里，這個路段的車速是多少。有了這些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)再次通過算法預(yù)測未來60分鐘是什么樣。原始數(shù)據(jù)量大概是1個月一個T左右，車速可以在秒級上算完，預(yù)測也是在秒級內(nèi)算完。另外一個計算量大的地方是，如何把預(yù)測模型做出來，這就需要1300公里上6～8周的數(shù)據(jù)，需要20分鐘左右把這個模型算完。算完后，實時運(yùn)行模型時，秒級內(nèi)就算完了。以往，這是一個難以想象的事情，這是一個4000多乘以2萬多的大矩陣，根本無法算完。但在阿里云的MaxCompute上，很快就能算完”。這個應(yīng)用目前在浙江已經(jīng)落地，正在與上海、武漢、深圳談。

2015年7月30日，阿里巴巴集團(tuán)旗下阿里云聯(lián)合中科院在上海成立一個全新的實驗室——中國科學(xué)院-阿里巴巴量子計算實驗室，共同開展在量子信息科學(xué)領(lǐng)域的前瞻研究。圖為科研人員在實驗室超冷原子平臺工作

很多交通設(shè)施也正在變得智能化。比如，目前大多數(shù)城市的紅綠燈和信號燈還比較“蠢”，假設(shè)東西向早高峰的車很多，但東西向、南北向的紅綠燈時間一樣，就會導(dǎo)致東西向車堵塞，而南北向沒有什么車。調(diào)控東西向和南北向的紅綠燈時間，讓紅綠燈可以看懂實時的交通路況，又使紅綠燈之間可以相互溝通，是一個系統(tǒng)性的大數(shù)據(jù)分析?！笆澜缟系谝患一ヂ?lián)網(wǎng)信號燈一旦落地，所有的信號燈廠家都會感興趣。它們都想往互聯(lián)網(wǎng)+轉(zhuǎn)型”。另一個例子是，中國法律規(guī)定所有的旅游客車和危險品運(yùn)輸車輛的位置每15秒上傳一次數(shù)據(jù)。但這個數(shù)據(jù)是海量的，浙江省就有大約11萬輛這種車。過去，這些上傳的數(shù)據(jù)很難得到利用，都是等到出事了再做排查。阿里云用算法幫助政府解決了這個交通監(jiān)管難題：首先能抓數(shù)據(jù)造假的人，軟件就可以識別跨省經(jīng)營、修改GPS坐標(biāo)和修改時間的人；還可以做到危險品運(yùn)輸車進(jìn)入居民小區(qū)100米范圍內(nèi)的幾秒鐘內(nèi)，系統(tǒng)就能接到報警。橋梁上的無數(shù)感應(yīng)器，提供了判斷車輛超載的大數(shù)據(jù)；每個交通路口的攝像頭，也在采集大量的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，通過對攝像頭數(shù)據(jù)的分析，可以查獲假牌車、套牌車，只要兩輛同一車牌的車在一分鐘內(nèi)，出現(xiàn)在兩個路口，肯定有一輛車是假的；攝像頭攝取到數(shù)據(jù)后，可以進(jìn)行查詢核對。過去，獲得這些數(shù)據(jù)并不難，難的是“對視頻這種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)做出識別，而且車輛的數(shù)據(jù)庫很大，還需要涉及五六個數(shù)據(jù)庫的關(guān)聯(lián)查詢”，算法、計算能力和大數(shù)據(jù)打通能力，都是過去不具備的，現(xiàn)在都可以做了。

5月9日，北京申通快遞的員工正在分揀快件。每年幾百億的網(wǎng)購訂單信息，是挖掘和更新數(shù)據(jù)庫的最好來源之一

閔萬里從交通開始做，后來又延展到物流，因為物流“涉及貨物配送路線，跟交通有關(guān)”，再垂直往下，“又做物聯(lián)網(wǎng)”。智慧交通對互聯(lián)網(wǎng)巨頭來說，遠(yuǎn)不僅僅是車輛的互聯(lián)網(wǎng)，而且還是車輛與所有道路裝置的互聯(lián)化和整個道路系統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)化。

地圖：重建時空

6月8日，端午節(jié)小長假的前一天。17點(diǎn)40分正是交通晚高峰，在高德地圖辦公室實時監(jiān)控的大屏幕上，無數(shù)發(fā)光的小圓點(diǎn)正在北京地圖上緩慢移動，超過一半的道路紅成了一張網(wǎng)。高德地圖副總裁董振寧饒有興致地讀起了“極度擁堵”的排行榜：“第三名，西二環(huán)，47分鐘；第二名，北三環(huán)，79分鐘；最堵的是北四環(huán)，這段路不到3公里，測算要走131分鐘——已經(jīng)徹底堵死了。”

所有的擁堵在這里都被數(shù)字精確地量化：新街口外大街不到2公里左右的路程，還要再走50分鐘。德勝門外大街上的乘客打開手機(jī)，會發(fā)現(xiàn)自己所處的路網(wǎng)顏色早已紅得發(fā)紫——他們正在忍受著高達(dá)46的擁堵指數(shù)，意味著他們這段旅程耗費(fèi)的時間將是正常行駛時的46倍。

城市的路網(wǎng)正在以500米到兩三公里不等的長度單位進(jìn)行監(jiān)測，這些實時的路況數(shù)據(jù)，22%來自高德從出租車、物流車等處得到的行業(yè)車輛數(shù)據(jù)，78%是眾包的數(shù)據(jù)來源。眾包的對象，就是乘客們自己：地圖上移動的光點(diǎn)，都是現(xiàn)在正在使用高德地圖的用戶，它們像采集器一樣把自己的行進(jìn)方向、速度等作為道路信息實時傳到服務(wù)器上。這種交通大數(shù)據(jù)動態(tài)信息的更新，已經(jīng)達(dá)到了分鐘級的水平。

即使是在五六年前，北京數(shù)字地圖的數(shù)據(jù)的更新還要以季度為單位。董振寧還記得，14年前自己加入高德地圖時，公司的底層道路數(shù)據(jù)采集全都靠采集車，一臺車成本至少幾萬塊錢，上街采GPS軌跡、采錄像，高峰時期100多輛采集車在全國掃街?！澳嵌际怯媱澖?jīng)濟(jì)的做法，我要采北京、天津、上海，就開始做排期，派車一個城市一個城市地去收集數(shù)據(jù)?！碑?dāng)時的用戶沒法直接使用高德導(dǎo)航，高德只把地圖導(dǎo)航服務(wù)提供給整車廠，用戶買新車時要花幾萬塊錢加一個車載導(dǎo)航模塊。2006年開始提供車載導(dǎo)航時，高德最初賣的版本只有36個城市，隨后是72城市、140個城市，一直加到全國360多個城市。如果想跟上新地圖，還要再向4S店花2000塊錢買張新光盤來升級。至今，不聯(lián)網(wǎng)的車載導(dǎo)航依舊按這種方法緩慢地更新?lián)Q代，只不過光盤變成了硬盤。

那種“大城市一年更新四遍，小城市一年更新兩遍，太小的城市一年就一遍”的地圖更新速度，今日看來簡直是天方夜譚。移動互聯(lián)網(wǎng)興起后，手機(jī)導(dǎo)航很快取代了車載導(dǎo)航的重要性，采集車還在，但成千上萬無處不在的用戶一打開APP，就立刻變成了海量的觸角，每一步移動都在貢獻(xiàn)最新的地理數(shù)據(jù)。

“每一個用戶都是地圖的信息源，如果路網(wǎng)上本來這一片是空白，漸漸發(fā)現(xiàn)有用戶在這里快速地經(jīng)過，跟衛(wèi)星影像疊加在一起，我們就會發(fā)現(xiàn)這里是一條新增路線；如果一條路看上去是小道，但有大量的用戶在走，就說明這是條交通要道，我們就要在導(dǎo)航里把它的道路等級提高?！倍駥幐嬖V我們，手機(jī)數(shù)據(jù)本身會說話——步行的行人時速不會超過6公里，而且手機(jī)會持續(xù)劇烈地震蕩；駕車的時速會超過二三十公里，要比外賣小哥的電動車更快速。他認(rèn)為大數(shù)據(jù)是最準(zhǔn)確的測量方法：兩條路，一條有一萬個人走，另一條有一百個人走，肯定前者比后者更重要。當(dāng)你能采集到這么大量的使用信息時，對道路的判定就變得極其精準(zhǔn)，這就是大數(shù)據(jù)魅力所在。

如果說采集車時代是一條一條人工渠，那么移動互聯(lián)的普及讓每一個手機(jī)都成了數(shù)據(jù)的源頭，字節(jié)從每個人指尖的點(diǎn)點(diǎn)滴滴開始匯聚，集合成了滔滔不盡的數(shù)據(jù)湍流。而正是這些湍流推動著地圖向著眾包化和智能化的方向越走越快?，F(xiàn)在的人們打開數(shù)字地圖，已經(jīng)不僅僅是為了知道從A地到B地怎么走，還想要了解怎么才能更好走：尤其是在北京、上海等大城市，人們更多依賴地圖去幫忙躲避通勤的擁堵?？磶c(diǎn)出發(fā)、走四環(huán)路還是三環(huán)路能更節(jié)省時間。在近兩三年，又涌現(xiàn)了另一個海量的需求——給自己的位置做定位。

騰訊地圖事業(yè)部副總經(jīng)理謝建家發(fā)現(xiàn)，在過去的兩年內(nèi)，騰訊LBS（基于位置的服務(wù)）調(diào)用量增長超過了20倍。在微信、手機(jī)QQ、京東、滴滴等APP上，人們大量地發(fā)出、調(diào)用地理位置，這背后都是騰訊地圖的數(shù)據(jù)支持，人們已經(jīng)習(xí)慣了這種地圖使用方法，而且需求在持續(xù)上升，現(xiàn)在騰訊地圖每天要處理的定位調(diào)用量已經(jīng)超過了400億，LBS服務(wù)的調(diào)用量超過了20億。

跟高德地圖以道路信息為重點(diǎn)不一樣，謝建家認(rèn)為騰訊地圖的核心，是為整個騰訊的生態(tài)體系提供LBS支持，就像云計算、支付一樣，都在提供一個基礎(chǔ)的服務(wù)。謝建家列舉，在應(yīng)用商店里，top10的APP里面，騰訊要占6個，top20里，騰訊要占11個：“騰訊有廣泛的LBS服務(wù)場景，有最大規(guī)模的用戶群體。在服務(wù)的過程中，騰訊地圖取得的是活的數(shù)據(jù)，形成了一個閉環(huán)的大數(shù)據(jù)體系?！边@個數(shù)據(jù)的閉環(huán)，正在豐富數(shù)字地圖的另一個維度：POI（Point of Interest，即“興趣點(diǎn)”）。

跟路網(wǎng)相比，路上的餐館、學(xué)校、商鋪等點(diǎn)數(shù)據(jù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)龐大得多。百度地圖事業(yè)部副總經(jīng)理胡玥在年初列舉過幾個數(shù)據(jù)：“在中國到底有多少道路？——超過1000萬公里。如果你想讓你的地圖有效的話，至少把600萬公里搬到地圖上來，但一年內(nèi)超過30%的道路都會發(fā)生變化?！比绻f路網(wǎng)的變化可以靠行車的大數(shù)據(jù)來解決，POI的變化則是所有地圖商共同要面對的難題——1000萬公里的路網(wǎng)上，需要采集的POI會有幾千萬個，而城市里那些小餐館、小商鋪更替的速度，只能用瞬息萬變來形容。你在微信上發(fā)送的每一個定位、在百度外賣上輸入的每一個收餐地址、在滴滴上發(fā)送每一個叫車位置，都在使用POI的信息，也同時在告訴背后的地圖運(yùn)營商：這個POI是活的。一個越發(fā)重要的數(shù)據(jù)源是專車。騰訊地圖是滴滴打車最早的合作者，滴滴車輛的調(diào)動、派單的規(guī)劃，都在使用騰訊地圖的服務(wù)。全國每天上千萬的訂單是一筆巨大的數(shù)據(jù)財富，它們自己攜帶著POI信息，也在做自我驗證，而這種互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的最大特點(diǎn)就是，用的人越多，服務(wù)越準(zhǔn)。

高德地圖正在利用母公司阿里的物流信息——淘寶網(wǎng)的每張訂單上都有一個發(fā)貨地址和一個收件地址，每年幾百億的訂單滾動下來，就是挖掘和更新POI最好的數(shù)據(jù)庫。董振寧說，在理想狀態(tài)下，一個商鋪的公司發(fā)生了變更，如果有物流進(jìn)入阿里的渠道內(nèi)，幾天后高德地圖上的信息就會做出改變?！斑€有阿里的菜鳥物流，它掌管著中國將近50%的物流車，我們在幫它解決最后一公里的引導(dǎo)問題。它把所有的物流數(shù)據(jù)給我們，我們再以此更正地圖數(shù)據(jù)，互惠互利?！?/p>

跳出這些量變的修正，所有采訪對象都告訴我們，互聯(lián)網(wǎng)地圖真正的質(zhì)變，都要回歸到無人駕駛上——在行車導(dǎo)航上，不管是精度，還是跟車的結(jié)合上，現(xiàn)在的手機(jī)地圖已經(jīng)到極限了。雖然看起來車載導(dǎo)航的市場在萎縮，可一旦汽車連接了互聯(lián)網(wǎng)，未來的導(dǎo)航還是要回歸到汽車本身。無論是高德、百度、騰訊地圖，還是內(nèi)容提供商四維圖新，大家都已開始制作高精度地圖，傳統(tǒng)地圖數(shù)據(jù)的精度是米級別的，這對于駕車導(dǎo)航服務(wù)來說已經(jīng)足夠。但自動駕駛要實現(xiàn)的是在高速行進(jìn)中的變道超車、上下匝道等動作，對于數(shù)據(jù)精度的要求達(dá)到厘米級別。目前在測試道路上，像百度高精地圖的誤差，已經(jīng)能達(dá)到只有不到一根車道線的寬度。

相比于繼續(xù)砸錢做高精度地圖，一些小體量的地圖正在彎道超車。搜狗地圖剛剛在5月份發(fā)布了全語音“搜狗智能導(dǎo)航”，這個導(dǎo)航看起來更像一個會追問的siri，在演示視頻里，車主口述出去機(jī)場的需求，車載導(dǎo)航可以經(jīng)過幾輪對話，提供出航班的延誤信息、建議車主出發(fā)時間，記住出行的起始點(diǎn)。整個交互過程都是依靠語音完成的，幾輪對話已經(jīng)開始接近于人與人之間的交互方式。搜狗地圖事業(yè)部總經(jīng)理孔祥來正在和各種車企談合作，把這套系統(tǒng)直接植入到新車上。傳統(tǒng)車商不擅長語音識別的技術(shù)，導(dǎo)航往往聽不懂車主在說什么。搜狗這幾年的在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的布局，正好解決了語音識別和語義理解的問題?！皞鹘y(tǒng)的識別率只能達(dá)到93到94%，但一旦有了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識別率一下子提升了三四個點(diǎn)，在百分之九十幾的情況下，再提升三四個點(diǎn)是一件非常了不起的事情?！倍压愤@個導(dǎo)航背后，是搜狗輸入法的支持。搜狗輸入法每天有20%的輸入都是靠語音完成的，相當(dāng)于每天能采集到1億多的語料樣本過來幫助它快速迭代后臺，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)。

說到這里，雖然明白了從輸入法，到地圖、車載導(dǎo)航，再到自動駕駛之中的語音邏輯，但依然會覺得幾件事已經(jīng)越扯越遠(yuǎn)了。為什么所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭都要養(yǎng)著地圖？到目前為止，對任何一家公司，地圖都是一個燒錢的買賣，為什么大家不能互相購買地圖服務(wù)？孔祥來幾年前就說過，地圖是個非常燒資源的行業(yè)，基本小公司沒有太多存活機(jī)會。到了這個節(jié)點(diǎn)，地圖更需要靠大公司的全套體系才能完成海量的數(shù)據(jù)更新和技術(shù)進(jìn)步?？紫閬砀嬖V我們，在當(dāng)下的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，地圖是一個基礎(chǔ)設(shè)施，它能把虛擬和現(xiàn)實直接聯(lián)系起來，同時，當(dāng)每家公司都想盡可能多地掌握用戶數(shù)據(jù)時，地圖是一個最正當(dāng)?shù)墓ぞ?。而在即將到來的無人駕駛市場，地圖當(dāng)然是最好的入口。這就不難理解為什么百度、騰訊、阿里、搜狗，都在厲兵秣馬地用自家的超級APP和整個公司的生態(tài)體系來升級地圖——面對一個前景廣闊的未來交通大市場，今日的路網(wǎng)和POI中，就藏著未來的大布局。

2013年11月1日，印度新德里的早晨，路上擠滿了騎自行車趕著去上班的人們。人口大國中國和印度，為交通的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了豐富的場景

關(guān)于未來的想象

6月初，籠罩在“江南煙雨”中的杭州很潮熱，堵在不斷阻塞的路上讓人不禁有些煩躁。從蕭山機(jī)場到阿里巴巴所在的西溪園區(qū)，恰好橫穿這座城市的東西對角線。我不禁想，可惜缺少高架橋，是大數(shù)據(jù)也解決不了的工程問題。用滴滴招來的快車寸步不挪動，這時，與我同車的乘客璐璐講了一個在我看來與現(xiàn)實頗有張力的故事。她說，她的朋友去日本旅行，有一次在早高峰坐地鐵，遇上有人臥軌自殺，地鐵毫無疑問延遲。出地鐵站的時候，她領(lǐng)到一張卡片，上面寫著，因為有人臥軌自殺，地鐵被延遲了。下面有5分鐘、10分鐘和15分鐘三個選項，她的那張在10分鐘上劃了個勾，每一班地鐵都有不同的延誤時間。這張卡片主要是為日本上班族準(zhǔn)備的，用于打卡時做解釋，你既不會因為地鐵的延誤而被扣工資，也無法借口地鐵延誤而遲到得更多。在驚嘆于日本地鐵的人性化的同時，她贊嘆日本公共交通的高度智能程度。

在浙江省交通廳午休時分安靜的辦公樓里，我見到信息中心的主任韓海航。他沒有官僚氣，談話也毫不給人有所顧慮的謹(jǐn)慎感。他所領(lǐng)導(dǎo)的信息中心在全國交通系統(tǒng)的信息中心里算最小的部門，但在智能交通領(lǐng)域，它的創(chuàng)新在全國范圍內(nèi)都很領(lǐng)先?！斑@個部門的人對數(shù)據(jù)理解和管理都有深刻的認(rèn)識，政府和社會的數(shù)據(jù)服務(wù)能力有很多提升?！表n海航向我解釋，從政府部門的角度，智能交通分幾個方面，“城建部分負(fù)責(zé)城市交通和道路建設(shè)，交警管交通事故，公共交通如出租車、地鐵和公交車則由我們交通部或者交委管。深圳和上海比較前衛(wèi)，交警和交委在體制和管理上逐漸融合，這更符合國際上先進(jìn)城市的經(jīng)驗”。

韓海航是移動互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的擁躉，“尤其在中國和印度這樣的人口大國，為交通的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了最豐富的場景，很有前景”。3年前，阿里云推廣還很艱難的時候，他接觸到阿里云，當(dāng)時世界上真正把云變成實踐的還只有亞馬遜云。但中國的政府部門利用移動互聯(lián)網(wǎng)做事情其實很早?！吧虾Ｊ啦臅r候就在用了，我們與上海交流很多，所以接觸互聯(lián)網(wǎng)的理念也很早。上海世博會實際是一個開放的城市，與北京奧運(yùn)會有所不同。那上海市政府就必須要預(yù)測，世博會召開的那4個月會有多少人。上海世博會沒有出現(xiàn)任何踩踏事件，其人數(shù)進(jìn)入最多的一天達(dá)到了103萬人次。當(dāng)時他們用互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測，一天園區(qū)會停留90萬人，公安部門用傳統(tǒng)方面預(yù)測的是70萬人，上海市政府是按照90萬人配警的。103萬是流動的總?cè)舜?，?0萬配警就沒出現(xiàn)任何事件。之后上海出現(xiàn)過踩踏事件，恰好是因為那一次不是由上海市，而是由發(fā)生踩踏事件的區(qū)政府在做應(yīng)急預(yù)案，區(qū)政府沒有這個手段來預(yù)測人流。后來我們利用大數(shù)據(jù)做交通時，借鑒了上海，就是移動互聯(lián)網(wǎng)?！苯佑|到阿里后，他很快意識到，“利用阿里云的基礎(chǔ)設(shè)施，可以獲得三大電信運(yùn)營商不能提供的一些通訊資源。以前我們的網(wǎng)站放在電信，用電信的帶寬，就經(jīng)常有聯(lián)通的用戶投訴我們，該怎么辦？電信和聯(lián)通之間的網(wǎng)關(guān)是有瓶頸的。阿里把這三家運(yùn)營商的帶寬融合在一起，就解決了這個問題。這個需求當(dāng)初是直接目的?！?

實際上，阿里、騰訊和百度沉積的大量數(shù)據(jù)，也為政府部門提供了很大方便。“很多專家經(jīng)常呼吁政府要開放數(shù)據(jù)，我說，政府是缺數(shù)據(jù)的。有的數(shù)據(jù)不能開放，比如隱私和身份信息；其他數(shù)據(jù)又大多是統(tǒng)計數(shù)據(jù)，統(tǒng)計口徑不停在變，原始數(shù)據(jù)不可追溯，可信度很成問題?！痹诎⒗?、騰訊和百度從電商、社交網(wǎng)絡(luò)和搜索引擎積累的海量數(shù)據(jù)里，交通部門開始挖掘和篩選業(yè)務(wù)里有用的數(shù)據(jù)。2014年10月1日，浙江省交通廳借用阿里的數(shù)據(jù)處理能力，在浙江省兩條最堵的公路上做了智能交通的嘗試?！耙酝覀儾恢拦肥裁磿r候堵，大家都用百度或高德了解通行情況。城市里面很準(zhǔn)，但高速公路上他們有一定困難。我們用更加廉價的方法，比如手機(jī)芯片（跟聯(lián)通合作），分析當(dāng)前這幾條高速路的通行狀況。2015年我們做了1300公里浙江的高速公路，去年12月1日，同阿里做了未來1小時的高速公路路況預(yù)測。這個場景只聽說巴西利用微軟的技術(shù)做過，但也只是很小一段路。我們的整體準(zhǔn)確率保守估計是80%以上，到春節(jié)的時候，達(dá)到將近90%?！鳖A(yù)測模擬，這是大數(shù)據(jù)作用?！坝腥藛枺疄槭裁匆鰧崟r數(shù)據(jù)？高德和百度不都有嗎？但實際上，我們的目的是預(yù)測，以便治理和服務(wù)?！?p>

戴姆勒旗下汽車共享項目car2go CEO尼古拉斯·科勒。car2go是華盛頓和波特蘭的第一個分享汽車服務(wù)，用戶可以通過智能手機(jī)應(yīng)用軟件找到34平方英里內(nèi)可使用的車

雖然目前的實踐，還主要在城市交通的范疇內(nèi)，但城際交通的智能化未來，卻也開始有一些端倪和探索，政府和公司都思考著這個問題。在今年4月騰訊研究院發(fā)布的一份《城際出行報告：后滴滴時代的千億藍(lán)?！穲蟾嬷校蠢樟艘环贿h(yuǎn)未來的出行場景：你只需對手機(jī)說“我要從中關(guān)村去香格里拉，請給我推薦路線”，手機(jī)就會彈出一個窗口，語音答復(fù)“您可選擇如下最佳路線A”。這條路線不僅有火車、飛機(jī)，還有正規(guī)的旅游汽車、當(dāng)?shù)爻鲎廛嚕瑑r格×××，可以入住當(dāng)?shù)亍痢辆频?。這種智能化的一站式交通的實現(xiàn)，有賴于統(tǒng)一資源平臺的形成，在這個平臺上，應(yīng)該具備所有的交通工具、交通服務(wù)者和交通路線。這份報告暢想，智能交通的發(fā)展大致可以劃分為三個階段：第一階段，實現(xiàn)城內(nèi)出行，聚合一個城市所有交通資源，實現(xiàn)一站式的客運(yùn)；第二階段，實現(xiàn)跨城出行，聚合省內(nèi)各種長途交通工具，提供無縫的跨出出行解決方案；第三階段，全國出行，聯(lián)合全國海陸空各種公私交通資源，通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)一站式的出行選擇。目前，在城際交通領(lǐng)域，還沒有發(fā)生動靜很大的變革。但跨城出行的潛在市場體量巨大，2014年可統(tǒng)計的市場規(guī)模超過3600億元，開發(fā)程度卻極低。

阿里巴巴集團(tuán)阿里云事業(yè)群-數(shù)據(jù)事業(yè)部資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜议h萬里

有一些“星火”般的努力，在做出一些嘗試。韓海航向我透露，現(xiàn)在信息中心正在做一些地面和空中數(shù)據(jù)整合的努力，“可能明年會看到一些應(yīng)用成果”。作為政府部門，信息中心發(fā)揮的是“牽線”的作用。比如，浙江有一家企業(yè)，專門做空港大巴的售票系統(tǒng)，在鄭州、福州和杭州都做?，F(xiàn)代出行，空港是一個樞紐，下了飛機(jī)坐上大巴就可以回家，不用自己開車，也覆蓋周邊沒有機(jī)場的城市。信息中心給這家民企和一家央企做了橋梁。今后出行，在航旅縱橫上，很可能就是這樣一個場景：你乘飛機(jī)到杭州再坐大巴去紹興或千島湖，在APP上輸入目的地，飛機(jī)一起飛，它就自動地幫你訂好大巴票，下飛機(jī)，掃一下二維碼就能乘上大巴。公司也可根據(jù)航班情況來調(diào)度大巴，如果航班誤點(diǎn)，地面公司也可以重新安排好大巴的時間，同樣，你上了去機(jī)場的大巴，航空公司也知道你什么時候到達(dá)機(jī)場。在中國，空中和鐵路交通的運(yùn)輸和組織都是從中央自上而下的垂直管理體系，全國聯(lián)網(wǎng)，地方上能夠涉足的飛機(jī)和鐵路管理范圍是很有限的，比如空中交通，浙江省交通廳能管的只是機(jī)場。但以機(jī)場為樞紐，通過信息系統(tǒng)，它也將服務(wù)延伸出去，并不突破管理體系，但也與北京的央企聯(lián)系起來。另一個例子是鐵路，信息系統(tǒng)把上海鐵路局和浙江省管區(qū)內(nèi)的所有客流和鐵路信息都聯(lián)系起來。智能交通更遠(yuǎn)景的未來，也許是陸海空都銜接的綜合交通，“整個社會資源無縫對接最大有效化”。現(xiàn)在，公路、鐵路和空中交通還沒有無縫對接起來。這方面，日本是一個很好的榜樣，如果火車、飛機(jī)晚點(diǎn)，末班公交車也會相應(yīng)的晚點(diǎn)。大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)給交通領(lǐng)域提供了突破原有很多空間限制的想象。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的角度，實現(xiàn)多種交通模式的換乘和無縫鏈接，技術(shù)上可能不是難題，最關(guān)鍵的是需要有買單的人。在綜合交通智能化程度非常高的日本，它基本是靠政府投資來實現(xiàn)的。

與交通相關(guān)的傳統(tǒng)企業(yè)，也以警惕但必須參與的心態(tài)審視著行業(yè)生態(tài)的變局，其中最重要的就是汽車企業(yè)。在騰訊研究院出的《分享經(jīng)濟(jì)：供給側(cè)改革的新經(jīng)濟(jì)方案》這本書里，搜羅了很多傳統(tǒng)汽車廠商擁抱共享經(jīng)濟(jì)的案例，包括德國戴姆勒全資子公司戴姆勒智能交通服務(wù)集團(tuán)的car2go綠色出行方案、寶馬的DriveNow汽車共享項目、大眾的Quicar汽車共享項目、雷諾的電動車Bluecar共享業(yè)務(wù)、福特的GoDrive試驗項目、通用的Maven和CarUnity汽車共享業(yè)務(wù)等。

在阿里、騰訊和百度這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)眼中，汽車的未來更可能是從簡單出行，變成更差異化的終極體驗式消費(fèi)。阿里就主要與上汽合作，進(jìn)行一個車聯(lián)網(wǎng)項目。閔萬里預(yù)測：“智能駕駛和無人駕駛，它要有車載終端。這個車聯(lián)網(wǎng)項目，就是在車上加一套嵌入式操作系統(tǒng)，實現(xiàn)各種通過聯(lián)網(wǎng)可實現(xiàn)的事，以及智能規(guī)劃它的出行方案。廠商需要的是差異化，像特斯拉那樣，要有標(biāo)準(zhǔn)件，也要有定制件。發(fā)動機(jī)是無法差異化的，定制主要發(fā)生在非機(jī)械功能上?！彬v訊地圖事業(yè)部的副總經(jīng)理謝建家則告訴我們：“未來，車會改變它的屬性。自動駕駛之后，車就是一個移動的智能空間。當(dāng)汽車變成智能出行后，就變成了一個類似家和辦公室之外的空間。人在里面需要外界信息接入，需要智能服務(wù)。你在里面娛樂、社交、聽歌、玩游戲，這是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以提供的。騰訊車聯(lián)就是在做這些?！彪m然都在談智能交通，但傳統(tǒng)汽車的思維方式，卻又有微妙不同。它們更多的是強(qiáng)調(diào)輔助駕駛，未來駕駛者仍然是駕駛的中心，這樣會涌現(xiàn)ADS這一類的技術(shù)。他們的隱憂，是擔(dān)心汽車像移動運(yùn)營商一樣被管道化，用戶都是互聯(lián)網(wǎng)的，車變成了工具，慢慢淪為一種運(yùn)輸屬性。博弈在進(jìn)行著。