交通大数据是怎么解决拥堵的？

谢邀，交通管理专业，工作几年了，算是有一点话语权，简单谈谈。数据解决拥堵，最好懂的就是利用数据发现拥堵，解决拥堵。用大家平时使用的高德地图来举例，都比较清楚高德地图具备的实时路况查询功能，同时还可以提前7天预知车流量及拥堵时段，以此避开拥堵路段，甚至可以提前规划最佳路线，这个背后逻辑其实就是依赖于高德数据分析团队提供的数据挖掘和研判。

另一方面，交管部门还可以根据高德地图数据团队提供的数据来研判，对道路的建设做一个合理的量化评估，对不合理道路规划及时作出调整。就拿北京林萃路来说，今年6月30日，北京市林萃路实现全线贯通，成为回龙观地区连接中心城区的一条重要城市主干路。林萃路全线通车后，有效分流了回龙观西大街等部分主要道路的车流，有效减少拥堵。

林萃路开通之后，高德大数据也对其交通状况进行了监测，可以放一张图看看数据监测的效果。

由此可见林萃路开通后效果良好，这都是归功于高德对交通数据的有效监测，以及政府部门的及时改良。只要政府部门与交通数据分析团队积极合作，就能把交通数据切实地转换为方法论，并且从实际上改良交通，让大家出行不拥堵，道路更通畅。

除此之外，像一些设计有问题的高速公路路段也可以通过交通数据来解决问题，比如应四川高速交警六支队需求，高德地图提出了“高速公路长下坡路段智慧特管区”解决方案，并推出全国首个试点案例——针对雅西高速公路菩萨岗至石棉51km长下坡路段进行“互联网+”管理和改造。高德数据团队为该路段的改造提供数据分析，有效降低了事故发生率。由此可见，高德地图凭借其数据优势，在精准治理拥堵这一方面作出了不小贡献。

当然，也有和高校合作产学研一体化的案例。比如高德地图就和中国公路学会一起成立了未来交通与城市计算联合实验室，这个实验室做了一些项目，比如城市“交通医生”、智慧公交、城市大脑等等，高德地图通过与同济大学杨晓光教授团队合作，基于高德轨迹大数据的OD（起终点）结果分析，解决了上海南北高架主线拥堵的问题。说到这里，答主感叹自己生不逢时，如果也能赶上产学研一体这个机遇，就会方便很多（老泪纵横jpg）

就所知道的治理路段拥堵的各种手段来看，交通大数据太重要了。没有它，所谓的解决方式都只能停留在纸上谈兵的阶段。

首先，一般情况下，路段拥堵要么是因为早晚高峰车流量集中时段，要么是前方出现了交通事故。其实在治理拥堵这件事上，我们已经有了多样化的尝试，都是建立在熟知交通大数据的基础上。在这方面就不得不联想到本身拥有阿里全系强大数据库又与近200家交管部门合作掌握一手权威交通事件信息的高德地图，其在精准治堵的应用上就很占优势了，就根据它的各种尝试来聊聊吧。

针对道路的早晚高峰期，高德的未来交通与城市计算联合实验室就通过控制优化交通信号，缓解了上海南北高价主线的拥堵情况。这是怎么做到的呢？它是基于高德轨迹大数据的OD（起终点）进行分析，针对目前上海南北高架主线拥堵严重，城市交通走廊通行效率降低的现状，在进行交通信号控制优化前首先计算出关键的控制点。进一步基于分析出的关键控制点，对上海南北高架匝道控制方案进行动态仿真。实施匝道信号控制后，拥堵源头回溯，提前控制匝道车辆流入，保证主线通行效率，避免快速路功能失效，从而达到有效缓解道路拥堵的目的。

而针对杭州中河高架拥堵的整治则是通过“城市大脑”依托最基础的数据地盘，搭建了对城市交通生态的“感知系统”，其中包括城市路网数据、浮动车数据、物联网数据以及视频数据。通过分析驾车流量和通勤OD数据分析诊断了拥堵致因，执行动态交通均衡诱导策略，预估区域路网整体拥堵延时指数可下降22%。

减少交通事故的典型是针对雅西高速长下坡路段的“智慧特管区”试点，雅西高速的长下坡路段是典型的山区高速公路，路况复杂，交通事故多发。通过工程改造、合理规划、强化路面通行管控等多种手段。例如高德地图的精准诱导，将智慧特管区的标准交通信息分类植入到地图中，针对货车用户进行定制化诱导，在导航过程中针对关键信息点进行语音提示及标注，包括途经的交通特管区的各种信息。整体提升路段交通安全水平，最终达到了货车事故率为客货车辆总通行量的十万分之2.4，且均为简易事故的理想效果。

不管是哪种方式，可以看到都是建立在拥有海量、多维且权威的交通大数据基础之上，才能够做到有针对性地解决问题。相信随着数据越来越精准，各种拥堵的状况会得到一定的缓解。

交通大数据怎么解决拥堵问题，其实我觉得更多的是会使用到地图来帮助解决这个问题，因为人们使用地图的频率会比较高，所以我觉得可以借助地图来解决交通拥堵的这个问题，至于该怎么解决我可以分享一下我所知道的。之前我有在微博上刷到一篇关于这个话题的文章，里面有提到使用地图怎么解决交通拥堵的问题，我记得其中介绍的有百度和高德。高德能够治理交通拥堵的问题主要是由于他们有强大的数据，百度虽然也有数据，但是相比起高德会稍微弱一些，而且高德对于治理这类似的问题有经验，他们在北京那边已经试运营过了，效果还不错，百度目前还不是很清楚。不过我觉得既然高德已经开始行动了，那百度应该也不会落后的，就期待着还我们一条通畅的道路吧！

很多人都会发现，最近几年，其实不只是北上广深等一线城市，很多中小型城市都已经出现了交通拥堵的问题。而在这个大数据时代中，解决交通拥堵还必须要依靠交通大数据的力量。而在解决交通拥堵的问题上，我觉得高德是真正做到了对症下药。在2017年开始，高德就正式与中国公路学会联手成立了未来交通与城市计算联合实验室，依靠大数据技术培养出大量未来交通出行方面的高智能化人才；2019年，高德又发布了AI大数据城市交通智能分析诊断的系统，该系统可以根据AI算法对不同路网路段路口的交通运行情况进行实时跟踪，并从时间、空间、强度这三个维度对城市交通状况进行评价。

在治疗交通拥堵问题上，高德地图能够准确对某地驾车流量和道路密度进行分析，预估路网拥堵指数，依靠大数据对动态交通进行实时播报，数据更新速度很快，这也是高德这几年能够受到广泛认可的关键。

原本是路痴小菜鸡一枚，没想到这么些年为了摆脱路痴还研究透彻了，哈哈哈终于能有资格来谈谈这个问题了。都说互联网时代流量为王，但我却觉得数据才是血液，你想想啊，现在各种软件是靠什么来进行分析预测用户需求的呢，还不就是采集到的数据。同样的，在解决交通拥堵上也是靠的大数据，个人认为数据池对导航软件定位及规划的准确性还是很重要的，通过收集到的现有的或者历史数据来进行分析，预测未来高峰路段才能有效避坑。这时候问题又来了，怎么避坑呢？避坑这就考验导航平台的数据处理及深度计算能力了，对数据进行深度挖掘处理，只有如此，才能够将数据转化为实实在在的定位及路线规划服务，否则仅仅能够收集数据也无济于事。总的来说，大数据解决拥堵问题，靠的就是算法~

交通拥堵的问题对于目前的导航软件来讲应该都不是什么大问题。因为随着使用需求的增加与自身技术的进步，在这方面，导航软件已经尽其所能的给我们提供便利了。

首先，导航软件有着国内较全的交通数据。这些交通数据能随时将信息传递给导航软件终端，进行分析后，在用户面前呈现的就是他想了解的交通情况。比如说百度地图，在下班高峰期，会将交通拥堵路段用红色显示，告诉用户堵车，请绕行。

用户从导航软件得知堵车的消息以后肯定会想办法绕开。这样对于堵车的路段来讲，就会减轻交通压力。可能堵车的情况依然存在，但是随着车流量减少，堵车的情况也会得到改善。这样一来交通拥堵问题，自然而然就会被解决。

综上，借助数据对交通情况进行分析，交通拥堵的问题自然也就不是什么难事。