刘澍全：阿里云助力互联网+智慧交通-刘澍泉

由公安部交通管理局指导，公安部交通管理科学研究所、人民日报媒体技术股份有限公司、高德地图、新浪微博联合主办的2016（首届）“互联网+交通出行服务”论坛9月28日在北京召开。本次论坛以“智慧交通、融合创新”为主题，旨在分享创新服务及技术成果，倡导交通管理大数据与新媒体等互联网+手段应用，进一步提升政府职能部门的决策水平和服务社会的能力。阿里云计算技术总经理刘澍全带来阿里云助力互联网+智慧交通的讲演：

刘澍全：今天进入一个数据时代，数据成为了生产资料，会议是我们的资源。今天会议大家都在说大数据，都在说数据怎么用，而我们现在看阿里云是最快的能够去把大数据发挥出我们社会价值，发挥出应用价值的这样一个公司。所以我们也非常希望能够去把我们的能力带给所有的交通客户，包括我们的社会上一些其他的客户。所以在我们的理念里面，我们已经进入到了一个数据的驱动的世界，在这个数据驱动的世界里面，互联网是基础设施，所有的设备，所有的人，所有的东西基本上通过互联网都可以连接起来。

同时我们也可以看到云计算及公共服务。我们可以看到原来大家还在讨论说要不要自建机房，要不要自己买设备。今天更多想能不能快速交付我的业务价值。所以基于这样的理念底下，我们可以看到分析报告不跟大家详细说了，因为分析报告基本上已经出了一年了。但是最新数据是什么？在上个季度的时候，高盛对阿里云单独公司的估值公司到了420亿美金，这是一个什么概念了？就是基本上是中国最大的一个云计算公司，而且相对来说这一个体量可以顶到某一些电商的体量。所以我们也可以看到今天主要给大家分享这样三个方面：

第一，阿里云大数据的能力。第二，交通大数据算法能力。第三，交通可视化能力。

去年阿里云到底都做了什么？

如果去年有同事或者有朋友去参加过我们的游戏大会，你应该可以看到我们的产品发布还是在十几个或者二十几个产品，但是今天在阿里云官网上面可以看到80几个产品，而去年做的最重要的一件事，就是中间整个大数据服务能力的提升。原来可以看到基本上所有的数据平台会以数据引擎方式去提供这些能力，会告诉你说我能够存多少数据，我能够算多少数据，然后会告诉你说我的数据是采用非结构化方式存储的，我怎么去保证数据一致性呢？但是今天去看，我给你一个纯的计算引擎，大部分客户是用不起来的。所以在去年我们用了一年左右的时间去把这种分布式计算能力，把这种海量计算能力封装打包出来，能够给客户灵活运用。我们通过交互整个数据开发平台，包括我们整个数据加速平台，能够让数据被客户所理解，让客户所去用。我记得开始的时候有不少同事都提出来，包括不少客户提出来，有数据魔方应用，标准体系建设？这些是什么？实际上是业务人员能够理解我们DBA所理解的尝试。所以我们会去把大数据的能力加速的被社会这边所去采用。

我们也可以看到就是说在阿里交通领域来看，对于整个大数据整体架构。我们认为底层是基础设施，然后再往上是我们的平台服务，然后再往上才是我们的整个数据支撑层。我们通过数据支撑层然后协助梳理和交通相关的，和人、车、路相关的主要的信息，包括事件，然后向上去提供这种算法分析，包括一些分析模型。然后再往上去提供我的数据业务服务。这是对整个交通领域里面阿里云所提供的这样一个服务。

然后分别来去看一看，因为今天下午听了很多次的和互联网信号灯相关的话题。互联网信号灯到底阿里云怎么实现的？实现效果就不说了，第一，把海量数据做一个采集。所以说在数据源引入包括APP导航数据，包括浮动车数据，包括我们信号设备数据。然后我们也会把这个信息这一块做融合处理。最后提供信号灯优化算法。最后能够达到实施效果是什么？第一，能够优化实现。第二，就是我的系统是能够是一个自适应的。所以我们可以看到刚才大家所说的这种单点的，包括区域信号灯的评估和建议。这都已经有不少的领导，包括同事介绍过一些成功经验了。

我们说说绿波带，这是整个红绿灯的失衡的指数评估。

绿波带，我们在给青岛这一块做了一个实验，就是说如何去计算车辆通过某一段时间里面，让它通过时间最短。所以我们做了一个最简单的事，把它通过某一个路口所有的信息记录过来，然后我们去记录从A路口到B路口的时候一个通时时间。然后我们再去通过大数据算法去调整每一个红绿灯到底是开多长时间，应该关多长时间。这样我们到达一个目的是什么？是说端到端的情况下，我们会给他一个交通红绿灯的建议，这样去看加快端到端的通行速度。所以红色这一块是我们最后做完了以后的具体结果，效果还不错。

我们还可以看看这是我们整个的路况预测，这个刚才也有不少的领导说过了，我就不再做详细解释了。

同时我们基本上在去年来说，浙江省高速公路管理局有一个深入的合作，帮他处理十一高速公路的流量，今年我们也是希望能够助力整个杭州的城市大脑项目，能够去做到更智慧地处理城市内的一个交通。我们也可以看看这种混合交通的视频分析，因为刚才已经提到了，我们有认知科技，再去处理原来人所处理不了的东西。但是今天我们阿里云到现在来去看的话，我们提供的是计算能力，所以计算能力是什么？是一种通用能力，我们对于这种非结构化的数据处理，包括视频这样一些数据处理，我们都可以去支持。

所以我们可以看到我们做了一个实验，在路口上面通过卡口的一些摄像头，然后去结合流量去做这种视频加上这种结构化数据综合分析。然后得到一个结果，我们能够看到对于传统的结构化的卡口数据做一个修正，包括我们根据流量统计，统计出来这个卡口到底有多少的车是向左、向右还是向前的。

同时我们可以看到这是我们在实验室已经做出来了，我们也做了一些更有意思的分析，这也可以跟大家有一些分享。比如今天就用一个摄像头架在路口，我能够分析出来某一条路，这条路是人行道，然后某一条路应该是车行道。人行道如果违规了就会预警，车行如果违规也会有相应预警。所以相应来说会让我们的交通管理更智能。所以下一步去看非结构化数据，包括视频如何去应用到交通执法领域，包括交通疏导领域是一个非常重要的科技场景。

我们再往下去看，这是一个交通疏导方案，所以大家都讲了很多怎么实现交通疏导，但是都没有讲到我到底技术上面应该怎么去做的。我们可以看一看这是一个真实的事件，这是去年的时候，十一的时候我们在晚上的时候发现了一个绕城高速公路的拥堵。我们可以看到如果右边那幅图大家去看，所有当他行驶速度小于40公里每小时的时候，曲线是非常明显的。如果我们分析上游的所有的滞空点，我们挑选了三个，大家可以看看，他的流量进入的时候，有三个基本上属于零，这个时候就是说基本上没有车辆进去。所以我们针对于这三个滞空点，我们会去做分析。

我们有了这样分析之后，我们再往下去看看。我到底疏导时间是什么？如果按照原来去想的，原来这边三个滞空点，三个滞空点什么时候开始堵车。如果按照原来思路，我肯定是说你开始堵车了，我开始疏导你。但是今天思路并不是这样的，我们通过右边那幅图，可以看到在T58这个时间点的时候，我们基本上就可以预测到你要堵车了，所以我们时间去看，T58跟T87跟T99之间，每5分钟去看差了40几个5分钟，这样去看给我一个交通疏导的提前量，这是我们做大数据里面，做预测里面非常重要的一个环节。能够在事件没有发生的时候，故障没有发生的时候，我提前预测。

再往下看，这是整个疏导点的选择。可能大家会看的比较头晕，但是告诉大家为什么选择刚才那三个点，因为这三个点可能会是影响到我交通最关键的三个点。第一，这三个点的车都会去驶入故障点，第二正常行驶的车，绕车的流量。所以这是我们再去选择控制点里面也好，这样一些逻辑。

我们再去看看交通可视化能力，刚才清华教授已经介绍了，说整个可视化应该怎么去做。大家想一向数据最重要的一点，要可见，数据要变成挂在墙上的业务指标，才能对我的业务有影响，这是阿里云加上高德，我们共同结合的时候所去做出来这样一些交通指挥的，路况指挥大屏。

在里面我们实时标注出来整个路况的信息。然后同时去看，我们也会对一些路口上面做一些优化，有一些展示出来。这样去看，我们是期望通过计算去发挥无法计算的价值，通过阿里云提供海量计算能力，能够去把交通信息，把人的信息，把路的信息结合在一起，然后为公众服务。

谢谢各位！

主持人：感谢刘总给我们带来精彩演讲！智能交通系统作为交通现代化建设的重要内容，在十三五期间应将是我国交通科技领域重点支持和发展的战略方向。互联网+正以不可阻挡的趋势渗透到各行各业，各行各业也都在互联网+和大数据的融合中更加高效的解决问题，塑造新的生态体系。大大方便群众交通出行。至此，新技术、新理念，交通大数据应用分论坛结束，很荣幸主持这次论坛，请各位有序离场，谢谢！