高德软件：科技“导航”智慧交通

　　如果说互联网是前沿科技“群雄逐鹿”现象的聚集地，那么随着科技的逐步落地，“传统”行业利用科技转型，进一步完善智能产业，构建智慧体系也在有序的进行当中。
<p>　　北京的&ldquo;堵城&rdquo;驰名中外，不仅是北京，城市交通问题已逐渐成为各国城市发展的&ldquo;顽疾&rdquo;。以中国为例，由于城市交通行驶车辆数量不断增加，以及城市内道路使用率分布不均，城市交通拥堵问题已经引起社会各界关注。为了能有效地控制这一局面，智能交通管理在现阶段被普遍视为能较为有效地解决城市交通拥堵问题的重要手段和方法之一。而高德便是为智能交通贡献自己力量的企业之一。</p>
<h3><strong>　　虚实结合的采集分析体系</strong></h3>
<p>　　在大数据时代，精准、实时的智能交通依靠前期海量的数据积累，而高德的数据搜集则集虚实于一体。</p>
<p>　　众所周知，在实时交通数据采集方面，通常采用大量的行业运营车辆(如出租车、物流车)作为浮动车，通过GPS 车载装置和无线通信设备，将车辆行驶信息(如时间、速度、坐标、方向等参数)实时地传送至浮动车信息中心，经汇总、处理后生成反映实时道路路况的交通信息。高德交通流数据便是以行业浮动车数据为主。据悉，高德有其自主的地图数据采集团队，常年在第一现场搜集一手数据，实地采集测量每一个POI(Point of Interest)信息点，包括名称、类别、经度、纬度、附近商圈等&ldquo;导航地图信息&rdquo;。每个复杂的路口作业人员每年会不定期地重复采集路口数据变化，更新道路交通状况，经过反复的修正积累，确保为精确的交通导航提供最新的数据源。</p>
<p>　　除此之外，在实时交通数据采集方面,高德还与各地多家数据源厂商紧密合作，本地化获取行业数据(包括：普通出租车监控数据、长途客运车数据、物流车监控数据等)。据介绍，在大型城市，高德行业交通流数据的覆盖情况超过行业标准。以北京为例，全城近6万辆的出租车，高德可从其中获取近5万辆车的数据信息。当然，众包模式的交通信息上报体系也是提高高德实时交通数据覆盖与服务质量的重要手段之一。通过推动普通公众用户积极参与信息上报，基于大量用户的数据反馈，差异化地发现高德现有导航电子地图数据中没有的道路数据，从而完善导航电子地图数据的生产工艺，提高数据现势性(地图所提供的地理空间信息要尽可能地反映当前最新的情况)与数据更新效率，帮人帮己，形成智能的交通数据良性循环。</p>
<p>　　搜集到第一手新鲜热辣的路况资讯，接下来要做的便是将点滴累积起来的海量实体数据，分门别类地导入数据库，包括道路环境(道路等级、所处区域等)、天气情况、特征日(工作日或节假日)等参数， 基于大数据分析与挖掘算法与模型，研究分析各类因素与交通路况之间的影响关系。通过一系列的清洗、整合、运算、分析等流程，最终制成云端数据，得出每条道路在不同环境或不同时间的路况规律(如：北京北四环中路在晴天或雨天时一天内交通路况变化规律)，从而为交通预测和路径规划提供数据依据，更好地做到&rdquo;取之于民用之于民&rdquo;。记者了解到，高德自身拥有一套较为完善的LBS云体系，可很好地支撑搜索定位、在线导航等一系列与位置相关的业务内容。与阿里巴巴的合作，可以在数据分析、搜索技术、云平台等多方面进行互补与对接，将双方的数据、技术优势有机地结合，为公众出行提供更为高效、便捷的服务应用，改善公众出行感受，提高用户满意度。 目前，高德拥有361种道路属性，人们在某一个路口应走第几条车道，是否有红绿灯及电子摄像，均可在导航中有所体现。这种良好的用户体验，有赖于后台大量的分类属性及每个信息点精准的信息提示。</p>
<h3><strong>　　大数据&ldquo;导航&rdquo;智能交通</strong></h3>
<p>　　实地采集与高效先进的科学体系结合，让海量&ldquo;呆板&rdquo;的数据有了鲜活的现实价值。正因有了强大的技术手段，让历史，甚至是实时数据在一定程度上解决或缓解公众出行难问题，尽可能帮助出行者规避拥堵路段，节约出行时间和出行成本，为理想的&ldquo;一路畅通&rdquo;提供先决条件。高德交通信息事业部总经理董振宁告诉记者，高德主要通过以下几个层面体现大数据是如何&ldquo;服务&rdquo;智能交通的。</p>
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<img alt="\" height="400" src="http://www.3snews.net/uploadfile/2013/0927/20130927102408169.jpg" width="280" /></center>
<p style="text-align: center;"><span style="font-size:12px;">　　高德交通信息事业部总经理董振宁</span></p>
<p>　　用户行为数据分析与导航服务改善层面，通过深度分析挖掘广大用户驾驶习惯和行为规律，从中分析归纳用户经验，记录与现行高德导航规划更优的行驶路线，不断优化与改善导航路径规划服务，向用户推荐尽可能避开拥堵路段，减少行驶时间的出行路线。</p>
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