随着互联网的迅猛发展，每天通过互联网传输的数据量已经超越了传统意义上的“大量”的范畴，用“海量”来形容也不为过，且这些数据来源丰富。这些海量数据本身以及各类数据之间的交互构成了“大数据”。随着技术的发展，这些大数据的获取、存储、分析、处理也变得越来越便利。大数据在逐渐发展成为一门学科的过程中，也为我们带来了决策与预测问题的新方法、新手段。同时，大数据的发展为互联网的发展提供了更多的支撑、服务与应用；互联网的发展也为大数据的发展提供了更多的数据、信息与资源，可见，二者的发展相辅相成。继数字时代、信息时代、互联网时代后，人类又进入了大数据时代。
目前，不少企业、政府、学校、研究机构正积极探索有关大数据与交通的研究，涉及的数据类型也十分丰富，包括互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微信、微博、WiFi、App）、物联网（传感器、智慧地球）、车联网、GPS、电信（信令、通话、短信）等。那么，这些大数据又如何为城市交通出行服务呢？
（一）高校积极探索大数据——以手机信令数据为例
随着21世纪个人手机终端的普及，出行群体中手机拥有率和使用率已经达到相当高的比例，人们越来越认识到手机是一种较为理想的交通探测器。手机数据为居民出行信息分析提供了很好的技术选择，可作为现有交通数据采集技术的重要补充之一。
利用手机数据分析推算交通数据信息是一种新兴的广域动态交通探测技术。手机数据定位采用的是基于基站小区的模糊定位技术【16】。该技术的单点定位精度由每个基站小区覆盖的范围大小决定。基站小区覆盖范围半径在市区为100~500米，郊区为400~1000米，该范围一般小于交通小区的覆盖范围，因此，满足交通规划的应用要求。目前，已有大量研究使用手机数据辅助交通规划，相对其他精确定位技术（如GPS），在样本量、覆盖范围以及实施成本和周期上更具有优势，提高了精度的同时也降低了成本。
东南大学物联网交通应用研究中心利用手机信令数据，对交通出行行为做了大量的研究，其中包括：
①结合手机定位数据和仿真模拟的方法，研究了行人在综合客运枢纽内部的运动和换乘特性，并分析了综合客运枢纽乘客整体的集散情况，从微观和宏观两个角度对综合客运枢纽乘客的出行情况进行分析，建立了重点区域群体出行和运动行为的分析方法。
②回顾和比较基于无线网络技术的交通信息采集方法，提出了以地下移动通信基站为基础的获取获取乘客轨迹信息的方法，由此建立了基于手机定位数据获取地铁乘客出行信息的方法【17】。
③从宏观方面利用手机定位数据对综合客运枢纽乘客的集散情况进行了分析，通过建立时空聚类的方法识别了综合客运枢纽在无线通信空间内的覆盖范围，以此识别综合客运枢纽的乘客，并基于乘客的手机定位数据分析了一定时间范围内乘客在城市空间范围内的集散情况。
④利用移动通信网络原理，结合个人手机终端，针对高速公路场景，建立了交通状态感知的理论与方法，对传统的检测器（如线圈等）布设方法进行了改进，并采用获取的江苏省高速公路数据验证了该方法。
以上这些方法有广泛的理论和实践意义，东南大学物联网交通应用研究中心已经将部分研究运用于实际，在“基于云平台的开放式公共出行信息服务研究与示范”项目中运用相关技术，研究解决了市民出行信息服务，提升了城市交通的出行体验。
手机数据在交通领域的应用已获得了广泛研究，有了许多成功案例，展示了“大数据+交通”的诸多可能。未来，随着GPS数据、高精3D地图数据、社交网络定位数据等不同类型的数据逐渐应用于交通领域，相信这些更加精确的数据必定能够助力交通出行。
（二）移动互联网App大数据助力城市交通出行
互联网企业在大数据研究方面也有很大建树，企业利用自己大数据的研究优势，研究布局新的产业或开放数据给学术界提供宝贵资源。毫无疑问，打车App的两大巨头滴滴出行和优步的数据都是大数据行业的宝库，以App大数据研究为基础，可以有效提高城市居民的出行体验。
1.滴滴出行大数据布局出行蓝图
“每个工作日下午一点左右，北京金融街附近会有几个甚至十几个去机场的单子；晚上十点以后，西二旗附近的打车需求非常活跃；而到了晚上，最不受欢迎的打车地点是回龙观……”
上述结论听来是不是像一位“老北京”在介绍生活经验？其实，这是基于滴滴出行的“苍穹”数据系统运算出的结果。“苍穹”是滴滴出行最近上线的一套智能出行平台，可以实时呈现与滴滴出行相关的数据【18】。通过该系统，可以看到目标城市的打车需求有多少、订单几张、成交价多少、出租车怎么分布、人们的出行轨迹等出行信息。
目前，“苍穹”数据系统已经覆盖10多个城市，随着滴滴出行业务的进一步扩张，该系统的应用也将延伸至更多地区，并使数据统计的精确度更高。通过移动端的“苍穹”智能出行平台，用户根据自己的定位，能够实时看到附近的订单情况并分享给好友。随着相关产品的进一步完善，系统会给个人提供更多具体的出行信息，例如“前方几点可能打到车”“晚上工体有王菲的演唱会，建议换个聚会的地方”这些具体的信息对用户的出行选择会产生直接影响。随着该系统在司机端的产品进入测试阶段，系统还可以根据某个地点的历史数据为司机提供建议，例如“去什么地方等候几分钟更容易接到单子”“晚上送乘客到达回龙观，系统可以根据历史订单数量和已经停留在回龙观的汽车数量给出建议，到底要马上离开去下一个地方，还是等10分钟可以带单子走”。根据测试初步阶段的结果，有50%的司机会采纳建议并改变自己的行进轨迹，并且有80%的司机反馈这种指令是有用的。
大数据还能有效提升导航体验。自驾出行的人可能有过这样的经历：顺着导航走的时候，前方出现了不可穿越的障碍物，而导航给出的指示是“直行3千米”。这不完全是技术的问题，导航中构建的虚拟世界和现实世界一样，需要一砖一瓦的构建，当现实世界的道路状况发生改变时，在相关信息没有被传输到虚拟世界的时候，导航就会出错。滴滴出行的大数据团队正致力于改善这种信息不对称的问题，利用计算机辅以人工触发的方式可以获取所需的地图及位置信息，通过对这些信息的运算可以得到道路状况的变化信息。例如，当系统检测到本应直行的行进轨迹，但当天所有车辆都在绕行，说明这个地点的道路状况发生变化，这时系统就可以给这条路线上的司机发出提示信息。
另外，当现实POI(Point of Interest)点和地图中的虚拟POI点产生误差时，如果存在大量的POI点位置出现了20米以上的误差，就可以通过数据手段发现问题，进而修正。例如，某车主家所在的小区位于一条辅路路边，而导航经常会导到相应的主路，车主每次只好绕行。而一段时间之后，车主会发现导航不出错了，可以直接导航至辅路边的小区门口。
【科技Note】
POI是“Point of Interest”的缩写，中文可以翻译为“兴趣点”。在地理信息系统中，一个POI点（图6-2）可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。
传统的地理信息采集方法需要地图测绘人员采用精密的测绘仪器去获取一个POI点的经纬度，然后再标记下来。POI点的采集工作非常费时、费事，对地理信息系统来说，POI点的数量在一定程度上代表着整个系统的价值。
图6-2 上海某地的POI点
每个POI点包含四个方面的信息：名称、类别、经度、纬度。全面的POI点信息是丰富导航地图的必备资讯，及时的POI点能提醒用户路况的分支及周边建筑的详尽信息，也能方便用户在导航过程中搜索到所需要的每个地方，从而选择最为便捷和通畅的道路来进行路径规划。因此，导航地图POI点的多少直接影响导航的使用效果。
以上改变就是大数据完善产品的几个方面。目前，已经完成的功能包括直线距离和路面距离测算、数据搜集、人工纠错的补充等。滴滴出行大数据希望构建的出行蓝图不仅仅局限于以上功能，而更多、更琐碎的工作还需要在应用中逐渐完善。未来滴滴出行世界的这一构建，与滴滴出行的未来息息相关，决定了滴滴出行究竟能做一个工具，还是建立一个小世界。
2.纽约开放优步数据，众人拾柴火焰高
在美国，大量有关出租车和优步的上下客出行数据被免费分享并供学术界研究。这样的科学态度，无疑能帮助更多研究者正确认识并推动出租车行业的改革。当出租车的大数据遇上纽约，一系列新的篇章被谱写，引来各界研究者们各显神通以探究大数据的风采。
（1）数据
出租车和轿车委员会发布的官方出租车的出行记录数据集，包括11亿多条黄色和绿色出租车从2009年1月到2015年6月的出行记录。每一条出行记录都包括了出行从哪里开始到哪里结束精确的位置坐标、出行从什么时间开始到什么时间结束，还包括出行费用、支付方式和出行距离等。这些数据有着巨大的研究价值和商业价值。
（2）地图
图6-3所示是2009~2015年期间纽约市出租车的上客和下客情况。这张地图由很小的点组成，亮一点的区域表示更多的出租车在活动；绿色的区域表示绿色博罗出租车的活动情况，这个绿色博罗出租车只能在曼哈顿和外围区上客。通过这种形式，可以观察到出租车上客是如何更多地集中在曼哈顿，而出租车下客是如何向外围区进一步延伸的。
图6-3 纽约出租车上下客数据汇聚
（3）机场交通
为了在三个区的任一机场坐上飞机，需要提前多久叫出租车？这是一个所有纽约人都会遇到的问题。当然这个问题取决于很多因素：是否严重堵车？联合国是否在开会？出租车司机是否知道避免范威克高速公路（Van Wick Express way）上不可避免的瓶颈路段？通过提取周末所有去机场的出租车出行记录，计算出一天中每一小时内从每一个居民区到机场所需时间的分布情况。绝大多数情况下，去机场最拥堵的时间在16:00~17:00.如果在16:00~17:00这一时间段内从中城到肯尼迪机场，出租车出行所需时间的中位数是64分钟！在这段时间内，10%的出行者的出行时间超过了84分钟，在这种情况下能赶上飞机是很幸运的。
（4）纽约的深夜出租车指数
很多人想要住在“不夜城”，享受大都市完善的生活娱乐设施带来的便利，也有人更青睐安静的社区环境。根据深夜出租车指数，可以区分不同城市的活动特征。如果居民希望居住在一个充满活力、有着丰富夜生活的城市，可以尝试选择威廉斯堡、布鲁克林的绿点或布希维克。深夜出租车指数最高的城市是东威廉斯堡，这里76%的出租车上客量发生在夜间10点到凌晨5点。如果你坚持住在曼哈顿，那么你的首选是下东区或者肉库区。相反地，如果你想避免夜晚的骚动，选择上东区或者上西区更适宜。从第五大道向东延伸到公园大道这段范围内深夜出租车指数最低，仅有5%。图6-4所示是纽约深夜出租车指数。
图6-4 纽约深夜出租车指数
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