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[導(dǎo)讀]前段時(shí)間,舉行了2020中關(guān)村論壇。會(huì)上,滴滴出行的CTO張博發(fā)表了主題演講。張博闡述了滴滴在交通基礎(chǔ)設(shè)施變革層面的探索與實(shí)踐,并且強(qiáng)調(diào)了建設(shè)智慧交通大腦的重要性。

前段時(shí)間,舉行了2020中關(guān)村論壇。會(huì)上,滴滴出行的CTO張博發(fā)表了主題演講。張博闡述了滴滴在交通基礎(chǔ)設(shè)施變革層面的探索與實(shí)踐,并且強(qiáng)調(diào)了建設(shè)智慧交通大腦的重要性。

張博表示,未來(lái)交通出行將在交通基礎(chǔ)設(shè)施、出行交通工具和共享出行三個(gè)層面發(fā)生智能化變革,智慧交通大腦將在交通基礎(chǔ)設(shè)施變革中扮演重要角色,也有望成為解決城市交通問(wèn)題的突破口。滴滴希望與交管部門(mén)等合作伙伴攜手,用科技改善城市交通,共同助力城市的可持續(xù)發(fā)展。

智慧交通大腦打造城市“新基建”

據(jù)張博介紹,滴滴智慧交通大腦是基于人工智能和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的一整套可視化智慧出行系統(tǒng)。通過(guò)結(jié)合城市交通信息、基礎(chǔ)路網(wǎng)信息、交通設(shè)施信息,滴滴智慧交通大腦建設(shè)了“一云四中樞”的閉環(huán)管理體系,即交通云和感知、分析、決策、評(píng)估四個(gè)中樞。

在應(yīng)用過(guò)程中,感知中樞可以從交通云獲取實(shí)時(shí)信息與歷史規(guī)律,主動(dòng)識(shí)別異常交通狀態(tài)、交通事故信息等;分析中樞負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)推演和預(yù)測(cè)交通運(yùn)行狀態(tài),為不良交通狀況找到“病因”;決策中樞則針對(duì)各類交通事件的研判結(jié)果,智能生成多套優(yōu)化預(yù)案;評(píng)估中樞負(fù)責(zé)對(duì)各預(yù)案的預(yù)期效果進(jìn)行評(píng)估,確定最優(yōu)方案,并且可以追蹤方案實(shí)施效果,智能識(shí)別方案問(wèn)題,最終將結(jié)果反饋至基礎(chǔ)云平臺(tái)。

張博認(rèn)為,智慧交通大腦已成為支撐城市可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施,一方面,它在空間上打破了城市內(nèi)區(qū)域的“信息”壁壘,實(shí)現(xiàn)高效、全面的交通管理和協(xié)同;另一方面,在時(shí)間上,交通大腦突破了人類的決策能力極限。智慧交通大腦通過(guò)機(jī)器自我學(xué)習(xí)的方式,搭建出能自主感知、科學(xué)分析和智能決策的的核心算法模型,幫助實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確地分析研判、更智慧地決策調(diào)度,實(shí)現(xiàn)最科學(xué)的交通管理。

智慧交通解決方案已落地30+城市

目前,滴滴智慧交通項(xiàng)目已在北京、濟(jì)南、深圳、蘇州、南京、柳州等國(guó)內(nèi)外30多個(gè)城市落地,優(yōu)化信號(hào)燈超過(guò)2500個(gè)。以首都機(jī)場(chǎng)為例,滴滴智慧交通和北京首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)公安分局交通支隊(duì)合作,從信號(hào)燈調(diào)優(yōu)、交通信息服務(wù)、網(wǎng)約車管理創(chuàng)新等多個(gè)維度幫助機(jī)場(chǎng)交通實(shí)現(xiàn)智慧化升級(jí)。數(shù)據(jù)顯示,自項(xiàng)目落地以來(lái),首都機(jī)場(chǎng)重點(diǎn)路口通行效率提高了20%以上,高峰擁堵時(shí)間縮短1個(gè)小時(shí)以上。同時(shí),首都機(jī)場(chǎng)路段早高峰平均停車次數(shù)下降20%,平均停車延誤下降17%。

在濟(jì)南,滴滴智慧交通聯(lián)合生態(tài)合作伙伴,為濟(jì)南市公安局交通警察支隊(duì)搭建了完備的“濟(jì)南交通大腦”,協(xié)助交管部門(mén)優(yōu)化城市管理,改善市民出行體驗(yàn)。例如在道路擁堵治理方面,濟(jì)南市2019年整體擁堵指數(shù)下降5.35%,行車速度提升5.63%;在應(yīng)急指揮調(diào)度方面,交警接警速度同比提升50%,事故治理效率提升74%。與此同時(shí),滴滴智慧交通在濟(jì)南已優(yōu)化589個(gè)路口信號(hào)燈,市民出行經(jīng)過(guò)路口時(shí)的等待時(shí)間縮短7.73%,有效提升了城市出行效率。

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