蒲實(shí)

當(dāng)城市分享出行的市場(chǎng)和資本熱度還滾燙的時(shí)候，我們已開始談?wù)摵拖胂髱в薪K極色彩的未來(lái)：一個(gè)效率極高的、陸?？召Y源一體化的智能交通系統(tǒng)。什么力量在變革著交通，并激發(fā)出未來(lái)的想象力？

分享經(jīng)濟(jì)：人·車·行

2015年12月22日，幾位紐約乘客通過(guò)Via App共享一輛車出行。使用Lyft和UberPool這樣的拼車服務(wù)App，讓紐約人在路途中不期而遇

5年前，因?yàn)榧胰斯ぷ鲉挝坏陌徇w，我們搬到北京城郊居住。城區(qū)復(fù)雜而密集的公共交通網(wǎng)絡(luò)還沒有蔓延和覆蓋到這里。雖然家門口就是高速路入口，家人開車，但我不開車，一開始，也不愿開車。小時(shí)候生活的西部城市遠(yuǎn)沒有北京大，出門都是步行、騎車加公交，我不愿意舍棄那種感覺，今天看來(lái)，還可以附加一些綠色出行的價(jià)值。但很快，我發(fā)現(xiàn)這種想法很虛妄。我家離最近的地鐵五號(hào)線最北端有10公里，需要乘公交車或出租車到達(dá)。步行至公交車站大概需要20分鐘，時(shí)間如緊張，就得打車。冬季，我時(shí)常站在郊外備感荒涼的馬路邊，在寒風(fēng)中遙遙無(wú)期地等待不知什么時(shí)候會(huì)降臨的出租車；夏季，我在烈日下?lián)]汗如雨，望眼欲穿地望著不時(shí)會(huì)出現(xiàn)海市蜃樓景象的公路盡頭。過(guò)去緊湊的日程表概念就這樣在每一次出行的漫長(zhǎng)等待中逐漸瓦解，一切都變得不可控和隨機(jī)起來(lái)。

我決定學(xué)駕駛，一旦學(xué)會(huì)，就買車（不久，北京買車就得搖號(hào)）。這個(gè)時(shí)候，“滴滴”和“快滴”出世了。記得第一次用滴滴打車來(lái)叫出租車，2分鐘左右，竟然就有人接單。我第一次順暢地乘上車進(jìn)城，整個(gè)人感覺到實(shí)現(xiàn)了從城市“吊絲”到郊區(qū)中產(chǎn)的躍遷，滿足感巨大。但郊區(qū)出租車密度畢竟有限，有時(shí)還是得下好幾次訂單，才有人接單。在特別空閑的時(shí)段，也出現(xiàn)過(guò)屢次發(fā)訂單都沒人接單的情況。有一次，孩子幼兒園的班車出了故障，需要家長(zhǎng)親自去接。我無(wú)論如何都叫不到車，情急之下，是搭乘院子里一輛剛好路過(guò)的裝修面包車去的。因?yàn)楦屑み@位司機(jī)，我給了他與出租車費(fèi)差不多的“小費(fèi)”，他非常高興，沒想到順路賺了外快。沒想到，不久，滴滴的專車和快車服務(wù)也上線了，我開始用快車和專車叫車。我不用坐班，經(jīng)?？梢藻e(cuò)峰出行。根據(jù)快車和專車的價(jià)格機(jī)制，這會(huì)比出租車便宜不少，有時(shí)甚至只有一半的價(jià)格。更重要的是，從那以后，我的訂單總是在1分鐘以內(nèi)就有人接單了，以后變得越來(lái)越快，總是10秒鐘不到就有人接單。這說(shuō)明，使用滴滴的私家車司機(jī)增長(zhǎng)很快，它的派單技術(shù)也在不斷優(yōu)化。

對(duì)我來(lái)講，出行已經(jīng)完全不成問(wèn)題。每當(dāng)想到出行軟件能無(wú)時(shí)無(wú)刻地把我和我看不見的空間里無(wú)數(shù)流動(dòng)的車輛迅速聯(lián)系在一起，就有點(diǎn)時(shí)空變換的感慨。買車的想法，也坦然擱置到了一邊。增添私家車對(duì)城市公共交通環(huán)境和生態(tài)環(huán)境的影響不談，我不是沒有首先從自利的角度算過(guò)一筆經(jīng)濟(jì)賬。像我這樣出行依賴出租車或快車、專車的人，這筆高頻率購(gòu)買車輛服務(wù)的開銷，是否過(guò)于高昂？是不是應(yīng)該自駕私家車？粗略計(jì)算，我得出的結(jié)論是，哪怕我每天都打兩次車，也比哪怕僅購(gòu)買一輛20萬(wàn)元左右的普通小轎車節(jié)省很多。更何況，開始搖號(hào)以后，買車也就成了彩票中獎(jiǎng)一樣的小概率事件，沒必要苦苦等待下去。

在5月貴陽(yáng)舉行的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，滴滴出行董事長(zhǎng)兼CEO程維介紹說(shuō)，滴滴已有了3億注冊(cè)用戶和1400萬(wàn)司機(jī)，按照相關(guān)就業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，在滴滴平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)個(gè)人直接就業(yè)的司機(jī)超過(guò)了100萬(wàn)。滴滴?？燔嚾站?wù)訂單已超過(guò)了1000萬(wàn)，平臺(tái)日服務(wù)總訂單已超過(guò)1300萬(wàn)，是全世界范圍內(nèi)第一次移動(dòng)出行突破千萬(wàn)量級(jí)。這些數(shù)字大概是美國(guó)移動(dòng)出行市場(chǎng)的5倍，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先歐洲及印度、日本、韓國(guó)等國(guó)。所有交通工具都被互聯(lián)網(wǎng)連接到了線上，專車、快車、順風(fēng)車、代駕、巴士，各種出行服務(wù)緩解了打車難、出行難，提高了城市整體資源的利用效率。他說(shuō)，他相信，“未來(lái)不需要每個(gè)人買一輛車，而是大家共同分享一輛汽車”。

作為共享經(jīng)濟(jì)的受益者，我贊同程維的觀念。在尼爾森中國(guó)《2015年中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)出行市場(chǎng)研究報(bào)告》中，對(duì)北京等13個(gè)城市4000名乘客的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，共享出行模式的出現(xiàn)，減少了私人對(duì)小汽車增量的購(gòu)置需求，降低了存量小汽車的使用強(qiáng)度。48.9%的有車族表示“我還會(huì)保留我的車，但我會(huì)開得越來(lái)越少”，32.4%的人表示“我不打算再買一輛車了”，19.8%的人表示“我現(xiàn)在幾乎不開車了”，甚至有9.7%的人表示“我正在考慮把我的車賣了”。而無(wú)車族中，67.8%的人表示“自從用打車軟件后，我覺得我沒有必要買車了”。我對(duì)他們的選擇感同身受。在搖不到車牌號(hào)的時(shí)代，我們倒是可以暢談分享出行。

以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為平臺(tái)和主導(dǎo)的分享經(jīng)濟(jì)的到來(lái)，似乎正在瓦解著工業(yè)時(shí)代物權(quán)私有化的唯一合理性。這些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，首先創(chuàng)造了一個(gè)信息幾乎完全對(duì)稱的出行市場(chǎng)，并以智能算法匹配供需。而正是在資源最緊缺的領(lǐng)域，孕育出了分享經(jīng)濟(jì)。在騰訊研究院出版的《分享經(jīng)濟(jì)：供給側(cè)改革的新經(jīng)濟(jì)方案》一書中，馬化騰寫道：“交通資源、路面資源是中國(guó)交通發(fā)展最大的瓶頸。過(guò)去的十幾年，中國(guó)汽車的保有量在快速發(fā)展，但是道路的發(fā)展跟不上車的發(fā)展?！瓕?shí)際上中國(guó)只有1.5億輛民用汽車，8億的城鎮(zhèn)人口，18%左右的人均汽車擁有量，不到美國(guó)的四分之一。但如果我們把汽車的數(shù)量從1.5億輛提高到5億輛，從現(xiàn)有的道路資源來(lái)看，完全不現(xiàn)實(shí)。因此，替代性的方案應(yīng)運(yùn)而生：在不增加汽車總量的情況下，通過(guò)更好的分享提高汽車的使用率。”

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)勾勒的分享經(jīng)濟(jì)藍(lán)圖，有點(diǎn)像一份交通出行從社會(huì)主義初級(jí)階段過(guò)渡到共產(chǎn)主義高級(jí)階段的共產(chǎn)主義宣言。他們是這樣宣示的：分享經(jīng)濟(jì)未來(lái)3～5年，汽車閑置的主體將加入企業(yè)，企業(yè)將整合自身的閑置資源進(jìn)行分享，將名下的大量汽車閑置資源共享出來(lái)完成變現(xiàn)，降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本；未來(lái)5～10年，政府和公共服務(wù)體系的閑置汽車資源也將加入共享大軍的行列，當(dāng)政府用車開始共享時(shí)，社會(huì)上主流的汽車保有群體都已完成共享；未來(lái)10～20年，共享將以地域分區(qū)，由政府統(tǒng)籌城市級(jí)別的個(gè)人、企業(yè)、政府完成共享串聯(lián)，實(shí)現(xiàn)汽車資源的高效利用；未來(lái)50～100年，可能會(huì)看到全社會(huì)汽車資源在體系中無(wú)差別共享。

從另一個(gè)角度看，它們以極大的市場(chǎng)體量和極有效率的智能方式，重構(gòu)了交通的最基本要素——人與車的關(guān)系。分享出行的巨大市場(chǎng)，讓企業(yè)在傳統(tǒng)上被政府所壟斷的交通領(lǐng)域里，有了建立個(gè)性化智能交通體系的主導(dǎo)機(jī)會(huì)。全球資本也為此搖旗吶喊。就在我們寫作這組封面報(bào)道期間，蘋果公司投資滴滴出行10億美元，引發(fā)了人們對(duì)蘋果戰(zhàn)略的諸多猜測(cè)；幾天后，另一家移動(dòng)出行平臺(tái)優(yōu)步（Uber），獲得了沙特公共投資基金的35億美元投資，創(chuàng)下了全球未上市公司中估值最高、單輪融資金額最大的紀(jì)錄。隨后，中國(guó)人壽又對(duì)滴滴進(jìn)行了超6億美元的戰(zhàn)略投資。

派單與價(jià)格：配置的效率

在我拜訪優(yōu)步位于北京那幢被員工們戲稱為“像菠蘿，像筆筒，或像垃圾桶”的大樓里的辦公室時(shí)，優(yōu)步的員工明確地談?wù)搶?duì)交通的理解：“交通問(wèn)題可以用算法解決，其本質(zhì)是效率問(wèn)題?！币缘蔚魏蛢?yōu)步為代表的新出行模式，改變了交通的時(shí)空分布。優(yōu)步研究院負(fù)責(zé)人聶育仁這樣說(shuō)：“在時(shí)間分布上，出行平臺(tái)大多為兼職司機(jī)和社會(huì)車輛，釋放了司機(jī)碎片化的時(shí)間和車的閑置價(jià)值，在不新增一輛出租車的前提下，可以實(shí)現(xiàn)不同時(shí)段的靈活供給，起到了消峰平谷的作用；在空間分布上，則通過(guò)就近匹配和自動(dòng)派單，引導(dǎo)司機(jī)服務(wù)公共交通欠發(fā)達(dá)地區(qū)的居民?！倍俪山灰住⑼瓿晒┬枵{(diào)控的杠桿，則是基于算法的動(dòng)態(tài)定價(jià)體系。

追求純粹效率的理念，促使優(yōu)步把價(jià)格的算法做得更為極致。有人甚至不無(wú)說(shuō)服力地認(rèn)為，優(yōu)步“第一次解決了人類經(jīng)濟(jì)學(xué)上的最大難題之一：價(jià)格問(wèn)題”。優(yōu)步的后臺(tái)會(huì)計(jì)算汽車每一秒的即時(shí)動(dòng)態(tài)供需關(guān)系，在基礎(chǔ)車費(fèi)（參照了城市的消費(fèi)水平、出租車價(jià)格等等）之上，有一套基于派單的溢價(jià)算法，以自動(dòng)解決市場(chǎng)的供需失衡。在平峰期段，可以保證運(yùn)力不減，而高峰期，會(huì)通過(guò)溢價(jià)來(lái)引導(dǎo)運(yùn)力流向需求最強(qiáng)烈的區(qū)域。優(yōu)步想做“看不見的手”的價(jià)格體系，在沒有補(bǔ)貼的一些市場(chǎng)里可能表現(xiàn)得更清楚些，高峰期甚至?xí)?倍甚至8倍的提價(jià)。在2015年澳大利亞一個(gè)咖啡廳的恐怖襲擊事件后，人們掏出手機(jī)叫車逃離，優(yōu)步價(jià)格瞬間漲價(jià)到4倍。事后，有新聞媒體抨擊這是生死面前的貧富不平等。但從另外一個(gè)角度想，在一個(gè)完全理性的市場(chǎng)中，價(jià)格高，才會(huì)吸引周圍的司機(jī)冒著危險(xiǎn)趕過(guò)來(lái)。在去年的天津大爆炸期間，優(yōu)步關(guān)閉了動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制，對(duì)劇增的用車需求，合作車主也自發(fā)承擔(dān)了事發(fā)區(qū)域乘客集疏運(yùn)，同時(shí)優(yōu)步將乘客在受災(zāi)當(dāng)日往返災(zāi)區(qū)的行程車費(fèi)全額返還。

優(yōu)步的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)起步很早。2011年前后，它就成立了一支專門做數(shù)據(jù)科學(xué)的隊(duì)伍，它也將自己定義為一個(gè)技術(shù)型公司。它使用一套源自Travelling Salesman Problem的算法，解決的核心問(wèn)題是如何把無(wú)數(shù)個(gè)移動(dòng)的點(diǎn)用最短的線串起來(lái)，用最少的車最有效率的滿足城市需求。它的派單技術(shù)是做得最早的。優(yōu)步中國(guó)北區(qū)、西區(qū)總經(jīng)理張嚴(yán)琪告訴我們，在優(yōu)步進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)之前，“中國(guó)市場(chǎng)上所有的出行軟件都是用司機(jī)搶單。司機(jī)一邊開車一邊看屏幕，還要上手點(diǎn)，不安全。效率的弊端更大，叫車后，哪個(gè)司機(jī)搶到單哪個(gè)司機(jī)開，那么10公里外一個(gè)4G手機(jī)的司機(jī)，可能就比500米以外3G手機(jī)的司機(jī)快，搶到單的司機(jī)要空駛10公里，乘客要多等十幾分鐘”。優(yōu)步進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)后，“搶單”變成了“派單”，所有的算法都變了，更復(fù)雜，也更高效。將上千萬(wàn)的訂單都派得精準(zhǔn)，是出行行業(yè)的尖端技術(shù)。與滴滴出行相比，優(yōu)步最大的不同，是從一開始就不做預(yù)約。從效率最大化的角度來(lái)看，優(yōu)步甚至認(rèn)為，預(yù)約也是低效率的，因?yàn)樗璧K了“像流水一樣的出行”。通過(guò)后臺(tái)技術(shù)，計(jì)算當(dāng)前每一秒的運(yùn)力和每一秒的供給和需求，才是流水一樣的交通。使用優(yōu)步，如果不拼車，也不用輸入目的地的地址，這一點(diǎn)也是優(yōu)步和滴滴的不同，同樣基于對(duì)效率的理解，優(yōu)步認(rèn)為促進(jìn)訂單迅速成交，比讓司機(jī)選擇目的地更有效率。

2015年7月，優(yōu)步在中國(guó)推出多人順路拼車服務(wù)“人民優(yōu)步+”（uberPOOL）。司機(jī)一次搭乘的不是一位乘客，而是同一方向的兩位乘客，中途可能會(huì)有一位乘客下車，也可能在此前還會(huì)再搭乘第三位乘客。我得知，拼車的產(chǎn)品在優(yōu)步看來(lái)，是具有戰(zhàn)略性的，因?yàn)樗欠浅８咝У恼?，不僅能在高峰期從集中的地點(diǎn)前往不同分散的地方，而且也能實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)用最少的車輛運(yùn)載最多的人。張嚴(yán)琪告訴我們，要做成拼車，“之前要搜集和積累大量的數(shù)據(jù)。不同城市的交通習(xí)慣也不一樣，有的城市集中在幾條主干道，有的城市出行需求就相對(duì)分散。在哪個(gè)城市能夠先推出拼車服務(wù)，不是按城市規(guī)模來(lái)決定的，而是從大數(shù)據(jù)分析看這個(gè)城市的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，看哪一個(gè)更合適。我們首先是在成都測(cè)試多人拼車。我們發(fā)現(xiàn)，成都人民南路的主干道上，4個(gè)人拼車的情況最多。北京也有長(zhǎng)安街主干道，但其他干道也很多，相比之下成都多人拼車這方面更有特點(diǎn)，成功率更高”。聶育仁說(shuō)，據(jù)測(cè)算，一般私家車和出租車，需要18輛車才能運(yùn)送27位乘客，但優(yōu)步通過(guò)“人民優(yōu)步+”，在不增加一輛車的情況下，只需要10輛車就能達(dá)到相同的運(yùn)送量。目前，“人民優(yōu)步+”在國(guó)內(nèi)15個(gè)城市上線，2016年1月到4月中旬，選擇共享行程而非獨(dú)自開車的人已相當(dāng)于幫助減少1.5億公里以上的行程，每月行程數(shù)超過(guò)3000萬(wàn)。

優(yōu)步首席架構(gòu)師馬特·蘭尼（Matt Ranney）曾介紹過(guò)其供需匹配系統(tǒng)。在優(yōu)步的系統(tǒng)里，從供給端能知道一個(gè)車輛有幾個(gè)座位適合乘坐，是否容納殘疾輪椅和是否有嬰兒座椅。系統(tǒng)也可以做“匹配優(yōu)化”，匹配供應(yīng)和需求，新的“匹配優(yōu)化”讓優(yōu)步維持一個(gè)全局指數(shù)，因此也需要更多數(shù)據(jù)，新系統(tǒng)希望處理每秒100萬(wàn)寫操作和頻率更高的讀操作。為了完成這種擴(kuò)展，優(yōu)步使用了Google S2幾何圖書館（S2 Geometry Library），S2能夠?qū)⒌厍蚯蝮w分為小單元l，每個(gè)小區(qū)有一個(gè)ID，優(yōu)步使用3.31平方公里的單位來(lái)分片其數(shù)據(jù)。當(dāng)一個(gè)乘客使用優(yōu)步時(shí)，優(yōu)步會(huì)使用乘客的當(dāng)時(shí)地理位置和S2的面積覆蓋函數(shù)來(lái)尋找其周圍適配的司機(jī)，然后選擇更短的預(yù)計(jì)達(dá)到時(shí)間（ETA）。

優(yōu)步中國(guó)北區(qū)、西區(qū)總經(jīng)理張嚴(yán)琪

這些算法上的優(yōu)化，能大大降低乘客的ETA和司機(jī)的額外駕駛時(shí)間。以北京為例，根據(jù)中國(guó)社會(huì)科學(xué)院和社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社發(fā)布的2015年《公共服務(wù)藍(lán)皮書》，打車難是個(gè)突出的問(wèn)題，北京市有7.99%的公眾等待時(shí)間為30分鐘以上，有25.64%的公眾等待時(shí)間為20～30分鐘，31.07%的公眾等待時(shí)間為10～20分鐘，26.33%的公眾等待時(shí)間為5～10分鐘，8.97%的公眾等待時(shí)間在5分鐘以內(nèi)。聶育仁告訴我們，根據(jù)2016年3月的優(yōu)步數(shù)據(jù)，“北京市優(yōu)步平均叫車等待時(shí)間僅為3.8分鐘”。算法也提高了資源的使用效率。北京交通發(fā)展研究中心發(fā)布的《打車軟件對(duì)北京市出租汽車運(yùn)營(yíng)影響分析》的研究報(bào)告顯示，北京市出租汽車日均運(yùn)營(yíng)里程約293公里/車，前后兩次載客之間的空駛距離約為3.4公里，而“優(yōu)步平臺(tái)上的大數(shù)據(jù)顯示，網(wǎng)約車空駛里程平均不足1.5公里”。在高舉分享經(jīng)濟(jì)大旗的滴滴出行和優(yōu)步這樣的公司看來(lái)，對(duì)于北京、上海等這些產(chǎn)業(yè)、人口聚集效應(yīng)明顯的中國(guó)特大型城市，必須有“公共交通為主、共享交通為輔、私人交通抑制”的出行，才能有城市的綠色出行生態(tài)。

在優(yōu)步的人看來(lái)，純粹的效率，從根本上是對(duì)算法的考驗(yàn)。但在接受我們采訪的一位外部觀察者看來(lái)，有時(shí)一些非技術(shù)性因素也會(huì)影響公司的未來(lái)。比如，優(yōu)步的業(yè)務(wù)創(chuàng)新滴滴現(xiàn)在也很快就能實(shí)現(xiàn)，滴滴正變得越來(lái)越像優(yōu)步。而很多時(shí)候，“業(yè)務(wù)的創(chuàng)新是最不具有專利保護(hù)性的”。

滴滴與快的合并之前，快的有一套智能推單算法。它的核心，也是提高人與車匹配的效率。阿里投資快的后，在2014年8月遇到一個(gè)核心問(wèn)題：接單率太低，早晚高峰和遇到下雨，更是沒有人接單。這意味著，在人與車的配置上，作為出行軟件，快的缺乏效率。當(dāng)時(shí)正在做交通大數(shù)據(jù)、全程參與這個(gè)項(xiàng)目的阿里云數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜议h萬(wàn)里告訴我，早在2011年，他曾為新加坡出租車公司做過(guò)一套算法，把乘客訂單推送到最合適的司機(jī)終端上。“這是一個(gè)供需之間的實(shí)時(shí)匹配問(wèn)題，有點(diǎn)像我們的互聯(lián)網(wǎng)廣告，如這里有一個(gè)廣告位，我們應(yīng)該用什么廣告填上，填上后點(diǎn)擊率最高。同理，訂單匹配得合理，司機(jī)就不會(huì)拒絕。”

原來(lái)的系統(tǒng)推送訂單時(shí)是盲推和群發(fā)，司機(jī)終端天天像小蜜蜂一樣嗡嗡叫，司機(jī)煩了就關(guān)機(jī)。閔萬(wàn)里和他的團(tuán)隊(duì)啟動(dòng)了一個(gè)項(xiàng)目，把訂單精準(zhǔn)地匹配到某幾個(gè)最合適的司機(jī)?！耙郧笆且猿丝蜑橹行膸装倜桩嬕粋€(gè)圈，里面的司機(jī)都收到。這很可怕，如果十幾個(gè)人都叫車，周邊的司機(jī)就會(huì)被轟炸十幾次，也會(huì)造成信息通道的擁塞。我們把訂單特征、司機(jī)特征、地點(diǎn)特征等全部考慮進(jìn)去，做了一個(gè)司機(jī)對(duì)訂單的感興趣度模型，對(duì)司機(jī)打分。一個(gè)訂單，對(duì)排名靠前的司機(jī)推送，成功率提高十幾個(gè)百分點(diǎn)，相應(yīng)派送速度也從22秒縮短到18秒?！边@個(gè)派單的模型2015年2月份全面上線。后來(lái)快的和滴滴合并，這一套就賣給了滴滴。

高德地圖副總裁董振寧

阿里也做了動(dòng)態(tài)定價(jià)的算法。閔萬(wàn)里向我解釋，這套算法“理論上靠一套公式來(lái)計(jì)算，實(shí)際客戶端操作則通過(guò)加價(jià)5元、10元等來(lái)實(shí)現(xiàn)的，現(xiàn)在則改成一點(diǎn)幾倍。還有‘好單壞單的因素，如高峰期有人在很偏遠(yuǎn)的地方叫車，對(duì)司機(jī)而言這是一個(gè)‘壞單；如果有司機(jī)正好送乘客往你這兒走，順路，這就是‘好單。早晚高峰和下雨這樣的場(chǎng)景也是參數(shù)。后臺(tái)考慮的因素很多，但最終呈現(xiàn)給乘客的是幾個(gè)簡(jiǎn)單倍數(shù)”。這套動(dòng)態(tài)定價(jià)的算法，“過(guò)濾掉非剛需，也就是不那么必要出行的需求。對(duì)繁忙時(shí)候的交通而言，在錯(cuò)誤的時(shí)間出行，是低效率的行為——‘添堵，那就多交錢。通過(guò)價(jià)格，來(lái)調(diào)整出行的需求，也就是讓整個(gè)社會(huì)的出行，在更長(zhǎng)的一個(gè)時(shí)間軸上‘彈性釋放”。所謂“彈性”，就是將一個(gè)經(jīng)濟(jì)體中的供給按需“彈性釋放”。這種基于算法的經(jīng)濟(jì)模式，“在人類社會(huì)的歷史上從未有過(guò)”。今天，由于互聯(lián)網(wǎng)和出行軟件基于大數(shù)據(jù)的匹配機(jī)制，滴滴、快的（今天的滴滴出行）這種模式，還能夠?qū)⒐┬柚g的關(guān)系瞬間“彈性轉(zhuǎn)移”。比如，你下班了，開著私家車，本來(lái)是車的需求方，但現(xiàn)在成為一個(gè)專車司機(jī)，一下又變成了車的供給方?！岸▋r(jià)機(jī)制是出行軟件的命根。既是滴滴出行的命根，也是優(yōu)步的命根?！遍h萬(wàn)里說(shuō)。但這還不算是通過(guò)完全市場(chǎng)的價(jià)格體系來(lái)進(jìn)行人和車的資源配置機(jī)制，而主要是“過(guò)濾掉不必要的需求”和“吸引區(qū)域外新的供應(yīng)”。

云“智慧”：算法改變交通

到杭州一下飛機(jī)，蕭山機(jī)場(chǎng)所有的柱子上都是阿里云的口號(hào)：“為了無(wú)法計(jì)算的價(jià)值。”大幅移動(dòng)互聯(lián)、金融、能源、生命科學(xué)和球賽的圖片場(chǎng)景，都閃爍著數(shù)字的隱喻符號(hào)，空幻的數(shù)學(xué)符號(hào)就像爬山虎，爬滿我們所生活的微觀至宏觀世界的墻壁。

在杭州西溪已擴(kuò)建得十分遼闊的阿里巴巴園區(qū)的一幢大樓里，我見到阿里云的資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜议h萬(wàn)里。今年4月，德意志銀行發(fā)布了一項(xiàng)名為《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)：模糊的貨幣化機(jī)會(huì)》（China Internet： Cloudy with a Chance of Monetization）的研究報(bào)告，指出在中國(guó)的云計(jì)算市場(chǎng)中，阿里巴巴已占據(jù)主導(dǎo)地位。2015年，阿里云第四季度營(yíng)收約1.28億美元，增長(zhǎng)126%，年度凈收入預(yù)估高于Google云平臺(tái)，達(dá)到全球第二名微軟Azure體量的1/3。報(bào)告還顯示，中國(guó)的三家云計(jì)算供應(yīng)商（阿里、騰訊、百度）的增長(zhǎng)都令人矚目，保持著三位數(shù)以上的年復(fù)合增長(zhǎng)率；但最先起步的阿里云的計(jì)算規(guī)模是騰訊的10倍＼百度的30倍。這個(gè)連續(xù)7年投入巨資卻一直不見效益的“無(wú)底洞”，終于開始有了說(shuō)服力。曾任阿里集團(tuán)首席架構(gòu)師的王堅(jiān)力排眾議做云的往事，也成了阿里傳奇的一部分?！叭绻皇峭鯃?jiān)的堅(jiān)持和馬云的支持，這個(gè)部門早已不知被拆分多少次了?！币晃话⒗锢蠁T工告訴我們。今天，阿里巴巴的員工喜歡談?wù)撊蚺琶谝坏脑朴?jì)算平臺(tái)亞馬遜云（AWS，Amazon Web Services的縮寫），因?yàn)樗崾局⒗锟赡艿奈磥?lái)。根據(jù)亞馬遜2015年的財(cái)報(bào)，雖然AWS業(yè)務(wù)僅占亞馬遜總營(yíng)收的1/20，但AWS的利潤(rùn)增長(zhǎng)率未來(lái)將占到整個(gè)亞馬遜的1/5。這個(gè)趨勢(shì)讓阿里云備受鼓舞。

閔萬(wàn)里長(zhǎng)著一張機(jī)智的娃娃臉。當(dāng)年他15歲上大學(xué)，進(jìn)入中科大少年班。2013年，被阿里云吸引來(lái)到阿里，那時(shí)云計(jì)算的商業(yè)前景還不明確。2004到2009年，他在IBM研究院做“智慧城市”領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究。IBM的“智慧城市”是基于PC機(jī)，加上軟件和算法的方式去做，“它是世界上第一個(gè)預(yù)測(cè)城市內(nèi)未來(lái)路況的交通項(xiàng)目，準(zhǔn)確率很高，美國(guó)主流媒體都報(bào)道過(guò)”。但瓶頸又很明顯，“想把這件事全面鋪開的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)計(jì)算量太大。如果覆蓋全新加坡，需要非常昂貴的硬件設(shè)備”。他深刻體會(huì)到，靠硬件賺錢的商業(yè)模式銷售難度越來(lái)越大，做帶有分析的解決方案才是值錢的。雖然云計(jì)算的概念已經(jīng)有了，“但在幾十萬(wàn)人的大公司里要做一個(gè)變動(dòng)是很難的，‘藍(lán)色巨人行動(dòng)緩慢”。他離開IBM，到了Google，做廣告大數(shù)據(jù)。Google的技術(shù)架構(gòu)全部基于谷歌云的架構(gòu)，“我對(duì)云計(jì)算的能力和未來(lái)深信不疑”。2012年，當(dāng)他接到獵頭電話，告訴他“阿里有大數(shù)據(jù)崗位，豐富的數(shù)據(jù)將來(lái)比eBay加亞馬遜加PayPal還多”，他迅速回國(guó)加入了阿里。那時(shí)，阿里云做了3年，“所有電商業(yè)務(wù)都在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上跑了”，也正在張望電商的“圍墻花園”外還能做些什么。與Google云專注和深耕于搜索和廣告不同，阿里云追求生態(tài)豐富，志向就是要做基礎(chǔ)設(shè)施。閔萬(wàn)里感到：“2010年前在新加坡過(guò)于昂貴的事，現(xiàn)在可以落地了?！?/p>

在阿里巴巴集團(tuán)嘗試將電商行業(yè)沉積的大數(shù)據(jù)能力和價(jià)值投射到其他行業(yè)的時(shí)候，智能交通成了重要的路徑和選擇。這是一個(gè)垂直行業(yè)，而且交通場(chǎng)景跟所有人都關(guān)聯(lián)，交通的數(shù)據(jù)本身就是大數(shù)據(jù)。再加上交通數(shù)據(jù)的采集手段已經(jīng)如此豐富，“視頻探頭、電子警察、微波雷達(dá)、地感線圈，加上手機(jī)導(dǎo)航的APP，它天然就是多源異構(gòu)、有視頻的大數(shù)據(jù)。交通行業(yè)也足夠復(fù)雜，大數(shù)據(jù)能力有充分發(fā)揮的余地”。閔萬(wàn)里告訴我們。他的專業(yè)是數(shù)學(xué)，做概率。過(guò)去，做交通的人都是工程師，用的是網(wǎng)絡(luò)流理論、排隊(duì)陣?yán)碚摗⒔煌刂普摵头抡婺Ｐ偷鹊取，F(xiàn)在，“我們不再?gòu)墓こ探嵌热ダ斫饨煌ǎ怯脭?shù)據(jù)的概念去理解。傳統(tǒng)的交通工程理論，奠定但同時(shí)也禁錮了思維。我們開始用大數(shù)據(jù)的理論建模，比如隨機(jī)過(guò)程，完全不同的角度，才能做過(guò)去做不了的事情”。

自2009年阿里云將云計(jì)算能力開放后，阿里云上集中了很多客戶，包括創(chuàng)業(yè)者、開發(fā)者、公司以及政府客戶。像12306、海關(guān)總署、中石油、中石化和浙江省交通廳等，都是阿里的客戶。阿里去找浙江省交通廳，“當(dāng)時(shí)是一拍即合”。交通領(lǐng)域的人大多是做交通工程領(lǐng)域出身，“我們就拿以前他們做的事來(lái)講，很復(fù)雜的公式，用幾句話講清楚，他們明白，就好辦了”。最先，閔萬(wàn)里的團(tuán)隊(duì)想做未來(lái)60分鐘路況的預(yù)測(cè)，因?yàn)橐延械膶?dǎo)航解決的只是當(dāng)前時(shí)刻什么地方擁堵，“空間距離導(dǎo)致時(shí)間的滯后，假定遠(yuǎn)方的路況固化在此時(shí)此刻，就是刻舟求劍”。當(dāng)時(shí)還想了很多其他的應(yīng)用，比如景區(qū)人流管理、大卡車大貨車的實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警等等。

他們?cè)趯ふ以朴?jì)算與交通行業(yè)可能垂直深入下去的鏈接點(diǎn)。整個(gè)浙江省1300公里高速公路，這就需要每隔400～800米路段過(guò)去6～8周里每5分鐘的車速，當(dāng)時(shí)的路網(wǎng)關(guān)系數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)車速。預(yù)測(cè)分兩步，“首先我們需要知道實(shí)時(shí)路況，這個(gè)是交通廳通過(guò)手機(jī)來(lái)預(yù)算的。開車的人多半都有手機(jī)，手機(jī)在移動(dòng)，在基站間切換，切換越頻繁，說(shuō)明移動(dòng)得越快。通過(guò)高速公路上的手機(jī)，可以精準(zhǔn)定位并計(jì)算出每條高速公路上的路況是什么。這個(gè)計(jì)算量很大，全省幾千萬(wàn)人，大概幾萬(wàn)、幾十萬(wàn)人在高速上，每秒算一次，最后得出每5分鐘里，這個(gè)路段的車速是多少。有了這些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)再次通過(guò)算法預(yù)測(cè)未來(lái)60分鐘是什么樣。原始數(shù)據(jù)量大概是1個(gè)月一個(gè)T左右，車速可以在秒級(jí)上算完，預(yù)測(cè)也是在秒級(jí)內(nèi)算完。另外一個(gè)計(jì)算量大的地方是，如何把預(yù)測(cè)模型做出來(lái)，這就需要1300公里上6～8周的數(shù)據(jù)，需要20分鐘左右把這個(gè)模型算完。算完后，實(shí)時(shí)運(yùn)行模型時(shí)，秒級(jí)內(nèi)就算完了。以往，這是一個(gè)難以想象的事情，這是一個(gè)4000多乘以2萬(wàn)多的大矩陣，根本無(wú)法算完。但在阿里云的MaxCompute上，很快就能算完”。這個(gè)應(yīng)用目前在浙江已經(jīng)落地，正在與上海、武漢、深圳談。

2015年7月30日，阿里巴巴集團(tuán)旗下阿里云聯(lián)合中科院在上海成立一個(gè)全新的實(shí)驗(yàn)室——中國(guó)科學(xué)院-阿里巴巴量子計(jì)算實(shí)驗(yàn)室，共同開展在量子信息科學(xué)領(lǐng)域的前瞻研究。圖為科研人員在實(shí)驗(yàn)室超冷原子平臺(tái)工作

很多交通設(shè)施也正在變得智能化。比如，目前大多數(shù)城市的紅綠燈和信號(hào)燈還比較“蠢”，假設(shè)東西向早高峰的車很多，但東西向、南北向的紅綠燈時(shí)間一樣，就會(huì)導(dǎo)致東西向車堵塞，而南北向沒有什么車。調(diào)控東西向和南北向的紅綠燈時(shí)間，讓紅綠燈可以看懂實(shí)時(shí)的交通路況，又使紅綠燈之間可以相互溝通，是一個(gè)系統(tǒng)性的大數(shù)據(jù)分析?！笆澜缟系谝患一ヂ?lián)網(wǎng)信號(hào)燈一旦落地，所有的信號(hào)燈廠家都會(huì)感興趣。它們都想往互聯(lián)網(wǎng)+轉(zhuǎn)型”。另一個(gè)例子是，中國(guó)法律規(guī)定所有的旅游客車和危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛的位置每15秒上傳一次數(shù)據(jù)。但這個(gè)數(shù)據(jù)是海量的，浙江省就有大約11萬(wàn)輛這種車。過(guò)去，這些上傳的數(shù)據(jù)很難得到利用，都是等到出事了再做排查。阿里云用算法幫助政府解決了這個(gè)交通監(jiān)管難題：首先能抓數(shù)據(jù)造假的人，軟件就可以識(shí)別跨省經(jīng)營(yíng)、修改GPS坐標(biāo)和修改時(shí)間的人；還可以做到危險(xiǎn)品運(yùn)輸車進(jìn)入居民小區(qū)100米范圍內(nèi)的幾秒鐘內(nèi)，系統(tǒng)就能接到報(bào)警。橋梁上的無(wú)數(shù)感應(yīng)器，提供了判斷車輛超載的大數(shù)據(jù)；每個(gè)交通路口的攝像頭，也在采集大量的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，通過(guò)對(duì)攝像頭數(shù)據(jù)的分析，可以查獲假牌車、套牌車，只要兩輛同一車牌的車在一分鐘內(nèi)，出現(xiàn)在兩個(gè)路口，肯定有一輛車是假的；攝像頭攝取到數(shù)據(jù)后，可以進(jìn)行查詢核對(duì)。過(guò)去，獲得這些數(shù)據(jù)并不難，難的是“對(duì)視頻這種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)做出識(shí)別，而且車輛的數(shù)據(jù)庫(kù)很大，還需要涉及五六個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)聯(lián)查詢”，算法、計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)打通能力，都是過(guò)去不具備的，現(xiàn)在都可以做了。

5月9日，北京申通快遞的員工正在分揀快件。每年幾百億的網(wǎng)購(gòu)訂單信息，是挖掘和更新數(shù)據(jù)庫(kù)的最好來(lái)源之一

閔萬(wàn)里從交通開始做，后來(lái)又延展到物流，因?yàn)槲锪鳌吧婕柏浳锱渌吐肪€，跟交通有關(guān)”，再垂直往下，“又做物聯(lián)網(wǎng)”。智慧交通對(duì)互聯(lián)網(wǎng)巨頭來(lái)說(shuō)，遠(yuǎn)不僅僅是車輛的互聯(lián)網(wǎng)，而且還是車輛與所有道路裝置的互聯(lián)化和整個(gè)道路系統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)化。

地圖：重建時(shí)空

6月8日，端午節(jié)小長(zhǎng)假的前一天。17點(diǎn)40分正是交通晚高峰，在高德地圖辦公室實(shí)時(shí)監(jiān)控的大屏幕上，無(wú)數(shù)發(fā)光的小圓點(diǎn)正在北京地圖上緩慢移動(dòng)，超過(guò)一半的道路紅成了一張網(wǎng)。高德地圖副總裁董振寧饒有興致地讀起了“極度擁堵”的排行榜：“第三名，西二環(huán)，47分鐘；第二名，北三環(huán)，79分鐘；最堵的是北四環(huán)，這段路不到3公里，測(cè)算要走131分鐘——已經(jīng)徹底堵死了?！?/p>

所有的擁堵在這里都被數(shù)字精確地量化：新街口外大街不到2公里左右的路程，還要再走50分鐘。德勝門外大街上的乘客打開手機(jī)，會(huì)發(fā)現(xiàn)自己所處的路網(wǎng)顏色早已紅得發(fā)紫——他們正在忍受著高達(dá)46的擁堵指數(shù)，意味著他們這段旅程耗費(fèi)的時(shí)間將是正常行駛時(shí)的46倍。

城市的路網(wǎng)正在以500米到兩三公里不等的長(zhǎng)度單位進(jìn)行監(jiān)測(cè)，這些實(shí)時(shí)的路況數(shù)據(jù)，22%來(lái)自高德從出租車、物流車等處得到的行業(yè)車輛數(shù)據(jù)，78%是眾包的數(shù)據(jù)來(lái)源。眾包的對(duì)象，就是乘客們自己：地圖上移動(dòng)的光點(diǎn)，都是現(xiàn)在正在使用高德地圖的用戶，它們像采集器一樣把自己的行進(jìn)方向、速度等作為道路信息實(shí)時(shí)傳到服務(wù)器上。這種交通大數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)信息的更新，已經(jīng)達(dá)到了分鐘級(jí)的水平。

即使是在五六年前，北京數(shù)字地圖的數(shù)據(jù)的更新還要以季度為單位。董振寧還記得，14年前自己加入高德地圖時(shí)，公司的底層道路數(shù)據(jù)采集全都靠采集車，一臺(tái)車成本至少幾萬(wàn)塊錢，上街采GPS軌跡、采錄像，高峰時(shí)期100多輛采集車在全國(guó)掃街?！澳嵌际怯?jì)劃經(jīng)濟(jì)的做法，我要采北京、天津、上海，就開始做排期，派車一個(gè)城市一個(gè)城市地去收集數(shù)據(jù)?！碑?dāng)時(shí)的用戶沒法直接使用高德導(dǎo)航，高德只把地圖導(dǎo)航服務(wù)提供給整車廠，用戶買新車時(shí)要花幾萬(wàn)塊錢加一個(gè)車載導(dǎo)航模塊。2006年開始提供車載導(dǎo)航時(shí)，高德最初賣的版本只有36個(gè)城市，隨后是72城市、140個(gè)城市，一直加到全國(guó)360多個(gè)城市。如果想跟上新地圖，還要再向4S店花2000塊錢買張新光盤來(lái)升級(jí)。至今，不聯(lián)網(wǎng)的車載導(dǎo)航依舊按這種方法緩慢地更新?lián)Q代，只不過(guò)光盤變成了硬盤。

那種“大城市一年更新四遍，小城市一年更新兩遍，太小的城市一年就一遍”的地圖更新速度，今日看來(lái)簡(jiǎn)直是天方夜譚。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)興起后，手機(jī)導(dǎo)航很快取代了車載導(dǎo)航的重要性，采集車還在，但成千上萬(wàn)無(wú)處不在的用戶一打開APP，就立刻變成了海量的觸角，每一步移動(dòng)都在貢獻(xiàn)最新的地理數(shù)據(jù)。

“每一個(gè)用戶都是地圖的信息源，如果路網(wǎng)上本來(lái)這一片是空白，漸漸發(fā)現(xiàn)有用戶在這里快速地經(jīng)過(guò)，跟衛(wèi)星影像疊加在一起，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)這里是一條新增路線；如果一條路看上去是小道，但有大量的用戶在走，就說(shuō)明這是條交通要道，我們就要在導(dǎo)航里把它的道路等級(jí)提高?！倍駥幐嬖V我們，手機(jī)數(shù)據(jù)本身會(huì)說(shuō)話——步行的行人時(shí)速不會(huì)超過(guò)6公里，而且手機(jī)會(huì)持續(xù)劇烈地震蕩；駕車的時(shí)速會(huì)超過(guò)二三十公里，要比外賣小哥的電動(dòng)車更快速。他認(rèn)為大數(shù)據(jù)是最準(zhǔn)確的測(cè)量方法：兩條路，一條有一萬(wàn)個(gè)人走，另一條有一百個(gè)人走，肯定前者比后者更重要。當(dāng)你能采集到這么大量的使用信息時(shí)，對(duì)道路的判定就變得極其精準(zhǔn)，這就是大數(shù)據(jù)魅力所在。

如果說(shuō)采集車時(shí)代是一條一條人工渠，那么移動(dòng)互聯(lián)的普及讓每一個(gè)手機(jī)都成了數(shù)據(jù)的源頭，字節(jié)從每個(gè)人指尖的點(diǎn)點(diǎn)滴滴開始匯聚，集合成了滔滔不盡的數(shù)據(jù)湍流。而正是這些湍流推動(dòng)著地圖向著眾包化和智能化的方向越走越快。現(xiàn)在的人們打開數(shù)字地圖，已經(jīng)不僅僅是為了知道從A地到B地怎么走，還想要了解怎么才能更好走：尤其是在北京、上海等大城市，人們更多依賴地圖去幫忙躲避通勤的擁堵?？磶c(diǎn)出發(fā)、走四環(huán)路還是三環(huán)路能更節(jié)省時(shí)間。在近兩三年，又涌現(xiàn)了另一個(gè)海量的需求——給自己的位置做定位。

騰訊地圖事業(yè)部副總經(jīng)理謝建家發(fā)現(xiàn)，在過(guò)去的兩年內(nèi)，騰訊LBS（基于位置的服務(wù)）調(diào)用量增長(zhǎng)超過(guò)了20倍。在微信、手機(jī)QQ、京東、滴滴等APP上，人們大量地發(fā)出、調(diào)用地理位置，這背后都是騰訊地圖的數(shù)據(jù)支持，人們已經(jīng)習(xí)慣了這種地圖使用方法，而且需求在持續(xù)上升，現(xiàn)在騰訊地圖每天要處理的定位調(diào)用量已經(jīng)超過(guò)了400億，LBS服務(wù)的調(diào)用量超過(guò)了20億。

跟高德地圖以道路信息為重點(diǎn)不一樣，謝建家認(rèn)為騰訊地圖的核心，是為整個(gè)騰訊的生態(tài)體系提供LBS支持，就像云計(jì)算、支付一樣，都在提供一個(gè)基礎(chǔ)的服務(wù)。謝建家列舉，在應(yīng)用商店里，top10的APP里面，騰訊要占6個(gè)，top20里，騰訊要占11個(gè)：“騰訊有廣泛的LBS服務(wù)場(chǎng)景，有最大規(guī)模的用戶群體。在服務(wù)的過(guò)程中，騰訊地圖取得的是活的數(shù)據(jù)，形成了一個(gè)閉環(huán)的大數(shù)據(jù)體系?！边@個(gè)數(shù)據(jù)的閉環(huán)，正在豐富數(shù)字地圖的另一個(gè)維度：POI（Point of Interest，即“興趣點(diǎn)”）。

跟路網(wǎng)相比，路上的餐館、學(xué)校、商鋪等點(diǎn)數(shù)據(jù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)龐大得多。百度地圖事業(yè)部副總經(jīng)理胡玥在年初列舉過(guò)幾個(gè)數(shù)據(jù)：“在中國(guó)到底有多少道路？——超過(guò)1000萬(wàn)公里。如果你想讓你的地圖有效的話，至少把600萬(wàn)公里搬到地圖上來(lái)，但一年內(nèi)超過(guò)30%的道路都會(huì)發(fā)生變化?！比绻f(shuō)路網(wǎng)的變化可以靠行車的大數(shù)據(jù)來(lái)解決，POI的變化則是所有地圖商共同要面對(duì)的難題——1000萬(wàn)公里的路網(wǎng)上，需要采集的POI會(huì)有幾千萬(wàn)個(gè)，而城市里那些小餐館、小商鋪更替的速度，只能用瞬息萬(wàn)變來(lái)形容。你在微信上發(fā)送的每一個(gè)定位、在百度外賣上輸入的每一個(gè)收餐地址、在滴滴上發(fā)送每一個(gè)叫車位置，都在使用POI的信息，也同時(shí)在告訴背后的地圖運(yùn)營(yíng)商：這個(gè)POI是活的。一個(gè)越發(fā)重要的數(shù)據(jù)源是專車。騰訊地圖是滴滴打車最早的合作者，滴滴車輛的調(diào)動(dòng)、派單的規(guī)劃，都在使用騰訊地圖的服務(wù)。全國(guó)每天上千萬(wàn)的訂單是一筆巨大的數(shù)據(jù)財(cái)富，它們自己攜帶著POI信息，也在做自我驗(yàn)證，而這種互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的最大特點(diǎn)就是，用的人越多，服務(wù)越準(zhǔn)。

高德地圖正在利用母公司阿里的物流信息——淘寶網(wǎng)的每張訂單上都有一個(gè)發(fā)貨地址和一個(gè)收件地址，每年幾百億的訂單滾動(dòng)下來(lái)，就是挖掘和更新POI最好的數(shù)據(jù)庫(kù)。董振寧說(shuō)，在理想狀態(tài)下，一個(gè)商鋪的公司發(fā)生了變更，如果有物流進(jìn)入阿里的渠道內(nèi)，幾天后高德地圖上的信息就會(huì)做出改變?！斑€有阿里的菜鳥物流，它掌管著中國(guó)將近50%的物流車，我們?cè)趲退鉀Q最后一公里的引導(dǎo)問(wèn)題。它把所有的物流數(shù)據(jù)給我們，我們?cè)僖源烁貓D數(shù)據(jù)，互惠互利?！?/p>

跳出這些量變的修正，所有采訪對(duì)象都告訴我們，互聯(lián)網(wǎng)地圖真正的質(zhì)變，都要回歸到無(wú)人駕駛上——在行車導(dǎo)航上，不管是精度，還是跟車的結(jié)合上，現(xiàn)在的手機(jī)地圖已經(jīng)到極限了。雖然看起來(lái)車載導(dǎo)航的市場(chǎng)在萎縮，可一旦汽車連接了互聯(lián)網(wǎng)，未來(lái)的導(dǎo)航還是要回歸到汽車本身。無(wú)論是高德、百度、騰訊地圖，還是內(nèi)容提供商四維圖新，大家都已開始制作高精度地圖，傳統(tǒng)地圖數(shù)據(jù)的精度是米級(jí)別的，這對(duì)于駕車導(dǎo)航服務(wù)來(lái)說(shuō)已經(jīng)足夠。但自動(dòng)駕駛要實(shí)現(xiàn)的是在高速行進(jìn)中的變道超車、上下匝道等動(dòng)作，對(duì)于數(shù)據(jù)精度的要求達(dá)到厘米級(jí)別。目前在測(cè)試道路上，像百度高精地圖的誤差，已經(jīng)能達(dá)到只有不到一根車道線的寬度。

相比于繼續(xù)砸錢做高精度地圖，一些小體量的地圖正在彎道超車。搜狗地圖剛剛在5月份發(fā)布了全語(yǔ)音“搜狗智能導(dǎo)航”，這個(gè)導(dǎo)航看起來(lái)更像一個(gè)會(huì)追問(wèn)的siri，在演示視頻里，車主口述出去機(jī)場(chǎng)的需求，車載導(dǎo)航可以經(jīng)過(guò)幾輪對(duì)話，提供出航班的延誤信息、建議車主出發(fā)時(shí)間，記住出行的起始點(diǎn)。整個(gè)交互過(guò)程都是依靠語(yǔ)音完成的，幾輪對(duì)話已經(jīng)開始接近于人與人之間的交互方式。搜狗地圖事業(yè)部總經(jīng)理孔祥來(lái)正在和各種車企談合作，把這套系統(tǒng)直接植入到新車上。傳統(tǒng)車商不擅長(zhǎng)語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)，導(dǎo)航往往聽不懂車主在說(shuō)什么。搜狗這幾年的在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的布局，正好解決了語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義理解的問(wèn)題?！皞鹘y(tǒng)的識(shí)別率只能達(dá)到93到94%，但一旦有了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別率一下子提升了三四個(gè)點(diǎn)，在百分之九十幾的情況下，再提升三四個(gè)點(diǎn)是一件非常了不起的事情?！倍压愤@個(gè)導(dǎo)航背后，是搜狗輸入法的支持。搜狗輸入法每天有20%的輸入都是靠語(yǔ)音完成的，相當(dāng)于每天能采集到1億多的語(yǔ)料樣本過(guò)來(lái)幫助它快速迭代后臺(tái)，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)。

說(shuō)到這里，雖然明白了從輸入法，到地圖、車載導(dǎo)航，再到自動(dòng)駕駛之中的語(yǔ)音邏輯，但依然會(huì)覺得幾件事已經(jīng)越扯越遠(yuǎn)了。為什么所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭都要養(yǎng)著地圖？到目前為止，對(duì)任何一家公司，地圖都是一個(gè)燒錢的買賣，為什么大家不能互相購(gòu)買地圖服務(wù)？孔祥來(lái)幾年前就說(shuō)過(guò)，地圖是個(gè)非常燒資源的行業(yè)，基本小公司沒有太多存活機(jī)會(huì)。到了這個(gè)節(jié)點(diǎn)，地圖更需要靠大公司的全套體系才能完成海量的數(shù)據(jù)更新和技術(shù)進(jìn)步?？紫閬?lái)告訴我們，在當(dāng)下的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，地圖是一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施，它能把虛擬和現(xiàn)實(shí)直接聯(lián)系起來(lái)，同時(shí)，當(dāng)每家公司都想盡可能多地掌握用戶數(shù)據(jù)時(shí)，地圖是一個(gè)最正當(dāng)?shù)墓ぞ?。而在即將到?lái)的無(wú)人駕駛市場(chǎng)，地圖當(dāng)然是最好的入口。這就不難理解為什么百度、騰訊、阿里、搜狗，都在厲兵秣馬地用自家的超級(jí)APP和整個(gè)公司的生態(tài)體系來(lái)升級(jí)地圖——面對(duì)一個(gè)前景廣闊的未來(lái)交通大市場(chǎng)，今日的路網(wǎng)和POI中，就藏著未來(lái)的大布局。

2013年11月1日，印度新德里的早晨，路上擠滿了騎自行車趕著去上班的人們。人口大國(guó)中國(guó)和印度，為交通的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了豐富的場(chǎng)景

關(guān)于未來(lái)的想象

6月初，籠罩在“江南煙雨”中的杭州很潮熱，堵在不斷阻塞的路上讓人不禁有些煩躁。從蕭山機(jī)場(chǎng)到阿里巴巴所在的西溪園區(qū)，恰好橫穿這座城市的東西對(duì)角線。我不禁想，可惜缺少高架橋，是大數(shù)據(jù)也解決不了的工程問(wèn)題。用滴滴招來(lái)的快車寸步不挪動(dòng)，這時(shí)，與我同車的乘客璐璐講了一個(gè)在我看來(lái)與現(xiàn)實(shí)頗有張力的故事。她說(shuō)，她的朋友去日本旅行，有一次在早高峰坐地鐵，遇上有人臥軌自殺，地鐵毫無(wú)疑問(wèn)延遲。出地鐵站的時(shí)候，她領(lǐng)到一張卡片，上面寫著，因?yàn)橛腥伺P軌自殺，地鐵被延遲了。下面有5分鐘、10分鐘和15分鐘三個(gè)選項(xiàng)，她的那張?jiān)?0分鐘上劃了個(gè)勾，每一班地鐵都有不同的延誤時(shí)間。這張卡片主要是為日本上班族準(zhǔn)備的，用于打卡時(shí)做解釋，你既不會(huì)因?yàn)榈罔F的延誤而被扣工資，也無(wú)法借口地鐵延誤而遲到得更多。在驚嘆于日本地鐵的人性化的同時(shí)，她贊嘆日本公共交通的高度智能程度。

在浙江省交通廳午休時(shí)分安靜的辦公樓里，我見到信息中心的主任韓海航。他沒有官僚氣，談話也毫不給人有所顧慮的謹(jǐn)慎感。他所領(lǐng)導(dǎo)的信息中心在全國(guó)交通系統(tǒng)的信息中心里算最小的部門，但在智能交通領(lǐng)域，它的創(chuàng)新在全國(guó)范圍內(nèi)都很領(lǐng)先?！斑@個(gè)部門的人對(duì)數(shù)據(jù)理解和管理都有深刻的認(rèn)識(shí)，政府和社會(huì)的數(shù)據(jù)服務(wù)能力有很多提升?！表n海航向我解釋，從政府部門的角度，智能交通分幾個(gè)方面，“城建部分負(fù)責(zé)城市交通和道路建設(shè)，交警管交通事故，公共交通如出租車、地鐵和公交車則由我們交通部或者交委管。深圳和上海比較前衛(wèi)，交警和交委在體制和管理上逐漸融合，這更符合國(guó)際上先進(jìn)城市的經(jīng)驗(yàn)”。

韓海航是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的擁躉，“尤其在中國(guó)和印度這樣的人口大國(guó)，為交通的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了最豐富的場(chǎng)景，很有前景”。3年前，阿里云推廣還很艱難的時(shí)候，他接觸到阿里云，當(dāng)時(shí)世界上真正把云變成實(shí)踐的還只有亞馬遜云。但中國(guó)的政府部門利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)做事情其實(shí)很早?！吧虾Ｊ啦?huì)的時(shí)候就在用了，我們與上海交流很多，所以接觸互聯(lián)網(wǎng)的理念也很早。上海世博會(huì)實(shí)際是一個(gè)開放的城市，與北京奧運(yùn)會(huì)有所不同。那上海市政府就必須要預(yù)測(cè)，世博會(huì)召開的那4個(gè)月會(huì)有多少人。上海世博會(huì)沒有出現(xiàn)任何踩踏事件，其人數(shù)進(jìn)入最多的一天達(dá)到了103萬(wàn)人次。當(dāng)時(shí)他們用互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)，一天園區(qū)會(huì)停留90萬(wàn)人，公安部門用傳統(tǒng)方面預(yù)測(cè)的是70萬(wàn)人，上海市政府是按照90萬(wàn)人配警的。103萬(wàn)是流動(dòng)的總?cè)舜?，?0萬(wàn)配警就沒出現(xiàn)任何事件。之后上海出現(xiàn)過(guò)踩踏事件，恰好是因?yàn)槟且淮尾皇怯缮虾Ｊ?，而是由發(fā)生踩踏事件的區(qū)政府在做應(yīng)急預(yù)案，區(qū)政府沒有這個(gè)手段來(lái)預(yù)測(cè)人流。后來(lái)我們利用大數(shù)據(jù)做交通時(shí)，借鑒了上海，就是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)?！苯佑|到阿里后，他很快意識(shí)到，“利用阿里云的基礎(chǔ)設(shè)施，可以獲得三大電信運(yùn)營(yíng)商不能提供的一些通訊資源。以前我們的網(wǎng)站放在電信，用電信的帶寬，就經(jīng)常有聯(lián)通的用戶投訴我們，該怎么辦？電信和聯(lián)通之間的網(wǎng)關(guān)是有瓶頸的。阿里把這三家運(yùn)營(yíng)商的帶寬融合在一起，就解決了這個(gè)問(wèn)題。這個(gè)需求當(dāng)初是直接目的?！?

實(shí)際上，阿里、騰訊和百度沉積的大量數(shù)據(jù)，也為政府部門提供了很大方便。“很多專家經(jīng)常呼吁政府要開放數(shù)據(jù)，我說(shuō)，政府是缺數(shù)據(jù)的。有的數(shù)據(jù)不能開放，比如隱私和身份信息；其他數(shù)據(jù)又大多是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)口徑不停在變，原始數(shù)據(jù)不可追溯，可信度很成問(wèn)題?！痹诎⒗?、騰訊和百度從電商、社交網(wǎng)絡(luò)和搜索引擎積累的海量數(shù)據(jù)里，交通部門開始挖掘和篩選業(yè)務(wù)里有用的數(shù)據(jù)。2014年10月1日，浙江省交通廳借用阿里的數(shù)據(jù)處理能力，在浙江省兩條最堵的公路上做了智能交通的嘗試?！耙酝覀儾恢拦肥裁磿r(shí)候堵，大家都用百度或高德了解通行情況。城市里面很準(zhǔn)，但高速公路上他們有一定困難。我們用更加廉價(jià)的方法，比如手機(jī)芯片（跟聯(lián)通合作），分析當(dāng)前這幾條高速路的通行狀況。2015年我們做了1300公里浙江的高速公路，去年12月1日，同阿里做了未來(lái)1小時(shí)的高速公路路況預(yù)測(cè)。這個(gè)場(chǎng)景只聽說(shuō)巴西利用微軟的技術(shù)做過(guò)，但也只是很小一段路。我們的整體準(zhǔn)確率保守估計(jì)是80%以上，到春節(jié)的時(shí)候，達(dá)到將近90%?！鳖A(yù)測(cè)模擬，這是大數(shù)據(jù)作用?！坝腥藛?wèn)，政府為什么要做實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)？高德和百度不都有嗎？但實(shí)際上，我們的目的是預(yù)測(cè)，以便治理和服務(wù)。”

戴姆勒旗下汽車共享項(xiàng)目car2go CEO尼古拉斯·科勒。car2go是華盛頓和波特蘭的第一個(gè)分享汽車服務(wù)，用戶可以通過(guò)智能手機(jī)應(yīng)用軟件找到34平方英里內(nèi)可使用的車

雖然目前的實(shí)踐，還主要在城市交通的范疇內(nèi)，但城際交通的智能化未來(lái)，卻也開始有一些端倪和探索，政府和公司都思考著這個(gè)問(wèn)題。在今年4月騰訊研究院發(fā)布的一份《城際出行報(bào)告：后滴滴時(shí)代的千億藍(lán)?！穲?bào)告中，它勾勒了一幅不遠(yuǎn)未來(lái)的出行場(chǎng)景：你只需對(duì)手機(jī)說(shuō)“我要從中關(guān)村去香格里拉，請(qǐng)給我推薦路線”，手機(jī)就會(huì)彈出一個(gè)窗口，語(yǔ)音答復(fù)“您可選擇如下最佳路線A”。這條路線不僅有火車、飛機(jī)，還有正規(guī)的旅游汽車、當(dāng)?shù)爻鲎廛?，價(jià)格×××，可以入住當(dāng)?shù)亍痢辆频?。這種智能化的一站式交通的實(shí)現(xiàn)，有賴于統(tǒng)一資源平臺(tái)的形成，在這個(gè)平臺(tái)上，應(yīng)該具備所有的交通工具、交通服務(wù)者和交通路線。這份報(bào)告暢想，智能交通的發(fā)展大致可以劃分為三個(gè)階段：第一階段，實(shí)現(xiàn)城內(nèi)出行，聚合一個(gè)城市所有交通資源，實(shí)現(xiàn)一站式的客運(yùn)；第二階段，實(shí)現(xiàn)跨城出行，聚合省內(nèi)各種長(zhǎng)途交通工具，提供無(wú)縫的跨出出行解決方案；第三階段，全國(guó)出行，聯(lián)合全國(guó)海陸空各種公私交通資源，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)一站式的出行選擇。目前，在城際交通領(lǐng)域，還沒有發(fā)生動(dòng)靜很大的變革。但跨城出行的潛在市場(chǎng)體量巨大，2014年可統(tǒng)計(jì)的市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)3600億元，開發(fā)程度卻極低。

阿里巴巴集團(tuán)阿里云事業(yè)群-數(shù)據(jù)事業(yè)部資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜议h萬(wàn)里

有一些“星火”般的努力，在做出一些嘗試。韓海航向我透露，現(xiàn)在信息中心正在做一些地面和空中數(shù)據(jù)整合的努力，“可能明年會(huì)看到一些應(yīng)用成果”。作為政府部門，信息中心發(fā)揮的是“牽線”的作用。比如，浙江有一家企業(yè)，專門做空港大巴的售票系統(tǒng)，在鄭州、福州和杭州都做?，F(xiàn)代出行，空港是一個(gè)樞紐，下了飛機(jī)坐上大巴就可以回家，不用自己開車，也覆蓋周邊沒有機(jī)場(chǎng)的城市。信息中心給這家民企和一家央企做了橋梁。今后出行，在航旅縱橫上，很可能就是這樣一個(gè)場(chǎng)景：你乘飛機(jī)到杭州再坐大巴去紹興或千島湖，在APP上輸入目的地，飛機(jī)一起飛，它就自動(dòng)地幫你訂好大巴票，下飛機(jī)，掃一下二維碼就能乘上大巴。公司也可根據(jù)航班情況來(lái)調(diào)度大巴，如果航班誤點(diǎn)，地面公司也可以重新安排好大巴的時(shí)間，同樣，你上了去機(jī)場(chǎng)的大巴，航空公司也知道你什么時(shí)候到達(dá)機(jī)場(chǎng)。在中國(guó)，空中和鐵路交通的運(yùn)輸和組織都是從中央自上而下的垂直管理體系，全國(guó)聯(lián)網(wǎng)，地方上能夠涉足的飛機(jī)和鐵路管理范圍是很有限的，比如空中交通，浙江省交通廳能管的只是機(jī)場(chǎng)。但以機(jī)場(chǎng)為樞紐，通過(guò)信息系統(tǒng)，它也將服務(wù)延伸出去，并不突破管理體系，但也與北京的央企聯(lián)系起來(lái)。另一個(gè)例子是鐵路，信息系統(tǒng)把上海鐵路局和浙江省管區(qū)內(nèi)的所有客流和鐵路信息都聯(lián)系起來(lái)。智能交通更遠(yuǎn)景的未來(lái)，也許是陸?？斩笺暯拥木C合交通，“整個(gè)社會(huì)資源無(wú)縫對(duì)接最大有效化”?，F(xiàn)在，公路、鐵路和空中交通還沒有無(wú)縫對(duì)接起來(lái)。這方面，日本是一個(gè)很好的榜樣，如果火車、飛機(jī)晚點(diǎn)，末班公交車也會(huì)相應(yīng)的晚點(diǎn)。大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)給交通領(lǐng)域提供了突破原有很多空間限制的想象。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的角度，實(shí)現(xiàn)多種交通模式的換乘和無(wú)縫鏈接，技術(shù)上可能不是難題，最關(guān)鍵的是需要有買單的人。在綜合交通智能化程度非常高的日本，它基本是靠政府投資來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

與交通相關(guān)的傳統(tǒng)企業(yè)，也以警惕但必須參與的心態(tài)審視著行業(yè)生態(tài)的變局，其中最重要的就是汽車企業(yè)。在騰訊研究院出的《分享經(jīng)濟(jì)：供給側(cè)改革的新經(jīng)濟(jì)方案》這本書里，搜羅了很多傳統(tǒng)汽車廠商擁抱共享經(jīng)濟(jì)的案例，包括德國(guó)戴姆勒全資子公司戴姆勒智能交通服務(wù)集團(tuán)的car2go綠色出行方案、寶馬的DriveNow汽車共享項(xiàng)目、大眾的Quicar汽車共享項(xiàng)目、雷諾的電動(dòng)車Bluecar共享業(yè)務(wù)、福特的GoDrive試驗(yàn)項(xiàng)目、通用的Maven和CarUnity汽車共享業(yè)務(wù)等。

在阿里、騰訊和百度這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)眼中，汽車的未來(lái)更可能是從簡(jiǎn)單出行，變成更差異化的終極體驗(yàn)式消費(fèi)。阿里就主要與上汽合作，進(jìn)行一個(gè)車聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目。閔萬(wàn)里預(yù)測(cè)：“智能駕駛和無(wú)人駕駛，它要有車載終端。這個(gè)車聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目，就是在車上加一套嵌入式操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)各種通過(guò)聯(lián)網(wǎng)可實(shí)現(xiàn)的事，以及智能規(guī)劃它的出行方案。廠商需要的是差異化，像特斯拉那樣，要有標(biāo)準(zhǔn)件，也要有定制件。發(fā)動(dòng)機(jī)是無(wú)法差異化的，定制主要發(fā)生在非機(jī)械功能上。”騰訊地圖事業(yè)部的副總經(jīng)理謝建家則告訴我們：“未來(lái)，車會(huì)改變它的屬性。自動(dòng)駕駛之后，車就是一個(gè)移動(dòng)的智能空間。當(dāng)汽車變成智能出行后，就變成了一個(gè)類似家和辦公室之外的空間。人在里面需要外界信息接入，需要智能服務(wù)。你在里面娛樂(lè)、社交、聽歌、玩游戲，這是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以提供的。騰訊車聯(lián)就是在做這些?！彪m然都在談智能交通，但傳統(tǒng)汽車的思維方式，卻又有微妙不同。它們更多的是強(qiáng)調(diào)輔助駕駛，未來(lái)駕駛者仍然是駕駛的中心，這樣會(huì)涌現(xiàn)ADS這一類的技術(shù)。他們的隱憂，是擔(dān)心汽車像移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商一樣被管道化，用戶都是互聯(lián)網(wǎng)的，車變成了工具，慢慢淪為一種運(yùn)輸屬性。博弈在進(jìn)行著。