从2017年，滴滴进入交通领域开始，赛文就一直在关注并报道滴滴动态，陆续采访了滴滴智慧交通部门核心人员。

2020年，笔者受邀探访了滴滴智慧交通的起源地济南以及其业务拓展地深圳龙华，滴滴从单一的信号优化服务到现在能够提供完整交通解决方案，用户的态度也从持怀疑转变为认可，还称滴滴的应用很接地气。 

今天，滴滴智慧交通的足迹覆盖了30+城市，甚至走出了国门。

岁末，赛文交通网专访了滴滴出行智慧交通信号控制技术负责人郑剑峰，回顾了滴滴在信控领域这一年的工作，也对滴滴用轨迹数据做信控优化的技术方法的质疑作出回应。

2020年，滴滴实现了技术攻关，主要包含3个方面。

第一能够用轨迹数据结合本地数据给SCATS系统做离线方案的生成，并能帮助无检测器路口恢复动态控制优化能力。

第二，产品矩阵更为丰富。除信号优化板块之外，增加了数据咨询、评估诊断等服务。滴滴希望提供系统+专业交通工程服务，给用户提供更好的产品体验。

第三，滴滴打造了基础版、专业版及定制版信控SAAS系统，将其核心能力以服务或者系统建设的方式推出，即拿即用，更为轻便、灵活。

Q1：2020年，滴滴在信控领域取得了哪些进展？

郑剑峰：一是技术攻关，我们跟SCATS形成优化和调控的结合，可以实现用轨迹数据结合本地数据给SCATS系统做离线方案的生成。

因为SCATS一个路口的基本配时，需要生成4到16套绿信比方案，这些对人工要求很高，我们一方面可以结合轨迹数据做系统绿信比方案生成，另一方面也可以帮助SCATS更好地优化路口动态调控。尤其是有些路口用SCATS系统，但检测器坏掉了，又没有成本做新的检测器的部署，这个时候我们可以用轨迹数据，帮他们恢复自适应的相关动态控制能力。这也是滴滴今年花了较长时间攻关的点，并且在苏州主城区得到应用，整体效果还是很不错的。

二是滴滴信控整体解决方案体系相对更完整，不仅是信控优化版块，以及数据咨询、评估，我们也着手跟交通管控相关的周边数据及咨询服务的输出。

三是SAAS开放，我们今年做了一部分轻量化能力的开放，后面肯定会朝这个方向持续往下做，希望把滴滴的核心能力，以更好的、更便捷的服务方式推出，对用户来说也添加了更灵活、更轻便的一个选项，购买和应用起来没有太大负担。

Q2：滴滴目前有哪些业务模式？

郑剑峰：我们现在板块有一些侧重点。SAAS模式是目标比较明确的、清晰的，比如按年或者按季度采购工具或者组件化服务，这就是标准云计算服务内容。其次是本地化系统建设项目。第三方面，我们也会做咨询和数据分析的服务。很多用户希望有个性化的数据分析报告，或者拥堵态势、成因溯源之类的一次性需求，我们正在逐渐开展这一块的业务板块，现在做的基本上是这三块。

Q3：滴滴在信控领域的进步与变化?

郑剑峰：滴滴最开始做信控的时候，是以优化服务入手，我们最开始做了很多内部的工具，希望应用轨迹数据做优化的输出，后来在定位以及产品形态上逐渐明确。现在滴滴信控的整体定位，希望能以赋能和被集成的姿态，和生态伙伴一起合作。我们现在合作的客户也很多种多样，有交管、规划院、集成商、本地优化团队等各类用户群体，在合作过程中收到了很好的反馈。

第二，在产品矩阵上，也丰富了很多。原来是以信号优化为起点，现在，如果使用我们系统，它更像是一个数据赋能的设计工具平台，有傻瓜式一键优化的功能，也有非常专业化和精细化的调整功能，我们留了很多板块给用户做专业设计的内容输入。

总体上，我们希望结合系统工具+专业交通工程服务，给用户提供更好的产品体验，这是我们产品在最近三年不断演进的过程。 

除了信控，我们围绕交通数据分析做了很多客户的服务，比如在规划上面做数据相关的分析服务，比如在评估、诊断时有专门类似的数据分析图等。

基本上，我们是围绕信控为起点，然后适当做延展。我们希望专注做好这个板块，这是我们整体的定位，也希望和各个生态尽量多的去配合。

Q4：滴滴一直在推SaaS服务模式，今年也打造了基础版、专业版及定制版信控系统。为什么提出SaaS服务模式？信控系统目前市场反馈情况如何？

郑剑峰：我们在跟用户沟通的过程中，发现用轨迹数据赋能交通管理或者交通控制，大家实施起来还是有一定障碍。因为大家对这个理念的接受程度，以及如何将数据和交通工程结合，辅助交通控制，还是有很多顾虑和疑惑。不过这两年趋势越来越明显，很多人慢慢接受这个过程。但是接受以后，怎么使用，还需要一个过程，我们希望提供一个SaaS平台，给大家试用体验的机会，以便用户能够更好地了解产品应该做成什么样，系统应该建成什么样。以前没有系统，只能用PPT、概念跟用户讲解，现在通过SaaS系统，可以了解用户对系统使用的反馈，根据反馈再进行个性化、定制化的升级，效率和效果会提高很多。

现在，每周、每个月都会有很多用户注册申请、试用（滴滴信控系统），我国主要的几个城市群，长三角、珠三角、以及华北地区都会有很多用户群体。

Q5：对于用户来说， SaaS模式在信控领域有哪些作用？

郑剑峰： 对用户来说，滴滴SaaS平台包含了很多小的工具集，比如有优化、诊断、评估和监测工具。如指挥中心的人可能会倾向于用监测工具，看哪个路口、路段有报警，跟指挥结合起来。负责评估的同学、优化的同学会用优化、评估板块，在这个场景里去做数据赋能以便更高效的分析。比如做干线时空图优化，很多用户会用干线时空图，省去原来需要做路测的需求，这样在外场的作业就可以放在中心，不需要依赖视频，也可以做到相关的动作。

基本上以小工具集，满足多个（不同）用户的场景化需求。

比如快速路上有几个匝道需要安装匝道灯，但具体布设位置，原来可能是定性的，或者无法做非常深入的大规模的诊断分析，有了数据以后，可以更好地精准到一个点上，明确布设匝道灯和检测器的位置。我们可以用数据帮助用户更精准地做规划决策支持，但我们是从建议和支持的角度，最后还是用户自己的专业知识，结合数据赋能体系，达到精准决策的效果。

Q6：SaaS模式在推广过程中有哪些难点？ 

郑剑峰：我们在很多地方合作的用户对优化服务的需求很大，尤其是驻场优化服务需求，以及专业的交通工程需求。我们如何将SaaS平台设计成一个体系，如何跟线下人工作业结合起来，形成标准的方案，这是目前看起来比较大的一个待攻关的点，也做了一些成果。 

如果只是工具提供给政府部门，对他们来说还不太够，必须工具+服务的方式，所以我们正在打造工具+服务深度融合的方案，与我们的生态伙伴共建服务。

Q7：如何看待行业内对滴滴用轨迹数据做信控优化的技术方法的质疑？

郑剑峰：现在政府部门基本上都会用路况指导作业，其实跟我们的场景是类似的。路况数据是轨迹数据的抽象，我们现在的方案是拿最底层最好的轨迹数据，再去做精细化的处理，一层一层往上细化。控制优化是其中一个应用板块，因为有数据比没有数据更好，怎么处理数据是另外一回事了。就像有些检测器的数据如果没用好，整体的效率也不会特别高，轨迹数据也是一样的。

关键问题是，当数据到达一定体量以后，怎样更精细化做数据的处理。这是我们现在花精力最多的地方。我们现在可以做到通过几条轨迹数据就可以稳定地识别出饱和、溢流等情况，原来可能需要几十条轨迹才能做到这个程度，所以在这一块做了大量的工作。

回到问题本身，数据量和数据指标比例，是一个很宽泛的概念，大家还是需要细化地去看待如何处理数据这一环节。在我们平台上，基本上用户能看到整个数据处理的可视化。大家通过平台能看到原始数据什么样的，指标的情况，然后才是优化建议的情况。

我们尽量把数据分析过程透明化，这是因为我们希望能够帮用户把注意力引导到关注信息生产的过程，而不是重心全放在数据源的状态，因为核心是信息生产。

Q8：滴滴在行业内的优势是什么？

郑剑峰：第一，我们整体模式专注在某几个细分板块，这是我们信控的核心定位。比如围绕信控包括交通管理相关的内容，把数据分析、数据赋能这个事情做好，我们提供工具化的体系，让用户即拿即用，不需要用户一定要把整套系统衔接下来。

第二，我们希望系统和服务共建，因为SaaS大家可以理解是云计算的一个服务，这样对用户来说有一个好处，它很轻量，它可以即拿即用，不想用的时候也可以直接关掉，相关的商业模式也会有配套。如果用户想建系统，我们也可以配合，进行系统的定制化构建。我们在这一块的发力点投入比较多。

第三，我们非常关注轨迹数据的处理和应用。比如核心城区、经济比较活跃的地区，数据非常丰富，质量也较高，这跟很多城市的拥堵热点有很强的相关性。我非常有信心，这个数据一定能帮助交管部门真正解决交通拥堵的问题。

Q9：滴滴在信控领域有哪些计划

郑剑峰：从我们部门本身，我们希望围绕信控体系，专心做好这几个事情。

第一，真正用数据体现出应有的价值。以轨迹数据出发，更多去接收用户的反馈，听到用户在场景上个性化的需求。原来的方式是以我们的想法为驱动，现在更多以用户想法为驱动，然后再细分场景，去做场景化信控的分析平台。

第二，我们希望变成更灵活的平台板块。因为我们发现没办法用同一套标准系统服务不同的客户。我们希望把灵活性，以及标准化做的更好，跟所有行业用户、政府部门客户更好地进行配合。

 Q10：请谈谈在滴滴工作期间的收获和体会

郑剑峰：有三个方面：

第一，滴滴有很丰富的数据，很高质量的计算机人才和工程技术，我最开始是朝这个方向跟滴滴整体合作，我觉得基本上是朝这个方向（计算机和交通工程结合）不断前进，所以整体是非常满意的。

第二，互联网公司节奏特别快，这跟我们在传统交通领域有点不太一样，因为交通主要是面向政府，相对节奏会慢、稳定一些。所以相对来说，（在滴滴工作）每周、每个月的调整和迭代会细一些，以及在方向的调整方面，会非常快。总体是在一个磨合的过程，传统行业和互联网行业交集的感觉。

第三，因为我以前做应用层和设计（方面的工作），但是去做系统、做工具的时候，其实整体要求差别很大，有很多基础工作要做，比如路网、基础数据整理、整体用户体验以及系统的性能，这也是在不断摸索过程中，我觉得还是非常有收获。把这两个板块结合在一起非常有挑战，所以整体上我还是非常满意的。