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对话刘向宏:滴滴智慧信号灯这一年 | 赛文·Tvoice

2018-02-01

来源 : 赛文交通网

作者 : 赛文·Tvoice

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2017年初,滴滴成立智慧交通FT团队,将智慧交通作为公司发展五大战略之一。

3月,滴滴和济南交警合作,在经十路上首次试点互联网+信号配时优化。

8月,密西根大学终身教授刘向宏(Henry  Liu)加盟滴滴,出任智慧交通首席科学家,全面领导滴滴智慧信号控制研发团队。随后,滴滴在国内各大城市快速复制互联网+信号业务。

回顾2017年,滴滴已在济南、武汉、成都、苏州、贵阳等城市优化超过1200个信号路口,使得交通延误时间平均下降10-20%。

岁末,赛文交通网专访刘向宏,回顾滴滴过去一年在互联网+信号方向的工作进展。

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赛文交通网:您是2017年7月份加入滴滴,是什么原因让您回到国内加入滴滴?

刘向宏:最主要的原因是我意识到一个非常重大的创新机会。滴滴数据非常独特,然后领导层做智慧交通的决心非常大,我觉得我回到滴滴可以把我多年在美国的科研积累应用到实践当中去,然后对实践产生很好的影响。

所以这是我回来最主要的原因。

赛文交通网:滴滴的数据为什么能帮助到互联网+信号优化?

刘向宏:其实信号优化的核心应该是信号评估,如果我们能连续地对信号的状态作出评估,其实我们就可以对它做出优化。

我们有大量的车辆轨迹数据,所以对单个交叉路口来讲,可以对其延误时间和排队长度都作出很好的判断,那这些其实就是信号优化的基础。

我想强调的另外一点是连续地做出数据采集的能力,我们能连续地采集数据、连续地对效果做出评估,对每一次调整做出评估,所以这也就使得我们有了信号优化的一个依据。

在单个交叉路口可以评估每个方向的延误、排队长度,对于一条干道来讲,我们可以利用很多滴滴平台车的车辆轨迹,看到它的停车次数、在哪一个交叉路口停下了,这些都是我们去做干道优化或者干道协调的基础。

对一个区域来讲,我们也可以看出有哪些车是从哪一个方向来的、拥堵点在哪里,这些都是我们从点到线到面对于这些交叉路口的交通状态做出评估的依据。

只要我们有了这些交叉路口的状态评估,其实不难对它做出优化。

赛文交通网:目前互联网数据还要借助一些传统的数据,比如地磁的数据、卡口的数据,从技术上来说,未来有没有可能只有互联网数据就可以来做优化的工作?

刘向宏:我认为未来的交通控制是依据车联网,未来5年、10年、20年以后,当所有的车都联网以后,那这些车的状态就可以应用到交通控制当中,基于基础设施的一些传感器的依赖会降低,但是并不是说基于基础设施的传感器会不需要,我想未来也一定是多元数据的一个融合。

赛文交通网:互联网数据很重要的一个指标叫“渗透率”,大概意思就是每百辆车当中会有采集到多少量的数据,那么从技术的角度,有没有一个指标或者怎样描述什么样的渗透率是符合要求?

刘向宏:其实我觉得这应该是一个误解。对于信号优化来讲,渗透率不是问题,而样本量是问题,我们并不是追求高渗透率,而是要追求多的样本数。

我们目前做的信号优化主要还是固定配时的信号优化,固定配时的信号优化是依据一个稳定状态的流量作出判断、做出优化。当我们观察了很多车以后,其实就可以对稳定的交通状态作出评估,作出评估以后就可以做出优化。

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这是(上图)济南目前滴滴平台的车过去五分钟的车辆轨迹,这条路是济南的经十路,你可以看到车在上面跑,如果你打开看,每一个路口可以看到很多的车经过这些路口,其实通过这些车辆轨迹可以清楚的看到最大的排队长度和拥堵。

所以通过这些车辆轨迹就可以计算或者评估路口的运行状态,通过这些路口运行状态的评估也可以去思考如何调整这些优化参数。

所以不是渗透率的问题,而是样本量的问题。

赛文交通网:我们再换一种说法,就是北京可以作为互联网+信号的这种技术应用,它会不会有一个区域,比如五环内、六环内,会不会有些效果上的差异?

刘向宏:可以补充一点的是,我们现在做信号优化的时候,实际上是每周做出一次调整,或者说每周我们都可以给出一次调整方案,这个主要是基于样本量。

我们认为每一周来看,实际上有足够多的样本量让我们计算出对于上周的状态作出评估,那我们就可以做出优化调整优化方案。

对于一些区域,如果车辆比较少或者渗透率非常低的情形下,那我们需要有更长的累计时间,一周可能就不够,我们需要等一个月的数据才能够给我们足够多的支持,对信号的方案做出优化。

赛文交通网:在过去这一年当中,无论是用户,还是厂商也好,通过赛文交通网希望跟互联网的企业建立这种合作。分两部分来说,对企业来说,滴滴是一种什么样的合作心态,或者是有什么样的政策?

刘向宏:滴滴城市交通商业模式的核心是合作,我们在做的事情实际上我们将自己定位成一个Enabler,也就是说赋能者。

我们打造的信号优化平台主要是想提供给各地的交警和优化服务的厂商、信号系统提供商,我们希望用我们的数据、用算法能够赋能给这些厂商和政府,使得我们能够共同的提高城市的交通控制水平。所以,我们的核心是要和这些厂商合作。

赛文交通网:从另外一个角度,对用户来说可能不仅是滴滴,因为互联网的数据、地图的数据等原理上是比较雷同,那从市场的角度来说, 中国有多少个城市是适合通过互联网数据来做优化?

刘向宏:从原则上讲,只要有滴滴业务的城市,我们都可以帮助这些城市做出交通控制优化。

赛文交通网:刚才您也提到一周更换或者修改一次配时方案,实际上如果通过这种路口的信号机实时的来控制,这样应该是从优化的效果、及时性等各方面是最优的,但是现在应该整体上来说信号厂商并没有没有向互联网公司开放这个权限。作为滴滴来说,有没有考虑是如何突破这个协议或者是怎样去解决这种实时性的问题?

刘向宏:我刚才提到我们商业模式的核心是合作,我们也不停在寻求和信号系统的提供商合作,我们最近已经和很多厂商进行接触,信号系统的提供商对我们是非常支持。

赛文交通网:我们在考虑,互联网企业从事互联网+信号这样的一件事情的目的时,好像分析不太出来,大家免费去给用户做这样一些事情目的是什么。那滴滴做这样一件事情的目的是什么?而且我们看到滴滴的投入是非常大的。

刘向宏:我想这跟滴滴的主营业务有非常大的关系,滴滴的使命是使出行更美好、改善城市交通、普惠大众出行,也是滴滴智慧交通的使命。滴滴要想提供更好的出行服务,城市交通拥堵就成了一个瓶颈,所以滴滴是有内在的驱动力去帮助城市政府去改善城市交通。

我们也做过推算,因为滴滴平台的车也在路上跑,所以如果我们能够降低拥堵,车也受益,我们内在的想法确实是这样一个想法,这是第一个;

第二个就是我觉得我们能够帮助各个城市降低交通拥堵,实际上也是不仅是我们自己的使命,从我们公司的发展角度讲也是必经之路。

赛文交通网:现有的这种优化方法就会看很多路口的渠化、一些交通状况等,实际上滴滴可能更多的还是在中心控制,通过数据来控制这两者之间的差异,还是外场的工作给合作伙伴来做?

刘向宏:我想还是回到我们的市场定位,我们的市场定位是赋能者,还是要深入的挖掘数据的优势。今年我们是以信号优化作为进入智慧交通的切入点,明年我们也会在组织优化上发力,同样是利用我们的数据价值和优势。

举个例子,如果一个交叉路口经常看到直行的车被左转的车挡住了,那这种情形是不是左转的港湾不够长?我们是不是可以利用左转可变车道来解决这种问题?

这都是可以探讨,也可以利用我们数据的优势。

我们是希望能够更加深入的挖掘车辆轨迹数据的价值,把这些功能开发出来提供给我们的合作伙伴,滴滴是希望和咨询优化服务厂商进行合作。

赛文交通网:滴滴的智慧交通现在除了互联网+信号,还有些什么业务?

刘向宏:我们所有的工作都是基于现有的数据,我们实际上是想和各地政府合作,能够融合我们的数据和城市政府的一些数据,挖掘数据价值或者说更深的去挖掘这些数据价值为城市交警服务。

所以从我们的业务来讲,信号灯目前是我们的主要切入点,但是数据的价值还只是冰山一角,所以,我们明年也会逐步的开展交通组织优化的服务,我们希望能够深入的挖掘我们的数据价值,并且和信号控制厂商、优化咨询服务商合作,能够为各地交警提供一体化的解决方案。

赛文交通网:聚焦到互联网+信号,2018年从技术的角度、从市场推广城市复制的这种角度,滴滴有哪些计划?

刘向宏:我觉得应该通过这些大数据公司,并和信号优化服务厂商及信号系统提供商进一步深入合作,能够更加充分地发挥信号控制的功能、在城市交通管理中的功能,能够使得我们这个服务水平提高,切切实实地解决或者是降低拥堵。

我觉得市场的价值还远远没有发挥出来。

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