在城市交通管理精细化创新论坛暨联盟大讲堂上，百度地图架构师江畅发表了《城市交通路况的精细化研判》主题演讲。

2016年12月15日，第一届中国智慧交通管理产业联盟年会在无锡召开，赛文交通网（微信公众号：china_7its）受邀独家报道。在城市交通管理精细化创新论坛暨联盟大讲堂上，百度地图架构师江畅发表了《城市交通路况的精细化研判》主题演讲。

以下为江畅演讲实录，经赛文交通网（china_7its）编辑整理：

我来自于百度地图的智慧交通团队，我今天分享的主题是《城市交通路况的精细化研判》，这里面有两个关键词，一个是城市交通路况，第二是基于这些交通路况更精细化的研判。

目前整个百度地图的月活跃用户大概是3亿，地图里面有两个典型的服务，第一是定位服务，目前每天的定位服务是在400亿次，对于导航而言，百度地图服务超过两亿公里。这些数据也构成了过去做路况的基础大数据源。

对于路况大的主题，它有几个载体，首先第一个我们需要知道整个城市路网的情况，这样才能进行路况的发布；其次需要有足够多的轨迹信息，才能做到足够优秀的路况生产。

路网如何采集

在整个百度地图的道路生产过程中，目前有甲级的测绘资质，道路数据是自采和自产的，目前有几种方式。

第一个是开采集车到城市里面去转；

第二类是自行车。因为不是所有的地方四个轮的都能进去，类似北京的胡同，或者比较小的地方会建立自行车的采集团队。

除了道路的和自行车的，在有些室内情况下，只能背着人肉背包进去采集。

无人机，是我们正在探索的，对于人类不太方便去的那些地方，需要有这样的一种更科技化的方式，去解决那些区域的采集。比如说一些高山，一些没有道路的地方，会有这样的采集方案，通过这样的东西，最终构成了整个让大家能够理解的路网情况，这也是百度地图分析的基础。

路网除去之外，在它之上，我们需要进行路况分析，还需要很多的轨迹信息，第一类很重要的轨迹信息的来源是地图的导航。目前我们做了很多的产品创新，这些创新的背后其实也是为了留住用户，让用户更多的使用我们的服务，这样反向我们能够获取到这些用户曾经走过哪些轨迹。比如说我们产品里面有用户的经验路线等等，通过各种各样的方式，可以获取到大量互联网用户导航的轨迹，这些就渐渐获取了这些城市路网上道路车辆强度的情况。

除去百度地图的导航服务以外，在中小城市需要有更多的方式补充对于路网上运行车辆强度的监测。百度地图和交通运输部一起发布了交通行业的出行应用平台，借着这种分享模式，我们也获取到了大量的交通运输厅局的GPS数据，出租车的GPS数据等车辆的轨迹信息，极大补充了城际路况之间的交通轨迹判断。因为大量的出租车在城市领域里面是高强度运转的，这样高强度运转的出租车也极大方便了我们捕捉不同路网、路段上面的交通运行情况。

前面提到了很多的路网的数据、轨迹的数据，最终回归到了今天的主题，实时路况。目前我们面向C端用户，也就是互联网的用户，大家能看到是三个形态。

第一个形态是发布一些实时路况，也就是城市道路的红黄绿。目前覆盖了全国300多个城市，每一分钟更新一次。

其次在有一些城市也发布了实景路况，可以在互联网客户端上更加直观的看到道路当前的情况。

另外，也允许用户实时上报交通情况。我们也在尝试做一些除了轨迹之外的其他一些城市路况的技术。比如会进行图片识别，能够很直观看到这条路上车流量的情况，以补充前面提到的浮动车路况的融合，这样更精准的做到对城市的路况发布。

城市路况的研判

除了面向互联网用户去发布城市路况以外，面向城市的交通管理者也会基于我们的轨迹数据、路况数据，做一些研判分析的成果。做整个城市的精细化路况研判，有一个重要的概念是对于区域的判定。在真实研判分析过程中会发现，它可能不能完全去代表这个城市的人口密集活动的区域。后来我们做了一下尝试，我们会基于百度地图每天将近400亿定位的数据，分析整个区域里面人口密集活动情况，然后会推断出认为这些区域的交通状况，再去分析整个城市的交通运行情况。或者相对主城区交通运行，大家会对这种方式更加认可，而且更能够去反映随着城市的变迁，不同人口变化之后的交通变化情况。

除了区域以外，在整个采集过程中，也会采集大量不同的道路等级，也会借助百度地图更新比较频繁的路网数据，可以做到对城市不同等级道路的研判和分析。

除了宏观上对于整个城市的研判，在常见的交通管理工作中，也会面对具体道路的分析，也会基于路况数据，对道路的预警情况和道路的历史研判去做更微观的研判。

典型的就是基于实时路况，捕获到非常规状态道路是什么样的。这一块在实际交通管理过程中，很多行业的同仁会基于这样的异常预警，会去结合他能够调动的摄像头数据，做出实时的判断。

除了异常道路的判定之外，还有实施道路，基于实时道路拥堵指数、速度、拥堵里程等，可以看到排行。比如说对于这样典型的某条路，它过去24小时红黄绿的变化是什么样子的，能够更加直观的去知道这条路什么时候比较堵，堵在什么点上，出一个数据的报告会更加直观。

对于每一个道路研判之外，在真实的交通管理时，很多交通管理者说有自己管理的片区，我们也会支持自定义片区的研究，多条道路就会组成区域的研判。另外，还会有行政区划的研判，还有热门商圈的研判，会基于定位和人口的大数据，去推断整个城市的热门商圈以及商圈的边界，这样定量和定性的过程。

在实际过程中，除了实时路况还可以进行历史研判，除了道路和区域之外，一个比较有特色的点，是可以挖掘城市的堵点，这是在交通管理过程中比较关心的。

最后在一些实践过程中，除了实时的和历史研判之外，还需要落地的挂靠，去方便我们做一些横向和纵向的沟通，包括我们也会去尝试通过可视化的方式，去呈现一些城市交通路况。

回顾一下，整个分享提到了百度地图对于整个的路网是如何采集的，路况数据源是怎么样构建的，路况是怎么去分析的，以及基于这些面向大家能理解的互联网路况，怎么同样面向交通管理者，去做精细化路况研判初步工作的汇报。

我今天的分享就到这里，谢谢大家。