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開啟導(dǎo)航APP，查看地圖，其上紅黃綠線似血管般跳動，紅色意味著極為擁堵，黃色表示行進(jìn)緩慢，綠色代表通行順暢。每日有上億車主借助這套“上帝視角”躲避堵車，然而你可曾思考過，這些身處實時變動狀態(tài)的路況訊息，的確是怎樣“冒”出來的呢？

有的人講，這是導(dǎo)航公司派遣了數(shù)目眾多的“神秘車輛”在馬路上四處行駛；有的人猜測，是攝像頭于天空中注視著；甚至有網(wǎng)絡(luò)用戶詼諧地說：“難道導(dǎo)航安裝了‘讀心術(shù)’嗎？”然而實際上它壓根就不是某一個公司的“黑箱”，而是整個社會共同編制而成的 一張“數(shù)據(jù)網(wǎng)”。

一、實時路況的首要拼圖部分：你的手機(jī)，它乃是最為龐大的那個“移動傳感器”。

要是當(dāng)下隨意詢問10位車主，問：“你清楚開車之際導(dǎo)航會上傳你的位置這件事嗎？”，起碼8個人定會搖頭。然而實際上，全球超過90%的實時路況數(shù)據(jù)，皆源自普通用戶的手機(jī)。

拿國內(nèi)主流導(dǎo)航APP來說，當(dāng)你把定位開啟且運(yùn)用導(dǎo)航功能時，手機(jī)會按照每30秒至1分鐘的頻率，給服務(wù)器發(fā)送一組數(shù)據(jù)，這組數(shù)據(jù)包括經(jīng)緯度、移動速度、方向角。這些看起來零零散散的信息，會被系統(tǒng)自動“翻譯”成道路狀態(tài)，比如說，同一時刻倘若有1000部手機(jī)在某段高速路上以20km/h的速度移動，而該路段限速是120km/h，那么系統(tǒng)就會判定這段路“嚴(yán)重?fù)矶隆薄?/p>

可是這兒存在著一個極為關(guān)鍵的問題：究竟該以怎樣的方式去區(qū)分“普通用戶”與“專業(yè)設(shè)備”呢？ 技術(shù)團(tuán)隊所做出的解釋表明，他們會借助算法把異常數(shù)據(jù)給過濾掉（像是處于靜止?fàn)顟B(tài)未動的手機(jī)、呈現(xiàn)出明顯超速情況的“鬼探頭”），隨后再聯(lián)合“浮動車數(shù)據(jù)”（出租車、網(wǎng)約車以及物流車所配備的專業(yè)GPS）來進(jìn)行交叉驗證。 比如說，在早高峰時段，某一路段私家車的數(shù)據(jù)所顯示的車速是20km/h，然而該區(qū)域出租車的GPS同時上報了15至25km/h的波動速度，此時系統(tǒng)便會確定“擁堵”這一結(jié)論。

更加有意思的是，你的手機(jī)甚至于都不需要去打開導(dǎo)航APP。只要手機(jī)開啟了“位置服務(wù)”（舉例來說微信、外賣、社交軟件調(diào)用了定位），部分導(dǎo)航公司會依靠運(yùn)營商獲取匿名化的位置數(shù)據(jù)（當(dāng)然了，這所有的一切都經(jīng)過加密處理，不會進(jìn)行個人追蹤）。換句話講，只要你帶著手機(jī)外出，就有可能成為實時路況的“貢獻(xiàn)者”——這也就是為什么節(jié)假日景區(qū)周邊的路況更新格外快，因為人流量很大，手機(jī)密度很高，數(shù)據(jù)更加密集。

二、第二重保障：路上的“眼睛”比你想象中更多

要是講手機(jī)數(shù)據(jù)屬于“全民參與”這種情況，那道路上的專業(yè)設(shè)備便是“精準(zhǔn)補(bǔ)漏”這般狀況。

第一類，是交通攝像頭跟雷達(dá)。全國范圍內(nèi)的高速，還有城市主干道，基本上都覆蓋了視頻監(jiān)控以及毫米波雷達(dá)。這些設(shè)備每秒鐘能夠捕捉數(shù)千幀畫面，借助AI圖像識別技術(shù)，自動去統(tǒng)計車流量，計算車速。比如說，有某一個攝像頭監(jiān)測到在500米范圍之內(nèi)有200輛車，平均間距小于5米，系統(tǒng)就會推算出當(dāng)前車速大約是20km/h，進(jìn)而標(biāo)記為擁堵。

另一類別為，車載傳感器。眾多車主并不清楚，自身的車輛或許已然成為“路況采集員”，特別是其中之新能源汽車以及智能汽車。它們所配備的車載GPS、毫米波雷達(dá)、攝像頭，會于行駛期間自動上傳位于何處、車速若干、加速度怎樣等數(shù)據(jù)。舉例而言，像是特斯拉、蔚來的車主，每當(dāng)啟動車輛并且連接網(wǎng)絡(luò)之時，便會成為數(shù)據(jù)鏈當(dāng)中的一環(huán)。更具隱蔽性的是，部分燃油車廠商，諸如寶馬、大眾，也在與導(dǎo)航公司展開合作，借助車載診斷系統(tǒng)，也就是OBD采集匿名狀態(tài)下的行駛數(shù)據(jù)。

第三類是，政府跟交管部門的“內(nèi)部數(shù)據(jù)”，交警的指揮中心，高速管理局的監(jiān)控平臺，本身存有實時路況數(shù)據(jù)，導(dǎo)航公司同這些部門合作后，能夠直接獲取事故報警，施工管制，道路封閉等消息，這些“官方情報”會比用戶數(shù)據(jù)優(yōu)先更新到地圖上，比如說某路段突然發(fā)生車禍，交警系統(tǒng)在10秒內(nèi)推送通知，導(dǎo)航APP也許在30秒內(nèi)就把該區(qū)域標(biāo)紅，還推薦繞行方案。

三、從數(shù)據(jù)到“紅黃綠”：算法才是真正的“幕后大腦”

海量數(shù)據(jù)已然存在，怎樣將這般的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成用戶能夠看得明白的紅黃綠線呢？達(dá)成這一步所依靠的是實時計算引擎與機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

舉例來說，以高德的實時路況系統(tǒng)為例子，其所具備著的每秒鐘要處理的數(shù)據(jù)量超過5000萬條之多，這其中涵蓋了手機(jī)定位、車載傳感器、攝像頭、交管平臺等多方面提供的源信息。這些諸多的數(shù)據(jù)首先走進(jìn)“清洗層”，將重復(fù)、錯誤或者異常值給去除掉（就好像某手機(jī)忽然間上報“時速200km/h”，此數(shù)據(jù)被標(biāo)記為無效）。得到清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)入“融合層”，借助空間聚類算法，把同一道路、同一方向的車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，從而計算出該路段的平均車速、擁堵長度，標(biāo)點(diǎn)符號。

需著重指出的是，那個稱謂為“預(yù)測層”的部分。系統(tǒng)會把歷史數(shù)據(jù)予以綜合考量，像周一上午8點(diǎn)時某座橋必定會出現(xiàn)擁堵狀況，天氣情況，暴雨會致使車速降低百分之三十，還有事件，演唱會散場會引發(fā)周邊區(qū)域出現(xiàn)擁堵現(xiàn)象，進(jìn)而生成動態(tài)化的“擁堵預(yù)測”。舉例來說，系統(tǒng)察覺到某一路段當(dāng)下車速為每小時40千米，然而歷史數(shù)據(jù)表明在該時段后續(xù)通常會降低至每小時20千米，于是就會預(yù)先把這段路標(biāo)記為“緩行”，并且給出“前方有可能出現(xiàn)擁堵”的提示。

更為絕妙的是，算法居然會進(jìn)行“自我進(jìn)化”，在用戶上報事故、手動修改路線之際，系統(tǒng)會記錄這些行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，進(jìn)而反哺模型訓(xùn)練，舉例來說，在某路段倘若用戶頻繁上報“施工”，算法便會降低該區(qū)域攝像頭的權(quán)重，轉(zhuǎn)而更依賴用戶主動反饋的數(shù)據(jù)，這也正是為何不同導(dǎo)航 APP 的路況有時會存在差異，其本質(zhì)乃是算法對于多源數(shù)據(jù)的“解讀策略”有所不同。

四、導(dǎo)航不準(zhǔn)？不是技術(shù)問題，是“數(shù)據(jù)邊界”在作怪

時常會碰上有的用戶抱怨說，“導(dǎo)航呈現(xiàn)出來的是綠色那種暢通無阻的狀態(tài)，然而開車進(jìn)去之后卻擁堵得如同停車場一般！”實際上呀，這可不是技術(shù)方面出現(xiàn)了失敗的情況，而是數(shù)據(jù)所覆蓋的范圍存在著邊界呢。

首先存在著“時間差”，比如說在某路段突然有事故發(fā)生，攝像頭在10秒之內(nèi)能夠捕捉到畫面，然而卻是要經(jīng)過數(shù)據(jù)上傳，還要進(jìn)行清洗，接著開展算法分析，最終顯示到用戶手機(jī)上或許需要1至2分鐘。若事故是發(fā)生在監(jiān)控盲區(qū)，像是鄉(xiāng)村小路沒有攝像頭這種情況，那就只能依靠過往車輛上傳數(shù)據(jù)，如此更新會更加緩慢。

緊接著是“樣本量不足”這一情況，于某些偏遠(yuǎn)地區(qū)，或者在深夜時段的時候，路上行駛的車輛數(shù)量稀少，手機(jī)以及車載傳感器所獲取的數(shù)據(jù)十分稀疏，如此一來算法有可能沒辦法準(zhǔn)確地對路況作出判斷，在這種時候?qū)Ш脚d許會依靠歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)而導(dǎo)致出現(xiàn)“過時信息”。

最為末尾的是“特殊場景”。舉例來說 ，在大型活動散場之際呢 ，人群作步行狀 ，非機(jī)動車輛呈現(xiàn)混行的狀態(tài) ，手機(jī)定位這一行為有可能沒辦法分辨出 “堵車” 以及 “人群聚集” 這兩種情況 ；又或者是暴雨致使 GPS 信號變?nèi)?，車輛所上報的位置偏差幅度較大 ，這些狀況均會對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。

五、未來：實時路況會更“聰明”嗎？

伴隨5G技術(shù)的廣泛應(yīng)用，趁著車路協(xié)同也就是V2X技術(shù)的普遍推廣，實時路況系統(tǒng)著實正歷經(jīng)一場變革。

首先，數(shù)據(jù)精度能夠?qū)崿F(xiàn)從“道路級”朝著“車道級”進(jìn)行轉(zhuǎn)變，5G具備低延遲特性，這一特性可以使車載傳感器按照毫秒級頻率來上傳數(shù)據(jù)，再配合高精度地圖（厘米級定位），在未來導(dǎo)航是有可能精準(zhǔn)到“第3車道出現(xiàn)擁堵情況，建議變更車道至第2車道”。

首先，是發(fā)生變動的區(qū)域，從“被動采集”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃痈兄边@一情況。其次，在那車路協(xié)同技術(shù)范疇之內(nèi)，道路兩旁布置的智能設(shè)備，也就是像智能路燈、路側(cè)雷達(dá)這類裝置，會主動去給車輛發(fā)送路況方面的信息，進(jìn)而形成一種“車 - 路 - 云”一體化的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。接著舉例來講，若前方路口出現(xiàn)有行人魯莽闖入這樣的狀況，路側(cè)設(shè)備便會直接朝著距離五百米開外的車輛發(fā)送預(yù)警信號，此速度相比攝像頭以及手機(jī)數(shù)據(jù)顯得更快，是這樣的情況。

首先，是關(guān)于隱私以及效率二者之間的平衡，隨著《個人信息保護(hù)法》開始落地實施，對于匿名化后數(shù)據(jù)的使用將會變得更加嚴(yán)格起來，在將來很有可能會出現(xiàn)一種“用戶授權(quán)即共享”的模式，在此模式下你能夠?qū)κ欠耖_放位置數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇，以此來換取更為精準(zhǔn)的導(dǎo)航服務(wù) ，進(jìn)而形成一種“數(shù)據(jù)貢獻(xiàn) - 體驗提升”的正向循環(huán)。

究其根本，實時路況的實質(zhì)是“全民共同構(gòu)建起來的出行方面的智慧”。再回到最開始提出 的那個問題上，導(dǎo)航憑借什么方式能夠知曉實時路況呢？答案并非是所謂的“對某種神秘高科技秉持的盲目迷信”，也不是“呈現(xiàn)出來的僅僅是簡單的數(shù)據(jù)堆積”而成的，而是整個社會各個方面共同參與進(jìn)來形成的“數(shù)據(jù)相互依存共同發(fā)展”的一種情況，具體來說，你的手機(jī)、道路上設(shè)置的攝像頭、過往行駛的車輛，甚至是交警所處的指揮中心，它們都在為繪制這張實時路況圖貢獻(xiàn)自己的力量。

技術(shù)進(jìn)步推進(jìn)下，往后時分的導(dǎo)航大概不但“曉得”道路狀況，并且還能夠“預(yù)先判斷”你的需要。然而即便導(dǎo)航日益智能化，可偶爾也會出現(xiàn)差錯。故而我們于依賴它之際也要有所留意，終究最終的決斷權(quán)力依舊在我們自身手上。不清楚大家平常對于導(dǎo)航的依賴程度怎樣呢？是僅僅在陌生路段啟用導(dǎo)航還是時刻都在使用呢？不妨于評論區(qū)留言展開討論。