“五维交通”三要素

“五维交通”由三个主体组成：人，车，环境。当整个世界从“移动互联网时代”向“物联网时代”进化时，万物互联、智慧融合，每个主体因素都在发生变化。人是需求主体，像“滴滴打车”、“嘀嗒拼车”、“天天用车”等便捷出行APP服务重构了大众供需。传统汽车实际上从工业时代的出行工具（把人从A地运到B地），变成未来的智慧汽车，同时是生活服务入口。在“互联网+”的时代，跨界融合、竞争十分常见，通过什么打破每个行业的壁垒和边界？实际上是通过场景去打破的，所以互联网公司能够不断地进入到新行业并实现创新，其实是抓住了某些特定场景的用户需求，并且从一个高频服务扩展到低频服务。

车也是一样，传统汽车解决了“衣食住行”的“行”，但互联网汽车能够串联“衣食住行游购娱”所有场景，车是未来的服务入口，车搜集你的行为数据，了解你的生活特征，所以智慧交通会有很大的想象空间。

交通环境，目前是靠人去治理城市路网、城际交通网络，DT时代的智慧城市是基于大数据的人机融合、实时治理，即人工智能加上人类智能共同治理超大型城市，因为数据量极大、实时数据流动很快、云上处理成本极低、传感器成本极低，甚至于接近免费的时候，每辆车、每条路、每个人都附带大量传感器，车上配置多种传感器，我们身上也有很多传感器，整个交通环境中，例如卡口、路面、路灯、红绿灯等诸多交通设施上都会安装大量传感器，所以城市交通会产生一个动态变化的“数据洪流”。而这样的交通数据洪流必须由交通云和大数据来承载，因为传统互联网虽然解决了应用互联，但数据孤岛之间存在非常大的鸿沟，降低数据流动速度、提升数据流通成本，数据之间若想统一格式、流动更快实际上要付出很大成本改造技术架构，所以“五维交通”要建立在社会公共的交通云上，阿里云一直在致力于推动“智能交通云“的公共建设，例如阿里交通云正在与贵州交警、浙江交委、武汉交委（高德）合作，在多个城市实现基于大数据的“智慧交通”。在同一个交通云平台基础之上，城市与市民数据才能实时流通，现在O2O服务必须能够实现人们“即时满足”的要求，例如我准备出门，打车时最好不用等，希望有辆车马上来接我，这个时间与耐心几乎跟我们点开网页是类似的，“点击”触发“即时结果”，这就要求交通全量数据能够快速把供需双方对接在一起。

互联网汽车发展方向

当前互联网汽车有三个趋势：

第一个趋势，是新能源汽车。新能源开发、储能技术、能源互联网的持续发展，从传统能源革命的角度去引爆车的硬件创新点。

第二个趋势，是自动驾驶。不少互联网企业、传统汽车厂商都在研究汽车自动驾驶技术，在后面是灵活适应复杂路况的高级人工智能，是基于海量的高精度地图数据的实时预判、精准操控，包括对驾乘人员、周边环境的理解，未来互联网汽车会有一位逻辑层面的“大白”（智能管家）和一辆物理硬件层面的智能车载体，当你出行时，“大白”就会注入到车空间中，当你回到家，“大白”会注入到你的智能家居环境中，人工管家会跟随用户的不同场景而提供最适合的服务，所以，自动驾驶只是 “大白”的智慧功能之一，其所有功能的基础都是大数据。

第三个趋势，是互联网。既然车是一个连接几乎所有生活、工作场景的重要工具，互联网带动了大量的信息对接、资源组合、服务创新。所以，未来的互联网汽车是有很大的一个空间，第一次技术革命、第二次技术革命和第三次技术革命，分别是从蒸汽机、电力、信息引发的，所以互联网汽车实际上是把之前的三次技术革命整体能量同时引爆，所以成为当前资本市场看好的“风口”。

重构供需图

人的主体是由供需两部分组成，原有模式是说工业时代是“企业”供需，现在DT时代是“社会”供需，企业供需是由企业来提供资源，例如城市出租车的牌照是有限的，每年酒店住宿供给也是有限的，企业资源无法大规模扩大供需。而当前如顺风车、Airbnb等共享经济模式，在旅游行业、交通行业、电商服务业都层出不穷，实际上是在扩大供给、创造需求，互联网平台以共享经济引爆了传统行业的创新大势。需求因为社会化大供给的出现而促使成本大幅下降，基于互联网云计算、大数据技术能够实时对接供需，提升体验，激活更多需求。例如以前很多人挤公交、挤地铁，拼车出现后价格下降到老百姓都能接受的程度，更多人转向打“顺风车”，因为需求增长，更多私家车主愿意开“专车”、“顺风车”，这就是供需同步提升、资源社会化的价值。

“互联网+交通”平台

整体供需模式的关键在于数据提升效率，数据处理能力、对用户数据的理解能力，必不可少。左边是需求方，右边是供给方，运送的对象就是乘客、货物，右端是出租车、快车、专车、司机和货车，在阿里交通云生态圈中，融合了货车帮、滴滴（快的）等合作伙伴提供社会化大供给。而滴滴拼车模式、Uber模式，是把底层的供给方、需求方完全打通了。当打车需求旺盛的时候，价格就不断攀升，有一部分乘客就会转化成专车司机，直接创造供给。而中间是至关重要的“互联网+交通”供需平台，平台底层是由云计算、大数据、移动互联网构筑的基础设施，平台中间层实际上是大量数据的沉淀“洼地”，上层是高效的社会资源调度算法，这个算法持续在优化，每天在迭代，从而能更高效地创造弹性供需、灵活调整市场价格、自动调度资源。

高德交通信息公共服务平台

举一个例子，大量的交通数据是沉淀在哪儿呢？2015年4月，高德公司联合北京、广州、深圳、天津、沈阳、大连、无锡、青岛等8个城市的政府交通管理部门，以及各地广播交通台等权威媒体机构，共同推出“高德交通信息公共服务平台”。政企合作建立一个开放的交通公共服务平台，上面融合了海量高德交通数据、政府交管部门数据，共同研发出“高德拥堵指数“，北京交通台定期播报，市民择优出行，所以政企合作全面激活政府存量数据，借助高德实时性数据的优势，取长补短、协同增效。类似滴滴的移动数据，利用两周时间就可以把整个北京所有道路路网画出来，是基于互联网大众出行行为的快速更新。

数据可视化应用

最后，目前已经有很多“五维交通”的治理创新实例，社会通过第五维度的交通数据能够解决哪些痛点场景？比如出租车实时调度的可视化展现（左上角图），以及公交车的每站拥挤程度（左下角图），可以直观看出每天0点至24点哪条路流量密集，如何分流、限流，在哪条路上需要设置更多公共交通，例如某些站点的公交车上乘客多，可以开设地铁线路、或者引导更多专车的社会力量来解决。

从北京上下班的人员流动图（右上角图），直观看出住宿地和工作地两点间产生大量交通流量，当北京市地铁考虑调价策略时，结合北京市人群的收入数据地区分布来看，能够直接判断出上调制定地铁路线影响到的中低收入群体多寡，所以通过交通数据和其他维度城市数据的融合对接，能够产生很多特别有价值的治理创新。通过交通和社会治安数据交叉比对（右下角图），能够看到涉毒、涉恐车辆的动态走势。