用10秒钟，在交通出行早晚高峰时段，给疾行的救护车打开一条绿色通道！可能吗？高德集团总裁刘振飞很肯定地说，有了“城市大脑”，这样的应用就可以实现。
在他看来，“城市大脑”将是驱动未来城市交通发展的新变量尤其是在真实世界的“三元素”人、车、路不断涌现的新变化下：
今天，人们出行需求的关注重点已经从搭飞机还是乘坐高铁这样的出行方式的选择，转向出行决策、目的地服务；与此同时，交通工具的形态越来越丰富，无人驾驶汽车、飞行汽车、胶囊高铁等正在朝我们走近，现在以及未来，“车”不再是单纯的运输工具，而是继手机之后，正在成为新的移动互联网服务平台；路的概念也在立体化，普通的路网之外，还有地下、天空、水上的新空间，以及景区、酒店等真实世界的新地点，这些都已成为真实世界“网络”的一部分。
“如果把城市当做一个人，他一定需要一个大脑智慧。”刘振飞特别认同阿里巴巴集团技术委员会主席王坚提出的“城市大脑”的说法。
高德集团总裁 刘振飞
现在的城市，数据资源相当丰富，如何借助云计算强大的数据处理能力，唤醒分散、沉睡的数据，打通数据的孤岛，形成全局规划，最大化地将数据“资源”变为“资产”，重塑人车路，驱动未来交通发展——这是阿里旗下的移动出行平台高德地图，以及云计算服务商阿里云，希望联手推动“城市大脑”在中国诸多城市落地的重要初衷。
“未卜先知”
城市道路上的信号灯能不能“与时具进”，比如结合交通流量变化来发出“红灯停，绿灯行”的指令，而非传统的做法——信号灯都有固定的模板，根据早高锋、晚高峰、平峰等时段不同，预置了不同的信号灯模版？
当一个地方发生拥堵之后，从城市的交通流量调度上，能不能即刻生成新的路线，及时引流疏导？
跟全国的交警系统、交管系统交道颇深的高德地图副总裁董振宁，深知以上两点是城市交通出行管理的痛点和刚需。阿里高德的城市大脑，首先希望提供给政府管理部门这样的实用性功能。
高德地图副总裁 董振宁
董振宁介绍，城市大脑·智慧交通已经在大出行领域取得阶段性成果，在北京，通过信号灯配时优化，机动车通过路口的平均延误下降了6%、停车比例降低了3%；在上海，针对南北高架各路段交通状态所建立的神经网络模型的预测精度提高了10%。
今年6月中旬，在世界交通运输大会期间，阿里高德正式亮相“城市大脑·智慧交通公共服务版”的新产品形态，将高德地图与阿里云多年的技术沉淀，提供给行业用户，实现了联动真实世界、均衡导航用户和优化信号配时三大创新功能，希望为政府管理调度和公众出行两端提供一体化服务。
董振宁也坦言，目前的“城市大脑·智慧交通公共服务版”只能做到60分的水平，重要原因之一是“数据是不完整的”，理想的状态是“多元数据的融合”，比如必须要跟交管等部门做数据融合，交管的AI摄像头等数据要输入到“城市大脑”中，这样它对城市的感知能够做到85分的水平。用董振宁的话说，“大脑也是由微脑逐步迭代和进化的”。
数据养分
如刘振飞所言，城市大脑最重要的血液和养分是数据。在他看来，阿里高德参与“城市大脑”计划的底气在于积淀。16年来，高德地图已经积累了交通出行行业最大规模的多元大数据，不仅拥有位置、生活、交通、社会等不同种类的海量数据，而且拥有实时路况、位置定位、交管部门开放数据等关键数据。
生态是对城市大脑的丰富和提升。高德地图服务7亿用户，已经建立了用户生态、交警生态、应用生态、汽车生态和景区生态五大群体生态。比如，不到两年时间，高德地图与150+城市战略合作共建智慧交通。同时，与公安部、交通运输部、国家旅游局、气象局等国家部局建立战略业务合作。
应用是对城市大脑能力的检验和反哺。阿里高德城市大脑·智慧交通的应用服务可以分为左脑和右脑。左脑是城市交通治理解决方案，打通城市数据神经系统和城市交通疏导系统，服务于政府部门；右脑是城市智慧出行解决方案，提供公共出行调度系统、智能引擎规划系统和无人驾驶高精地图，服务于用户。
同时，要提升城市大脑的智慧化水平，仅仅依靠某方面的数据，是不能完全客观地反映城市交通整体状况的。信息孤岛、局部视角以及数字沉睡如同三座大山，彼此协作、数据汇聚是必经之路。
董振宁介绍，要构建整个城市的神经中枢，首先需要有一个汇聚中心,把多元数据汇聚起来。他透露，现在高德在很多城市进行数据汇聚都是按照城市大脑的架构进行的。
“城市大脑是个系统性的工程，各个业务基本上齐头并进，尤其需要有业务抓手。”董振宁分享，以高德地图的经验来看，他们在很多城市进行数据汇聚的工作时，首先汇聚的是交管局的数据，因为涉及到城市的基础控制系统；其次汇聚的是交通局的数据，包括重点运营车辆的数据，同时包括像互联网企业的数据，包括浮动车的互联网企业比如共享单车的数据；也包括移动运营商的数据等。
在阿里高德对“城市大脑”的理解当中，“数据底盘”属于城市的感知系统。董振宁介绍，目前来看，数据底盘主要由以下几部分构成：一类是静态数据，比如基础道路网数据；另一类是城市的物联网数据，比如高德、共享单车等提供的联网属性的数据；还有一类重要的数据是视频数据，高德通过视频汇聚的功能，现在基于阿里云可以进行数据汇聚；以及交警检测器数据。
智慧椎桶是高德数据底盘的基础支撑之一
董振宁介绍，对于城市大脑来说，多元数据汇聚、融合的另一个基础性工作是，数据的标准化、结构化、以及统一的表达性。他介绍，阿里高德已经做了许多基础性、标准性的工作。包括数据底盘总体设计、统一路网规范和试点城市样本数据、视频结构化数据接入标准、交通参数输出标准规范等。“这就像造房子，这些标准规范就是打地基，地基打牢了建的房子就好、就快。”
打破数据的孤岛，某种程度上，就是打开数据的“局域网”，把存在于各个企业、各个行业领域、各个政府机构等等个体机构组织的“局域网大数据”汇聚起来。像阿里高德这样一家互联网公司，与政府机构合作，如何消除对方对数据信息安全的顾虑和担忧？技术问题不难解决，比如用户隐私问题、数据如何脱敏、数据如何对齐等等都很好解决，核心问题是“打开思路”。
高德地图在事实上使自己成为用户、应用、汽车、交警、景区的“标配”，就是在一定程度上，以“我为人人，人人为我”的方式，实现数据的汇聚。比如高德地图从首先成为“交警标配”，到逐步与城市的交管、交通部门结成更深入的合作。
在数据层面，政府类的交管数据，不管是道路部门还是交管部门，都掌握了大量的事前信息，比如道路的建设、规划、开通，互联网企业在事后信息上更有优势，因为互联网企业的用户规模和数据能力。在这一点上，政府机构和互联网企业是可以双向输出的；此外，在数据应用层面，双方可以相互入驻，比如说各地的交警在高德上入驻之后，在高德的用户中进行事件发布，反过来，在交管、路网归口管理的部分，高德也积极入驻，比如交管指挥中心内网的数据都已经有高德的数据入驻。
“智慧锥桶”
利用数据创造价值，总是会遭遇“先有鸡还是先有蛋”的问题。对于阿里高德这样的移动出行平台如此，对于“城市大脑”的智慧交通亦然。
董振宁认为，解决数据孤岛很重要的手段之一，如何看待数据存量和增量的关系。很多人认为打破数据孤岛“难”，是因为他们考虑的是存量数据的汇聚；换个角度，通过增量数据来带动存量数据，以及把海量的新数据作为增量数据，比如把海量的视频通过AI的方式像通过人的眼一样这进行采集、汇聚，同样可以获得很好的数据基础。
在参加世界交通运输大会期间，让董振宁印象深刻的，是一些交通管理基础设施设备数字化的小细节，比如高速路上的引导大屏，比如道路施工、作业、清扫、事故处理时司空见惯的椎桶变身实时采集数据、发布信息的终端。
传统锥桶是施工道路的标配，主要作用是提醒车主绕开施工路段，但往往车主要靠近才能发现道路正在施工，来不及躲避，也容易造成交通拥堵。今年5月中旬，新式的“智慧锥桶”在北京顺义区木燕路大修现场亮相。这个“智慧锥桶”可自动采集道路占道施工、封闭等信息，再通过高德地图APP引导车主提前躲避施工路段或减速慢行，降低道路施工对市民的影响。
智慧椎桶的实际应用
这个项目是高德地图联合北京市交通委路政局在道路安全物联网解决方案领域的一个尝试，基于高德未来交通与城市计算联合实验室设计、研发推出的基于物联网的道路安全解决方案，即通过对传统的交通安全设施（反光交通锥、三角警告牌等）加装定位和物联网模块的方式，来实现道路施工、事故和封闭管制信息的采集和发布。
高德官方资料称，目前，该方案已经有北京、上海、广东、安徽等多家行业管理部门开展了落地应用。北京市交通委路政局路网中心负责人介绍，“智慧锥桶”将首先在北京全市普通公路上使用，下一步将根据使用情况在全市高速公路、城市道路占道作业中推广。
在阿里云机器智能首席科学家闵万里看来，从云计算的角度来看，技术给城市交通出行赋能的是一双“全视野”的“慧眼”：比如在高速公路上，传统的监控摄像头拍摄的是固定位置、固定视野的视频，而阿里云通过“时空差值”的方法对整个高速上的车流信息实时的立体化、无缝数字化。通俗来说，高速路上的每个摄像头只能看到有限的视野，但是视频和视频之间有广大的空隙，高德能看到。怎么把高德的数据和有限的高速路上的摄像头视频数据有效地结合在一起，这其中包括高德的海量数据，视频的实时处理量也很大，以及物联网的传感器、路上的测速雷达，等等这些信息和信息的处理交叉到一起，现在有望通过阿里云这样的云计算（有算法、算力的保障）来实现“以空间换时间”。
阿里云机器智能首席科学家 闵万里
从当下开始，传统的城市交通出行与“城市大脑”的智慧交通将会是何种伴生关系？董振宁以为，后者对前者是既有保留又有舍弃，保留的是对整个城市交通态势表达的基础，改变的是数据采集、处理的方式，以及面向未来交通的算法，“原来的交通方式下采集的都是片面的数据，未来则是对交通全感知的数据”。
本文选自《IT经理世界》杂志2018年 7 月 5 号刊 封面报道 栏目， 更多精彩内容欢迎订阅纸质版杂志！现在订阅即可享受八折包邮优惠！邮发代号：1-28，购买地址：
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整理 | 贺文
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