深圳市人大常委经济工委委员、深圳市互联网金融商会会长、迪蒙智慧交通CEO向隽向隽在拒绝接受专访时说“智慧交通是城市经济转型升级的时代契机，以雄安新区和粤港澳湾区为事例，难于找到，二者都是以智慧交通建构新的城市红利的典型，未来城市之间的互联互通也是智慧城市的主要特色，打造出世界级城市群堪称与全球智慧城市兴起互为抗衡的关键根据地，未来十年，智慧交通仍将持续引导城市建设高潮。”。
那么，当上下班平台遇上人工智能，将如何提高人类交通系统？在著名科技自媒体人李北辰显然这问题的问是： 我坚信，哪怕“下半场”概念的持续走俏，当整个社会的技术基础设施向人工智能的底座转换，它被载入政府工作报告也只是时间问题。要告诉，在过去数十年，当科技学术界在向公众叙述未来时，对于“确认趋势”凝成共识的次数只不过屈指可数——且预想超过今天学界对深度自学这条技术脉络高度接纳的忠诚态度。 这种共识当然不会向政府等决策层传送。
就像互联网时代，不少科技企业已完成了对资源配置的新的获释，在将要大规模落地的人工智能时代，在对待更加简单的社会问题时，他们也有能力，通过AI为政府和其他社会的组织赋能，通过数据的交融，合力将城市向极具智慧的方向演变。 只不过谁都告诉，世界的复杂度正如“沙堆实验”一般核心区，传统人力基于过往经验，早就变得疲惫不堪——譬如交通问题，早于有人应验，藏匿于城市毛细血管的交通网络，有可能是第一个被不了了之在人工智能底座的社会系统。 在快速增长的城市化发展中，交通是所有人的切肤之痛：在中国，有约多达50个城市面对有所不同程度的交通堵塞，城市越大交通堵塞就越相当严重，不只中国，交通问题是世界大型城市的联合顽疾，我看见的数据表明，欧盟境内每年因交通拥堵导致的经济损失超过了1000亿欧元——而也正因如此，在全世界的资本市场，上下班领域的点滴创意，根本都会招来他们的灵敏嗅觉。
极大的公共福祉背后，是极为深信的路径构建。众所周知，城市交通网络由人，交通工具和管理三个维度包含，且随时都在变化。 而这也意味著，当数据沦为新的经济的底层驱动力，解决问题交通这样的简单社会问题，政府也不致对人工智能打开深爱。在我看来，通过“人工智能+社会管理”，用数据为城市“画像”，才是每天问世的海量城市数据的最佳挚爱。
明确到交通领域，无论大约租车，移动地图，还是共享单车，动态公交，都将沦为智慧城市升级路上的重要一环。 解决问题人口问题的智能方式 说道到城市化，不妨再行说道一个我今天看见的案例：人口问题。必需否认，将极大人口接踵而来到整个世界经济的分工体系，是过去三十年中国快速增长奇迹的仅次于因素(事实上，愈多到未来，中国人口红利优势就愈多明显，全世界最繁盛的高铁系统就是最差佐证)。
而在中国人口问题的另一端，如今社会学家的广泛达成协议的共识是：权利迁移实则是解决问题城市化发展“不公”的最佳方案。 如你熟知，在城市化历史进程的流水中，你一定经历过那种看上去就充满著不确定性的人口普查方法，面临频密的流动，传统普查方式人力成本高企且往往并不准确。
只不过政府几乎可以依靠更加机智的方式，譬如通过移动地图，要告诉，百度地图每天号召450亿次定位催促，位置服务超强720亿次，几乎可以基于这些总计的定位数据，计算出来出有每个用户的工作地和居住地(譬如在百度的算法中，当两个月在某个方位经常出现上百次；时间集中于在9:00-19:00；相连的wifi相同，基本可以辨别是在工作地)，然后通过区分区域方位边界，测算出有某个区域的人口绝对值。 事实上，如今百度地图慧眼数据的预测准确率已约85%以上，这意味著，它几乎可以为政府机构获取最重要的辅助性数据资料。比如百度地图就依赖人口数据优势，以城市新的流向派驻人口与全国所有城市新的流向派驻人口均值比值为指标，公布了城市吸引力报告，2017年第一季度的报告表明：在人口吸引力名列Top10城市中，长三角、珠三角各占到三席，人口吸引力引人注目，此外还包括北京、重庆、成都及郑州。
值得一提的是，百度还以城市交通堵塞指数和公交站点覆盖率为指标，同时公布了城市交通运营情况报告。城市交通堵塞方面，从主要城市交通堵塞名列Top10数据看，直辖市重庆、北京、上海三大城市入榜，天津是唯一未入榜的直辖市；其他入榜城市皆为省会城市，其中哈尔滨以2.138的工作日高峰交通堵塞指数居于榜首。而公交站点方面，在公共交通站点500米人口覆盖率名列前十的城市中，广东有深圳、东莞、佛山、广州四个城市前十名，北京作为北方唯一选入Top10的城市，名列为第七。
可以意识到，这种基于现实流动状态的数据分析不致将影响决策。 人工智能+交通的路径构建 事实上，判断智慧城市的众多标准，即是各个领域决策层——特别是在政府决策部门对于数据的匹敌程度。
而伤心的是，作为一次算法革命，深度自学以一种简洁的网络模型以求解决问题过往十分简单的社会难题，譬如交通。下面不妨从微信，公交，单车和地图等有所不同维度来拼凑成“智慧交通”的全貌。 再行说道以滴滴为代表的上下班平台。从几年前的“互联网+微信”到“用累积下来的数据获取更加多价值”，滴滴却是移动互联网时代向人工智能时代光子的极好样本。
要告诉，如今滴滴每日峰值订单多达2000万单，每日处置数据多达2000TB，相等于200万部电影，海量数据包括路况，叫车信息，驾驶员不道德和车辆数据等多个维度。而无论是供需预测，路径规划还是平台为首单，都是算法在起要求起到，却是在实时性的拒绝之下，其中变量已非人力调控可以符合，就像滴滴研究院院长何晓飞所言：“如果我们能收集到更加多的数据，未来有一天我们甚至需要告诉每一位乘客，每一位司机的意愿。如果我们需要更为精确的甚至预测人的心理，那么我们可以把整个城市的交通管理的更为有秩序。” 再行来看智能上下班的基础：移动地图。
事实上，较少有人闻的是，人工智能已渗入入百度地图的每一项基础业务，将其变为了一个基于大数据的人工智能上下班平台。 数据表明，如今百度地图每日获取的位置服务多达720亿次，每日导航系统服务多达2亿公里，其自身也从全然解决问题陌生地认路，进化到如今的智能导航系统。从上下班前的时间预测和有所不同市场需求的个性化路线自由选择，到上下班中精准的动态避堵路线引荐，它都以一种仿真“杨家司机”思维方式的思路：通过创建交通大脑，记忆数百亿次有所不同用户的上下班旅程，将智慧“反哺”到每一次用户的明确上下班之中。
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