滴滴为大型集会提供人群疏散解决方案

来源:中国新闻网 2016-06-28 16:30 http://www.mnw.cn/ 海峡都市报电子版

　　通过大数据、智能调度、机器学习等先进技术及拼车等模式，全球领先的一站式出行平台滴滴出行已成为“互联网+便捷交通”的工程样板。未来，滴滴还将为城市交通的升级管理以及特殊时点、地点的出行，提供优化解决方案。

　　在北京市民的印象中，北京工人体育场附近或许是北京市最堵的地区之一。在朋友圈里，大家经常会看到类似这样的报怨：“从家开到工体十分钟，在工体边上掉头堵车堵了十五分钟”。

　　虽然如此，每逢有大型活动或演出时，“北京工人体育场”依然是北京球迷、追星族的最爱。因此活动开始前，“掉个头都堵15分钟”成为常态，而活动结束后，“很多人都叫不到车，等半个小时也不稀奇。”

　　除了北京工体，在北京、上海、广州、深圳等各大城市的大型体育场、商场、展馆、剧院等大型活动场所，类似的情况每天都在发生。这或许只是人们日常生活的一小部分，但这正是现代城市交通经常会遇到的典型“症状”之一。

　　调查认为，造成城市交通拥堵的主要原因有四点：一是繁华商业区、餐饮娱乐场等所过于集中，成为常规堵点；二是车辆保有量与道路资源矛盾，以北京为例，北京市车均道路面积仅为18.3平方米，仅比一个标准停车位的面积(约为12.5平方米)略大；三是路网与公共交通有待完善；四是停车占道，停车位缺口巨大，影响通行。

　　在相关部门还在为大型集会活动所引发的交通和安保问题而头疼时，通过机器学习和人工智能，以“滴滴出行”为代表的移动出行和约车平台或已经为城市交通的升级管理提供了解决方案。

　　6月22日，滴滴出行总裁柳青在国家会议中心参加“互联网大会”时表示，通过“机器学习和人工智能”，滴滴能够帮助解决目前城市交通中运力不足和交通拥堵难题。

　　“如果这个楼里面有100个人的需求，但是楼下只有20辆车在等待，不管是出租车还是专车、快车，这个需求和运力是永远无法匹配的。怎么解决这个问题？就是机器学习和人工智能。”

　　柳青表示，通过记录不同时间，不同场景“从国家会议中心每个时刻出来的人数、进来的人数”，滴滴有一天可以聪明到“预判在半个小时以后，从国家会议中心会出来多少人，他们会分别去哪里”。这个时候，滴滴“就可以提前调度足够的车在这个地方”。

　　同时，通过匹配有相同目的地的用户行程，用户还可以通过滴滴平台进行拼车或是顺风车出行。数据显示，一辆充分使用的共享汽车如果每次行程能够载2-3组目的地相近的拼车乘客的话，每天能够减少20-40辆私家车上路。

　　针对城市交通拥堵所面临的四大难题，以滴滴平台为代表的“共享”模式或多或少都给出了一些解决方案：通过大数据采集和计算，就能够有效预测繁华商业区、餐饮娱乐场所、学校、医院等周边的出行需求，提前部署运力；通过滴滴拼车、顺风车等共享经济模式，又能够有效减少空驶上路车辆，提升车辆使用率；在停车方面，如果用户更多使用共享汽车而非私家车出行上路，停车占道等问题也自然迎刃而解。

　　移动出行平台和共享汽车模式，源起于大城市交通服务供需不平衡，是对现有社会资源的再分配，符合我国“车多路少”的国情，也能够大大缓解城市交通难题。

　　来自艾瑞咨询的研究数据也证实了这一点，艾瑞数据显示，在出现专车软件前，拥有私家车用户每周开车4天以上的比例为53.6%，而在出现专车软件后，拥有私家车用户每周开车4天以上的比例为38.9%，相当于减少了14.7%自驾比例。艾瑞还计算出，截至到目前，因为专车出行导致日均私家车出行净减少量超过28万辆。