庞博：滴滴智慧交通的进化之道
在深圳市智能交通行业协会主办的2020中国（深圳）道路交通安全论坛上，滴滴智慧交通科技有限公司解决方案总监庞博发表《滴滴智慧交通进化之路2.0》的主题演讲，以下为ITS智能交通小编整理的演讲实录（未经本人核实，略有删减）
滴滴智慧交通科技有限公司解决方案总监庞博
各位领导、各位来宾，大家下午好！我是来自滴滴的庞博，今天非常荣幸能够代表滴滴给大家做一个滴滴智慧交通的情况汇报。
滴滴的使命和愿景里面，是希望成为引领汽车和交通行业变革的世界级科技公司。除了出行服务平台以外，滴滴也在汽车运营商领域，包括在智能交通的技术引领的方面不断做探索。
滴滴现在已经服务于5.5亿的用户，业务范围从中国扩展到拉美、澳洲，正在走向全球化的过程中，滴滴年运送乘客人次已经达到100多亿人次，从网约车、代驾扩展到单车、汽车后服务市场，包括小桔车服的应用，滴滴的业务也在横向生长。
滴滴科技战略是AI For Transportation，希望通过AI来改变交通。科技生态是1+3，滴滴的智慧大脑包括调度管理、宏观规划和基础设施智能化，加上三种出行方式包括网约车、出租车、两轮车和公交倡导智慧出行，提升城市的绿色交通指数，为城市舒压减负。
滴滴公司的每一个战略都是围绕着让出行更美好的战略使命来制定和展开的，我们希望把这些数据共享出来，为城市的交通管理者解决城市交通拥堵、污染、停车空间、出行等相关问题，加快交通运输领域的数字化、智能化的发展。后面我会着重展开滴滴做智慧交通的相关核心能力或者优势。
第一是我们有高质量的网约车轨迹数据，左边这张图就是宏观层面看到每辆网约车的行驶轨迹，右边的是时空轨迹图。大家可以看到每一个点，每辆车的运行的情况，包括它的停车次数、延误、行程时间，在系统里都是有完整记录，轨迹数据是1到3秒打点，每个车辆的速度、具体的文治都是完整地记录在数据库里。轨迹数据相比于传统的固定检测器来讲也有一定的优势，包括能检测停车次数、延误等等，
滴滴的轨迹数据从区域上可以看到每条轨迹的起始点和终点，以北京为例，北京每条道路滴滴网约要覆盖400遍，平均下来两分钟就有一辆网约车会经过，所以整个城市的交通状况我们是非常清楚的。
滴滴的安全事件曾引起社会的广泛关注，这也促使我们对驾驶员的情况的特别重视，目前全国有100万网约车已经装了我们的车载摄像头产品，这里面支持做车载营运数量管理，驾驶员监控等等，可以分析他是不是打哈欠、抽烟、接电话的情况，都是被完整记录在案的。我们同时安装一个对外的摄像头，在这里面也是做了滴滴广域的移动视频，它采集了路面的基础设施的情况，包括路、人、车、物的数据。同时包括对交通设施的管理，我们看道路的交通资产，交通标识牌是不是有被树木遮挡，包括定期维护和巡检。
另外包括交通秩序的管理、安全隐患的排查，交通应急响应，非现场执法方面，整体上我们希望通过构建滴滴网约车的能力，在数据上不断地发力服务于交警、服务于交通行业的各式各样的应用。
滴滴不止是一家互联网公司，我们其实已经有一支懂交通、技术能力强的深入业务的专业团队，我们的研究网络从北京到硅谷，各个地方都在展开，也是把机器视觉、人工智能、智能交通相关的业务数据在我们的平台能力上打通。
滴滴作为一家新兴的互联网公司，一年要处理大量的订单，峰值的时候每秒钟有超过200万次路径规划的建议，这一切都离不开滴滴云计算先进的架构和高性能计算能力的支持。所以滴滴在大数据和云计算的能力上现在是完整的构建起来了，能在交通行业里很好地应用。
刚才讲了滴滴底层数据的能力和平台的基本情况，另外在滴滴的交通大脑和城市交管里面我们有对应的解决方案。这一点业界的很多同仁都很熟悉，包括信号灯、诱导屏、安全管控的方案，还有警情的东西。接下来我就针对滴滴相对有亮点的内容做一个精炼的介绍。
第一个是智慧信号灯控制系统。基于滴滴浮动车OD轨迹数据生成智慧的信号系统去做对应的算法优化分析，然后去跟不同的厂家做对接，形成相应的应用供用户使用。智能信号灯实时交通感知因为有大量的网约车数据和轨迹数据的支撑，目前滴滴的智慧信号灯已经在全国超过2500个路口应用。
第二个是交通实时监测和交通拥堵的治理系统。我们结合自身的数据能力，基于历史大数据对交通拥堵情况进行分析和比对。滴滴交通大脑基于自有数据的流程和业务实现都已经完整的运行起来了。现在在滴滴的大数据里面，全国的交通状况是有一张完整表格，已经能够完全闭环起来。
第三个是出行规律分析，因为滴滴有OD轨迹的数据，我们可以对出行起始点进行分析，对出行情况、恶劣天气情况以及节假日的情况做相关的OD分析，形成出行规律的分析报告。
第四个是交通施工管理系统，这一块也是利用滴滴自有数据和政府数据的融合结算，基于历史情况评估交通事故占道对周围环境路网的相关影响，制定交通组织优化的方法和手段，精准施工和处理。
第五个是交通安全的隐患治理系统，这里就是利用前置摄像头，针对路面采集的情况来进行分析，实时上报相关的处理情况分析相关交通隐患的情况。比如说在某个路口，不戴安全帽骑电动车的人比较多，我们把信息识别出来，做相关交通隐患的治理，我们也会结合交通的事故数据、违法数据、轨迹数据，包括视频上报的情况，用AI大数据计算的平台，分析城市交通中的相关隐患，结合交警采取线下专项治理的行动，提高整个城市交通安全运行管理的水平。
车在路面上行驶，有一些道路交通设施的损坏，或者是一些临时的问题，我们也能及时地把它识别出来，然后上报数据，这样及时做相关维护。
第六是结合滴滴的派单和调度系统，我们在做智能勤务管理系统，包括也可以做热力分析铁骑轨迹，包括我们也在优化代驾的数据，提供给交警，把数据贡献出来做相关的热力的分析，优化交警的勤务和管理。
这里有两个案例分享，一个是我们在济南的交通大脑，我们在跟济南交警的合作中，也是融合了这个城市的整个交通数据，感知城市交通运行的状态，提升了交警业务应用的系统，强化交通管控、智能调度等等，整个济南的交通数据大脑平台是和滴滴一起搭建的，后续也会把它上面的应用丰富和扩展。
第二个是我们在龙华做了一个区级的交通指挥中心，接入了2万以上的交通单元，我们可以做到分钟级别的路段交通情况的分析。整体的汇报就到这里，谢谢大家。
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