從「滴滴信號燈演算法大賽」看城市交通管理

我在學校學習的是交通工程專業，也在城市交通管理的事業單位實習過，現在從事IT技術類的工作，還記得自己在學校學習的交通規劃、交通管理類的課程總是帶著一種質疑的態度，當時的觀點是管理及規劃的實操性太差（現實的狀況也是這樣），在學習智能交通、交通模擬課程的時候卻帶著濃厚的興趣，憧憬著有一天，科技能夠改變世界。

離開學校5年了，忙碌的工作、生活之餘看到滴滴的演算法大賽，又勾起了自己濃厚的興趣，因為這個事情還是很有挑戰性的，由於時間、精力的原因，最後只是打了打醬油。今天看新聞「滴滴演算法大賽的頒獎」又引起了我對整個行業的認識與思考。

每一個擁堵的城市其實都應該辦一屆演算法大賽

一直以來，大部分的都在忙著，建新城，修高速，裝攝像頭，裝信號燈，招投標花出去的錢，動則上億，但是沒有人去真正讓這些設備真正發揮效益。我們每個人有可能會粗略的算每天上班花多少錢，但很少有政府會估算由於交通擁堵會造成整個城市浪費的能源的總和、帶來的交通污染的增加。我記得曾用類似OBD的設備做過測試，早晨堵在杜家坎半小時和有一天6點半出門一路暢通，大概多花十幾塊的油費，那北京每天到底堵了多少車呢。

所以每個城市都應該從細處入手，扎紮實實做點事情，不一定是交通信號優化，不一定是用人工智慧，其實多組織一些人有經驗的人去現場看看，根據實際情況作出的實際調整往往會有效的多。比如有地方如醫院停車難，設置規則段時間不能路邊停車，否則罰款，這樣自然就會有多人打車來。有地方人、車混行，可以修過街天橋等。

為何各地方一直以來都沒有做好這些事情呢

第一、干實際活的人太少，每一個城市從事交通管理，從現場執法的交警、再到有豐富經驗能夠合適的調控信號燈周期燈人員或者根據一個城市實際情況制定交通政策的人，都很少，就拿停車收費來講，我們每個人也都清楚，你五環內停車，也不是每次都被貼條，因為貼條的交警實在忙不過來。

第二、這種短平快的事情，往往對誰都沒好處。比如，信號燈優化，即使提升了10%都效率，減少能耗和擁堵，普通老百姓的感受也不明顯，決策者也很難說它有效，而往往宏觀的政策，「停車收費」、「違章監控」更能向上級領導和老百姓表明「政府在想辦法、做事情」。但是這種一刀切的政策，畢竟不是長久之計。

第三、缺乏評判的依據

其實很多政策作了之後，褒貶不一，老百姓不理解，效果也不那麼直觀，不光是一些小的交通管理辦法，信號燈優化、交通渠化缺乏評判的依據，大的交通政策也缺乏評判的依據，限行、限號等，政府決策者最關心的是如何制定管理辦法和制定的管理辦法有沒有效果。

滴滴演算法大賽其實為交通管理提供了新的思路

1、互聯網公司可以作為支撐交管部門做好評價工作

互聯網公司做交通管理，包括信號燈優化、交通報告等，滴滴不是第一家，之前2013年、2014年高德就做過，現在還在做交通報告，阿里（城市大腦）、百度也在做相關的工作，我個人對人工智慧能否做好優化，還持懷疑態度，但是毋庸置疑的是互聯網公司可以很方便的解決評價的問題，他們的優勢是數據豐富。無論是宏觀的交通擁堵的指數、還是微觀的路口的評價、交規的評價等等。其實北京市有擁堵指數的地標，比較宏觀，高德、百度、滴滴也有自己的演算法標準。政府應該依託他們制定交通管理評價的指標體系標準。比較宏觀，這些指標可以再推敲，再細化，從多個維度上去評價。

2、政府應該加強對交通管理及考核工作

有了指標體系評價標準，政府應該加強交通管理的推進和考核工作，多種措施共同推進去完成指標。可以委託高校去做信號配時優化，正如演算法大賽一樣，可以委託交通調查公司去實地調查，提供交通管理的新措施、新規則。招標有個基礎費用，對指標完成效果明顯的可以增加30%等等。指標也可以迭代去完善，交通管理也可以持續去完善。

3、整合平台、開放平台

借用阿里城市交通大腦的宣傳「世界上最遙遠的距離不是從南極到北極，而是從紅綠燈到交通攝像頭，它們在同一根桿上，但從來沒有通過數據被連接過，攝像頭看到的東西永遠不會變成紅綠燈的行動」，我相信政府如果要整合互聯網公司的數據，互聯網公司肯定會很樂意，現在是政府的一些以往的傳統的系統能否快速的加入到一個開放的數據平台。平台肯定是要安全性等級很高，但仍要選擇性的向行業內的企事業單位、高校研究所開放。每一個城市每一項交通管理措施，它的運行效果對每個行業專家開放，這樣可以營造一個互相監督、群策群力的專家系統，再加上未來的人工智慧，城市交通管理一定更美好。

就像滴滴演算法大賽一樣，有一個開放的平台，一個評判的標準（裁判），各位專家都可以為這個城市發展做貢獻了。