智能大数据时代下的交通如何变革_数据分析师考试
东方之星客轮在长江湖北监利段倾覆之前，最后形成的航迹监测线路和状态信息来自一个叫作宝船网的平台。通过宝船网，东方之星从起航到出事地点都被全程观测，直到最后的9点31分21秒。
智能交通发展至今，各地采集的数据浩如烟海，这些数据存在巨大的潜力和价值，亟待处理和挖掘。而随着大数据时代的到来，智能交通也许真的可以“智能”起来。
不过，大数据虽然支撑着智能交通的前行，但其发展道路上难免要历经磨难。
给城市交通一个希望
大数据、云计算的发展对交通运输行业不仅是挑战，更是对传统模式的突破。“现在涌现出了滴滴打车、快的以及易到用车，引起一些恐慌，但或许这种恐慌会倒逼一些不合理现象的改变。”同济大学副校长杨东援告诉记者。
比如通过滴滴打车平台可以看到全国各个城市每天的交通情况，包括车辆行驶情况、路网情况以及打车需求情况等。
“我们运转时可以很清晰地看出北京24小时内的车辆分布情况。”通常人们认为北京每天早上6点到8点间的高峰路段是三环、四环，但是滴滴、快的打车技术副总裁朱军介绍，数据显示机场高速才是高峰路段；下午1点，对出租车司机来说什么地方生意最好？统计显示是金融街，这里每天有很多人在这一时段赶往机场。“这些收益都依托于大数据平台。”
滴滴打车利用大数据平台更好地分配并合理利用了已有资源，也只能解决部分问题。只有掌握全局，才能控制全局。
“大数据的出现，终于给城市一个希望。”杨东援表示，大数据可以连续观测城市交通每天发生的变化，然后再利用这些数据分析交通的问题所在。
“城市交通不像西医，出现具体问题就对症下药。”杨东援打了个比方，“而是更像中医，须搭脉问诊，刨根问底，才能找到出现症状的缘由。”
杨东援坦言，面对城市“堵病”，政府必须学会“搭脉”，否则将无法开出调理和根治的“药方”。
过去，治理交通主要依靠调查手段。例如，上海市5年一次的交通大调查，不仅需要高达八千万元的费用，还需要花费半年多的时间处理数据，调查结果很难跟上城市变化的节奏。
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