高德导航是怎么测拥堵那么准

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2016年11月3日,高德地图联合交通运输部科学研究院、清华大学戴姆勒可持续交通研究中心、阿里云、清华同衡规划设计研究院等权威机构正式发布了《2016年第三季度中国主要城市交通分析报告》,当中介绍了国内各大城市的交通状况拥堵排行。

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我们平时上下班,都会习惯性的打开地图查看一下经过道路的拥堵情况。

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那么,地图是如何知道道路的实施拥堵情况的呢?看看高德地图的大数据中心吧。

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这些路况信息的来源是将GPS打点的轨迹,与时间点相结合计算得到的。就是这些点让高德地图知道各条道路的畅通情况、行驶车速,他们中有78%来自UGC,22%来自于出租车、物流车等行业浮动车。再通过每天用户上报的上万 交通信息,加上与政府、交管的合作,拥堵原因及事故、管制、施工等交通事件也几乎覆盖,然后地图会在导航规划中进行路线调整或提醒。

地图的根基始终是数据,而非花拳绣腿式的功能。Google最早是通过购买第三方数据提供服务的,08、09年开始用自己采集生产的数据在全球大范围替换第三方数据,紧接着就加入用户反馈图层,深化大数据挖掘,提供路况服务、提高数据更新和纠错速度等等,后来又收购众包地图Waze,加强了大数据的应用。Google Maps在以 9.66 亿美元收购了众包地图服务Waze以后,Google Maps 开始将其路况(用颜色表示交通拥堵情况:绿色表示畅通、黄色表示有点拥堵、红色表示严重拥堵),及行程时间预测等功能也整合进来。

可以想见,海量用户数据和多元数据融合正在成为这个行业的竞争焦点。谁的活跃用户多,谁就能更快地发现变化,谁的数据优质多元,能够交叉验证,所能提供的数据服务就越准。

这会形成滚雪球效应,数据越快、越准,用户体验就越好,用户量会持续增长,行业影响力也相应更大。地图公司最终比拼的仍然是谁家的“采集员”多,只不过“采集员”加入了用户和移动应用、交管等行业合作方。移动互联网技术不断进化,交通拥堵是长久的问题,道路和地点变化频繁,让用户调用地图应用的场景越来越多,需求也更加复杂。

从能够查询位置,到能够精准导航,再到要求现实世界的变化无差别、无延时地映射到互联网地图上,这对每一家地图厂商都是新的挑战。

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