原本靠人工调查的数据，不足以支撑研究这样的问题。但如今，通过交通大数据，可以准确快速地描述一个城市的交通状况，让人生没有“白走”的路。
数据的背后究竟有多美？
“利用车辆的 GPS 数据，跟踪城市每一条道路的实时变化，形成交通系统运行的大数据分析，可以准确地反映当前的交通状况。”北京交通发展研究院院长郭继孚讲到，“一个大城市里，哪些路段是常发性拥堵，哪些路段是系统性的，这些都需要筛选而得知整个交通系统中所存在的问题，甚至我们还要知道问题存在的根源究竟是什么，而这些正是交通大数据所能带给我们的。”
郭继孚指出，通过出行分析，同样是两千万人口级别的大城市，北京的出行距离是 12公里，上海只有9公里，出行距离差了三分之一。“这意味着北京的交通系统比上海的负荷大很多。为什么会这样？”郭继孚说，通过出行大数据分析，可以研究城市交通特征背后的因素，比如小汽车的使用、土地利用、居住分离等。
此外，郭继孚还列举了几个有意思的现象：即使在出行高峰，并不是所有的车都在路上跑。比如在北京五环内行驶的车，平均占全市汽车保有量的 20% 到 25%；车在哪儿趴窝，也是个有意思的现象。通过数据可以发现，在城市的某些区域、某个地点，往往频繁发生司机危险驾驶等行为，说明这个地点有问题，可能是设计问题、也可能是管理问题、交通标识的问题等等，这为城市管理提供了借鉴。
大气污染，PM2.5、氮氧化物，机动车是城市大气主要污染源，但是有多少是交通贡献出来的，如何计算交通出行到底排放了多少污染物？郭继孚说，根据车辆出行的平均速度、加速度等非常微观的数据分析，对比污染物瞬间排放的数据，做出和车流量一一对应的污染物排放图，对大气污染的研究可以更深入一步。
让出行效率最大化
作为未来的中国，包括现在 50% 以上的人口都居住在城市，未来随着城镇化的发展，70%的人口都要居住在城市，而且随着城镇化的发展，城市也将向都市圈、城市群多个圈扩展，上亿的人会居住在城市里面，结构很复杂，常住人口、外来人口等等，而交通出行就会呈现出层级化，比如出行目的的多样化，出行方式的组合化，逐日出行随机化等特征。
同样的人有不同的出行需求，还有城市圈和高铁的出行，因此在这种情况下交通未来的发展趋势也会越来越复杂化，靠单一的某种服务方式来解决海量人口的出行不现实。如何在有限的资源和合理的成本下满足海量人口在多层级的空间，多类别活动的差异化出行需求，支撑这个区域的可持续发展以及资源的重新配置，这是新时期城市群发展面临的一个重大问题。
因此，随着城市规模越来越大，人们往往需要地铁、公交、共享单车组合化出行，但换乘中的不便利仍然困扰着人们。
“首先要了解人们的出行需求，通过供给侧改革，包括网约车、共享单车等新兴服务模式来满足各种出行。”北京工业大学城市交通学院院长陈艳艳说，交通成为制约城市发展的重要问题，也是影响人们生活品质的问题。深入了解交通的需求和供给，是构建城市交通网络的前提，也是提供城市智慧出行服务的基础。
“当你看到前面拥堵的时候，你不知道要继续等还是换道走，在有限的道路资源和出行需求的矛盾下，智慧出行可以使出行的效率最大化，获得更好的出行体验。”陈艳艳说，智慧出行并不是解决交通拥堵的手段，但可以辅助人们选择最优的交通方式。
在全国不少地方，人们在等公交车时，通过手机 APP 查看公交车的实时定位、周边公交站点的情况，甚至设置公交车到站的提醒。这是怎么实现的？
千方集团大数据中心总经理李旭阳介绍，这是结合路况信息和公交车位置信息，利用大数据分析，提供基于实时路况的到站信息服务。“作为一家综合性交通运输信息化企业，千方集团在全国拥有 8000 多座公交电子站牌，并为百度、高德或者腾讯地图这些地图导航服务商提供交通信息数据。”李旭阳说，基于海量车辆实时动态的运营数据进行实时分析，可以计算每条道路的拥堵情况，帮助人们选择最佳的出行路线。
向精准化、个性化、共享化转变
“我们投放车辆、调度、坏车识别，都是通过交通大数据分析。”ofo 大数据部高级总监邵毅说，ofo 在 150 个城市投放了 650 万辆车，注册用户1亿多人，每天产生大概5TB的数据，ofo 的单车投放、调度、维护等工作都离不开大数据平台的支持，而 ofo 在卷积神经网络人工智能等领域的大数据技术水平也已经稳居行业第一。
邵毅认为，ofo 大数据具有三个层面的价值。在数据运营层面，大数据可以更高效地驱动公司业务，通过智能化的运营让出行变得更为便捷；在数据共享层面，ofo 可向行业共享出行大数据，一同用大数据改变未来城市的出行与生活；在物联网数据的层面，ofo的数百万辆单车可以通过大数据平台进行联通，产生类似于智慧大脑的有机体，让共享单车为未来城市生活带来更大的想象空间。
邵毅首先对 ofo 大数据在自身平台单车投放与调度方面的作用进行了介绍，“根据 ofo 大数据分析，在一定区域内车辆达到一定密度时，车均日订单会出现神奇的拐点，大幅度上涨。”
“这是我们北京实时供需关系的大数据后台”，邵毅表示，ofo 可以在每一个很小的地方标记出供需关系，绿点就是供给较为平衡，红点就是供给不足。ofo可根据这些实时大数据形成一个预估，实时给到线下运营团队，及时调动附近车辆往红点移动，保证需求大地区的用户也都有车可用，最大程度的满足用户的出行需求。与此同时，ofo 大数据也为线下维护也提供了巨大帮助，让线下运维更加高效。
在邵毅看来，ofo 大数据的价值远不止于此，通过数据的开放与共享，ofo 可以对城市交通带来更大的改变。邵毅以北京回龙观地区的ofo大数据举例，“根据回龙观地区的订单热力图可看到，在地铁未覆盖的地方，比如说上面回龙观东大街、西大街那条线，以及中间的龙泽家园，包括软件园依然形成了非常高的热力图，这里有非常多的人有出行需求。回龙观地区被中间的高速路隔开了，所以导致每天早上 10 公里，骑单车大概 40 分钟，每天开车大概需要 50 分钟到一小时，而且这段非常堵。如果我们把回龙观出行数据跟当地政府对接，城市规划未来在绿色线条这里修一条地铁线路，打通整个区域的出行，就不会再堵车了，而且还能节省更多出行时间。”
根据共享单车出行热门线路，可分析原有城市地区公交规划、道路规划等方面存在的运力不足之处，并对城市公交、市政等系统的未来规划进行优化。而在城市交通规划之外，ofo 大数据仍然有着不可忽视的价值。ofo 在业内率先与公安部达成了合作接入儿童失踪信息发布平台的“团圆”系统，已经帮助1000 多位家长找回了走失的孩子，成功率高达 96.74%，展示出 ofo 的社会责任担当。而针对当前社会两轮车交通事故率较高的局面，ofo则希望打通与政府在交通数据领域的渠道，通过大数据的监测与分析督促用户遵守交通规范，减少交通事故的发生，让单车出行变得既快捷又安全。
“出行大数据正在让城市交通向智慧交通的方向迈进，而出行大数据也能为未来的出行与生活带来更大价值。”邵毅对出行大数据进行了未来的畅想，未来每辆共享单车都是一个可移动的有机体传感器，这些深入城市各个毛细血管的传感器也组成了一个有机体大脑，去感知和探测更多城市的“温度”变化，而大数据以及大数据算法系统则是支撑这个有机体大脑高效运转的核心。未来，随着 ofo 普及物联网应用技术以及大数据技术的不断升级，ofo 也将不再仅仅是一个出行工具，而是会成为新型生活场景与生活方式的创造者，为城市生活带来更大的想象空间。
此外，在陈艳艳看来，交通出行服务已经从原来的基本服务，向共享化、精准化、个性化转变。未来，将按区域、按人群的特征来提供个性化、预约化的精准服务，如定制巴士，确保一人一位。通过网络提前购票，预约停车位，实现道路资源、停车资源更有序的应用。
