人們的出行離不開交通工具，或公共交通，或開車，或打車。和以前不同的是，近五年來，出行變得更加方便了，通過互聯網可以查詢公交線路、班次，哪條路較為擁堵？什麼地方人多，這些都是基於出行數據的積累分析，近日央視《經濟半小時》以“中國經濟新坐標”為主題，全面介紹了滴滴大數據在出行和交通方面的成果。

　　滴滴大數據看用車供需 看社會變遷

　　北京中關村軟件園滴滴大廈

　　滴滴的出行數據量有多大？央視報道，滴滴擁有超過4.5億用戶，在中國400多個城市開展服務，每天的訂單量高達2500萬，相當於全球其他市場，包括美國加到一起，所有移動出行市場總量的2倍，每天要處理數據4500TB，相當於450多萬部藍光電影。

　　而在北京，工作日早高峰一分鐘內有超過1600人使用滴滴叫車，所有的供需一目了然。

　　這麼大的數據處理量難道只是為了統計出全國有多少人在打車嗎？這些數據反映背后的現象意義非凡。

　　王佔偉是滴滴媒體研究院的首席數據分析師，已經從事大數據行業十年。他表示，透過滴滴大數據可以了解不同區域、不同行業從業者的工作情況。比如工作日中關村軟件園的夜間出行訂單比較多，尤其是晚上9點之后的訂單，可以推斷，從事互聯網行業的人員加班稍微多一些。

　　另外，王佔偉表示，透過這些出行大數據，還可以看到不同城市的教育、醫療資源的分布，長期的觀察就能發現城市的經濟、社會資源的發展、變遷情況，非常有研究價值。

　　滴滴數據分析師們討論數據

　　滴滴大數據匹配司乘需求 便利出行

　　央視報道稱，滴滴大數據的應用不隻在觀察城市發展變遷這種宏觀層面，最為實際的是匹配司乘信息、提高車主、司機收入。

　　崔楠是一個80后上班族，從家到單位需要四十分鐘車程，因為上班時間比較自由，買車之后就做了順風車主，上下班和周末都會選擇捎上一些順路的乘客。

　　崔楠說，自己一個人開車上下班也挺費油的，拉個人可以省點油錢，同時，一個人在車裡也很無聊，還容易犯困，拉個乘客一起聊聊天，非常舒服。而乘客小劉也非常喜歡這種出行方式，“一趟下來能節省60%-70%的車費”。

　　今時今日，順風車這個詞已經不算新鮮了，甚至是很多人出門的首選。其實，在1998年的時候就已經有人提出順風車出行，但是那個時候的順風車並沒有發展起來，其中最大的問題還是因為沒有數據的支撐，司機與乘客之間無法匹配，有了滴滴大數據支撐，這些問題也就迎刃而解。

　　市民使用順風車出行

　　專車司機利用滴滴大數據熱力圖提升收入

　　匹配司乘信息，節省乘客車費，司機的收入能否保障呢？央視報道稱，作為專職司機，這些年收入的增長，也都是大數據在幫忙。

　　滴滴專車司機張來福表示，在自己的手機上可以看到滴滴后台上的熱力圖，平時訂單量不多的時候，他就可以去熱力圖上人比較多的地方，很快就能夠接到單。

　　張來福說，熱力圖是滴滴基於大數據專門為平台上的司機研發的，通過熱力圖可以明確看到城市的哪些區域用車需求高，他們去到這個區域，既能解決城市區域用車需求，也能提高自己的做單收入。老張以前對互聯網幾乎沒什麼接觸，現在有了大數據的支撐，一天輕輕鬆鬆就能賺到八九百塊錢。以前，每次出車前，妻子都會叮囑老張，開車在路上要注意安全，錢賺的少沒關系，一定平安到家。

　　滴滴司機用熱力圖查看供需

　　現在，老張的妻子已經很少擔心老張的安全駕駛問題了，而法寶就是滴滴公司基於大數據所建立的安全駕駛系統。

　　滴滴大數據保障司乘安全 構建未來智慧交通

　　滴滴出行CTO張博表示，滴滴現在研發的“滴滴護航”系統，可以根據手機的定位和陀螺儀知道這個司機的駕駛行為，他是不是有急加速、急減速或者急轉彎。滴滴通過這些大數據的採集分析，判斷這個司機的駕駛行為和習慣，通過前沿技術去做司乘安全的監控，這一切都是基於大數據。

　　滴滴出行CTO張博介紹滴滴大數據應用

　　央視報道稱，未來的出行將更加智能，未來城市的交通建設也將趨於“智慧”，在這方面，滴滴基於大數據的應用已經走在了前列：2015年滴滴研究院在北京創立，2017年3月，滴滴美國研究院在硅谷成立。滴滴美研院近百人的團隊聚集了包括北美、歐洲等全球頂級的科學家，在大數據安全和智能駕駛等前沿領域開展研究。在國內濟南、貴陽、深圳等20多個城市，基於滴滴大數據的智慧信號燈、智慧誘導屏、潮汐車道等都已落地，通過滴滴大數據優化的城市主干道早晚高峰期的交通延誤時間平均下降了10%-20%。

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