2016-2017年智能出行大数据研究报告
大数据在智能交通中的应用研究报告
大数据在智能交通中的应用研究报告绪论智能交通系统通过整合信息技术、通信技术和控制技术，实现交通运输系统的智能化和高效化。
大数据作为一种新兴的信息资源，其在智能交通中的应用正逐渐受到重视。
本报告旨在研究大数据在智能交通中的应用，并分析其对交通运输系统的影响。
一、大数据在交通状况监测中的应用1.1 实时交通数据采集智能交通系统通过安装在车辆上的传感器和交通设施上的监测器，采集大量的实时交通数据。
这些数据包括车速、车流量、道路条件等，对监测交通状况和预测交通拥堵具有重要意义。
1.2 交通拥堵预测与管理通过分析历史交通数据和实时交通数据，可以建立交通拥堵的预测模型。
基于这些预测结果，智能交通系统能够采取相应的措施来减缓交通拥堵，如调整信号灯周期、引导交通流向等。
1.3 交通事故预警与管理利用大数据分析交通事故发生的规律和原因，可以实现交通事故的预警和管理。
通过监测车辆的行为和道路的状况，智能交通系统能够及时发现潜在的危险并采取措施避免事故的发生。
二、大数据在交通出行服务中的应用2.1 路线规划与优化基于大批量的历史出行数据，可以分析出行者的出行偏好和常用路线，从而为用户提供个性化的路线规划与导航服务。
此外，智能交通系统还可以根据实时交通数据为用户提供最优路线选择。
2.2 公共交通运营优化通过分析乘客的出行数据以及公交车辆的行驶数据，可以对公共交通线路和班次进行优化。
智能交通系统能够根据需求预测和实时数据，合理调配运力，提高公共交通的效率和满意度。
2.3 出行行为分析与管理大数据分析可以深入理解出行者的行为特征，了解他们的出行目的、时间和方式等。
通过对出行行为的分析，智能交通系统可以制定出行政策、优化交通设施等，提供更好的出行体验。
三、大数据在交通安全管理中的应用3.1 交通违法监测与处理通过分析行车记录仪、交通相机等设备采集的数据，智能交通系统可以实时监测交通违法情况，并及时采取相应的处理措施。
大数据分析可以帮助交通部门高效管理交通违法行为。
CBNData：2016年珠三角智能出行大数据报告
CBNData：2016年珠三角智能出行大数据报告珠三角地区是中国的“南大门”、世界第三大都市圈，是先进制造业和现代服务业基地，也是经济最有活力、城市化率最高的地区。
9月6日，第一财经商业数据中心（CBNData）联合滴滴出行在广州发布《珠三角城市智能出行大数据报告》（以下简称为《报告》），《报告》显示，2016年1-7月，珠三角智能出行总量达6.2亿人次，其中，仅工作日的早晚高峰，广州、深圳加起来的智能出行量每天就高达70万人次。
本次《报告》主要涵盖了广州市、深圳市、佛山市、东莞市、中山市、珠海市、江门市、肇庆市和惠州市9个城市，连带分析广东省其他城市。
《报告》基于滴滴出行平台全量数据，通过珠三角地区的出行特点和规律来解读城市交通、都市圈和城乡一体化、城市生活等，为研究该地区城市发展提供新视角。
1-7月珠三角出行总量6.2亿人次《报告》显示，今年1-7月，珠三角地区智能出行总量为6.2亿人次，其中，医院和公交地铁出发打车最容易，去往机场和火车站则最难打车。
珠三角一线城市智能出行渗透率优势明显，深圳居于榜首，广州、东莞紧跟其后。
最长订单：东莞到乌鲁木齐行程为4007公里智能出行已成为了人们出行的一种生活方式，那么，谁最喜爱智能出行？2016年1-7月，在珠三角地区，一位在深圳从事服务业的90后以1096次出行成为智能出行的“头号粉丝”。
前7个月，接单最多的司机是深圳的一位70后快车司机，总共接了4658单；最长的订单是一张跨城顺风车订单，从东莞到乌鲁木齐，行程长达4007公里。
值得注意的是，珠三角的二三线城市居民，比一线城市居民更“青睐”智能出行。
在人均出行次数方面，清远居民以人均出行次数5.2次，排在榜首，东莞以人均4.8次、惠州以人均4.6次，分列第二、第三位。
在珠三角地区，在总呼叫订单中，成功完成订单量占比最高的城市，分别是清远、湛江与惠州。
广州为珠三角最堵城市深圳因拥堵而造成的损失最大《报告》显示，2016年1-7月，珠三角区域拥堵最严重的城市是广州，深圳位居第二但是差距甚微。
智能出行行业研究报告
智能出行行业研究报告1. 引言智能出行是指借助先进的技术手段，提供更便捷、高效及可持续的交通服务。
随着科技的不断发展，智能出行正逐渐成为解决现代城市化快速发展所带来的交通难题的有效途径。
本研究报告将对智能出行行业的发展现状、挑战及未来趋势进行深入探讨。
2. 智能出行行业发展现状2.1 智能交通系统智能交通系统集成了物联网、人工智能及大数据等先进技术，旨在提高交通效率、减少交通拥堵和事故发生率。
智能交通系统采用了多种技术手段，如交通信号灯优化、智能停车系统和实时交通信息提供，以提供更智能、高效的交通服务。
2.2 共享出行平台共享出行平台通过整合多种出行方式，如出租车、共享单车和网约车，提供多样化的出行方式选择。
用户可以通过手机应用软件轻松预订出行服务，实现出行方式的灵活性和便捷性。
2.3 自动驾驶技术自动驾驶技术是智能出行的重要组成部分。
通过使用传感器、雷达和摄像头等设备，自动驾驶技术能够实现车辆的自主导航和智能控制，最大程度上减少人为操作带来的交通事故风险。
3. 智能出行行业面临的挑战3.1 隐私与安全问题智能出行依赖于大量的个人数据，包括位置信息和交通行为等。
随之而来的是对于个人隐私的担忧和安全风险。
智能出行公司需要加强数据保护措施，确保用户数据的安全性和隐私。
3.2 技术标准与规范智能出行涉及多种技术和设备，缺乏统一的技术标准和规范，会对行业的发展带来不利影响。
建立统一的技术标准和规范可以提高智能出行系统的互操作性和安全性。
3.3 法律与政策智能出行行业在发展过程中需要面对复杂的法律和政策环境。
如何制定有利于智能出行发展的法律法规，保护消费者权益和促进行业创新，是当前行业亟待解决的问题。
4. 智能出行行业的未来趋势4.1 共享智能出行模式的兴起共享出行模式将逐渐成为未来智能出行的主流。
通过共享模式，可以更好地利用交通资源，减少车辆拥有量，提高交通效率。
4.2 自动驾驶技术的突破随着自动驾驶技术的不断突破和成熟，自动驾驶汽车将成为未来智能出行的主要驱动力。
智能出行调研报告提纲
智能出行调研报告提纲
1. 背景介绍
- 智能出行的概念及其在交通领域的应用- 智能出行技术的发展历程和现状
2. 智能交通解决的问题
- 交通拥堵与环境污染问题
- 出行效率和安全性问题
- 交通资源利用率和管理问题
3. 智能出行技术与应用
- 智能导航与路径规划
- 智能交通信号控制系统
- 无人驾驶技术与车联网应用
- 共享出行平台及服务
4. 智能出行的优势与挑战
- 出行效率提升与交通拥堵缓解
- 能源消耗和环境污染的降低
- 车辆及交通系统的安全性提升
- 隐私保护和数据安全的挑战
- 技术标准及规范的制定与推广
5. 智能出行发展趋势与前景
- 人工智能和大数据技术的应用
- 车辆自动驾驶技术的进一步发展
- 云计算和物联网技术的推广
- 智慧城市建设与智能交通的融合
6. 总结与建议
- 智能出行的潜力与重要性
- 推动智能出行发展的关键因素
- 政府与企业应积极投入智能出行领域的研发与应用。
长三角城市智能出行大数据报告(2016年4月)
2
长三角是中国第一大经济区
长三角包括上海市、江苏省和浙江省，位于中国大 陆东部沿海，水陆交通便利，以仅占全国2%的国 土面积，集中了全国20%的经济总量，是中国第一 大经济区。
上海对外联系具鲜明指向性，形成明显两翼，北翼沿苏锡常至南京，南翼连杭州嘉兴
联系强度
紧密联系
上海与周边城市联系强度
连接度
城市名称
>60
杭州、苏州
强联系
20-60
南京、无锡、嘉兴、常州、宁波
弱联系
<20
南通、绍兴等其他17个城市
数据来源：滴滴出行大数据平台 15
杭州对外联系分散，上海、绍兴、宁波等6个城市都与其联系紧密
城市中心城区集中了最主要的商业区，具有极强的吸附力
• 以长三角地区龙头城市上海为例，中心城区的吸附力显著高于郊区，以中心城区为目的地的行程中，31%起始地为郊区
郊区
2016Q1 上海市内人口流动图
中心城区
31%
从郊区到中心城区
18%
从中心城区到郊区
数据来源：滴滴出行大数据平台 18
中心城区之间互动频繁，郊区更偏向区域内活动
• 中心城区不仅吸引郊区人口流入，而且各城区之间的互动也相当频繁；郊区之间相距普遍较远，各方面设施愈加 完善，更偏向在本区域内活动 2016Q1州与周边城市联系强度
连接度
城市名称
>60
上海、绍兴、宁波、温州、金华、 嘉兴
20-60
湖州、苏州、台州、衢州、丽水
人工智能在智慧城市交通中的发展调研报告
人工智能在智慧城市交通中的发展调研报告随着城市化进程的加速，城市交通面临着越来越多的挑战，如交通拥堵、交通安全、环境污染等。
为了解决这些问题，智慧城市交通的概念应运而生，而人工智能作为一项关键技术，正在为智慧城市交通的发展带来深刻的变革。
一、人工智能在智慧城市交通中的应用现状1、智能交通信号控制通过对交通流量、车速等数据的实时监测和分析，人工智能系统能够智能地调整交通信号灯的时长，从而优化交通流，减少拥堵。
例如，在一些城市的主干道上，智能交通信号系统可以根据实时交通状况动态调整绿灯时间，使得车辆能够更顺畅地通行。
2、交通拥堵预测利用历史交通数据和实时数据，人工智能算法可以对未来的交通拥堵情况进行准确预测。
这有助于交通管理部门提前采取措施，如调整信号灯设置、增加警力部署等，以缓解拥堵。
3、自动驾驶技术自动驾驶是人工智能在交通领域的一个重要应用方向。
虽然目前完全自动驾驶还面临一些技术和法律上的挑战，但部分自动驾驶功能已经在一些车辆上得到应用，如自动泊车、自适应巡航等。
自动驾驶技术有望提高交通安全性和效率，减少人为因素导致的交通事故。
4、智能公交系统通过人工智能技术，公交车辆可以实现智能调度和优化线路规划。
同时，乘客可以通过手机应用实时获取公交的位置和预计到达时间，方便出行。
5、交通违法监测人工智能可以用于识别交通违法行为，如闯红灯、超速、违停等。
通过摄像头和图像识别技术，能够自动抓拍违法车辆，并及时进行处理，提高交通执法的效率和准确性。
二、人工智能在智慧城市交通中面临的挑战1、数据质量和安全性人工智能系统的运行依赖大量的交通数据，但数据的质量和准确性往往存在问题。
此外，数据的安全性也是一个重要的考量因素，如何保护个人隐私和数据不被泄露是亟待解决的问题。
2、技术成熟度尽管人工智能在交通领域取得了一定的成果，但一些技术仍处于发展阶段，如自动驾驶技术。
目前，自动驾驶技术在复杂的城市交通环境中还面临许多挑战，需要进一步提高其可靠性和安全性。
共享经济内涵、商业模式及价值实现路径
共享经济内涵、商业模式及价值实现路径曹淼孙【摘要】At present, the sharing economic have gradually penetrated into social production and people's daily life, have changed people's living environment and habits, with the big data and cloud computing Internet technologies. Theoretically, the sharing econo-mic with the help of Internet technology has overturned the traditional economic business mode , reduced the asymmetry of market tran-saction information and reduced the cost of economic operation. Sharing economic has a bright prospect for development by the concept of "sharing" is reformed at the supply side and demand side, which will effectively supply the social unused resources. However, from the actual situation of development, most of the enterprises used the way of "burning money" to gain the market share, and there are few enterprise profits. Therefore, staring with the business model of shared economy to exploring the value realization of sharing econo-mic, and will have a great significance to sharing economic.%目前,共享经济发展模式随着大数据、云计算等互联网技术的成熟而逐步渗入到社会生产与人们的日常生活当中,改变了人们的生活环境以及生活习性.从理论上来看,共享经济借助互联网技术的力量颠覆了传统经济的商业模式,减少了市场交易信息的不对称问题,降低了经济运行成本."共享"理念在"供给侧"与"需求侧"同时改革,使社会闲置资源得到有效供给,实现再次利用并提升整体社会福利,具有光明的发展前景.但是,从实际发展状况来看,大部分从事共享经济企业仍以"烧钱"的方式获得市场份额,鲜有企业盈利.因此,在此背景下从共享经济商业模式入手,探究共享经济价值实现方式将对共享经济的发展具有重要意义.【期刊名称】《技术经济与管理研究》【年(卷),期】2018(000)006【总页数】5页(P60-64)【关键词】共享经济;商业模式;价值实现;资源整合【作者】曹淼孙【作者单位】首都体育学院, 北京 100191【正文语种】中文【中图分类】F724.6一、引言及文献综述近年来，随着互联网技术在社会生产与生活领域的不断深入应用，以互联网技术为载体的共享经济发展模式如潮水般袭来，逐步改变着人们的生活环境与生活习性。
人工智能在智能交通中的发展状况调研报告
人工智能在智能交通中的发展状况调研报告一、引言随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）已经成为了当今社会各个领域的热门话题。
在交通领域，人工智能的应用正逐渐改变着我们的出行方式和交通管理模式。
为了深入了解人工智能在智能交通中的发展状况，我们进行了本次调研。
二、人工智能在智能交通中的应用领域（一）智能交通信号控制传统的交通信号控制往往是基于固定的时间设置，无法根据实时的交通流量进行灵活调整。
而人工智能技术的引入，使得交通信号系统能够通过对路口摄像头采集的图像数据进行分析，实时感知交通流量和拥堵情况，从而动态地调整信号灯的时长，提高道路通行效率。
（二）自动驾驶技术自动驾驶是人工智能在交通领域最具挑战性和前景的应用之一。
通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器获取车辆周围的环境信息，再利用深度学习算法进行分析和决策，使车辆能够自主行驶。
目前，自动驾驶技术仍处于不断发展和完善的阶段，但已经在一些特定场景，如物流园区、港口等实现了初步应用。
（三）智能公交系统利用人工智能技术，可以实现公交车辆的智能调度和优化。
通过对乘客出行需求的分析和预测，合理安排公交线路和车辆发车时间，提高公交服务的质量和效率，吸引更多人选择公交出行。
（四）交通违法监测与识别借助人工智能的图像识别技术，能够对道路上的交通违法行为，如闯红灯、超速、违法停车等进行自动监测和识别。
这不仅提高了交通执法的效率和准确性，也对驾驶员起到了更好的约束作用。
三、人工智能在智能交通中发展的优势（一）提高交通效率通过实时感知和分析交通状况，人工智能能够优化交通流量分配，减少拥堵，提高道路的通行能力，从而节省人们的出行时间。
（二）提升交通安全自动驾驶技术的发展有望减少人为因素导致的交通事故。
智能交通系统能够及时发现和预警潜在的安全隐患，为驾驶员提供更准确的信息和决策支持。
（三）降低能源消耗和环境污染优化的交通流量控制和高效的驾驶模式可以减少车辆的怠速和不必要的加速减速，从而降低能源消耗和尾气排放，对环境保护具有积极意义。
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数据来源：滴滴出行大数据平台
18
不仅收入增加，网约车司机也通过自己的工作付出获得自信和成就感
93.0%
能够灵活安排 自己的时间，可
以兼顾到工作和生活
90.1%
可以在工作中找到成就
91.4%
相信靠自己的努力工作能够为家
人带来更好的生活
感和满足感
数据来源：问卷调研 问卷投放时间为2016 年6 月,N=10887 。
新就业平台
16
2016年全年，滴滴平台为全社会创造了1750.9万个灵活就业和收入机会
1750.9 万
灵活就业和收入机会
238.4 万
去产能行业（14%）
87.5 万
退伍/转业军人(5%)
17
每天直接为207.2万司机提供日均超过160元的收入
>160 元
日均收入超160 元的司机数
207.2 万
长沙
广州
珠海
东莞 深圳
数据说明： 1. 此处的智能出行仅指网约车出行，智能出行发展指数是根据智能出行用户渗透率，出行活跃度和便捷程度等综合指标计算得到的0-100 之间分值，分值越高说明智能出行发展 水平越高; 2. 此处仅统计滴滴出行平台2016 年1-12 月智能出行总量排名前100 的城市。
8
智能出行潜力城市TOP10
• 发展潜力较大的城市多为长三角、珠三角和京津冀地区的二线和三线城市，西部城市贵阳前景可期。 智能出行发展Top10潜力城市
排名 1 2
保定 廊坊 镇江 无锡 嘉兴 贵阳 佛山 中山 惠州 温州
城市 廊坊 中山
智能出行潜力指数 88.9 87.4
3
4 5 6 7
惠州
无锡 镇江 温州 贵阳
5
活跃度
• 三、四线的月人均出行次数与一二线城市相比仍有较大差距；月人均出行次数排名前三的城市依次为天津、青岛 和北京。
分城市线月人均次数比较
7.2%
月人均出行次数
天津 青岛 北京
23.1%
杭州 宁波 成都 长沙 南京
一二线城市 2015年 2016年
三四线城市
重庆
绍兴
数据说明： 1. 月人均出行次数 = 2016 年平均每月的智能出行量 / 平均每月的智能出行用户数，仅统计滴滴出行平台智能出行量排名前100 的城市； 2. 城市线划分采用《第一财经周刊》中国城市分级标准，其中1 ）一线城市（含新一线城市）：北京、上海、广州、深圳、成都、杭州等19 城市：2 ）二线城市：福州、 合肥、郑州等30 城市；3 ）三线城市：三亚、兰州、桂林等70 城市；4 ）四线城市：临汾、大同、新乡等65 城市；5 ）五线及以下：焦作、攀枝花、七台河等85 城市。
北京公交车站服务覆盖和网约车订单起点分布比较
网约车出行大多位于公交服务覆盖外区域（互补关系）
占比（%）
数据说明：滴滴出行大数据平台
14
缓解重大节假日跨城出行难题，弥补城际间出行需求
• 跨城顺风车具备灵活、经济实惠、便捷等特点，已成为跨城公共交通的补充力量，2016年春运期间，滴滴跨城顺风车覆盖 了31省，累计有190万人合乘出行，预计在2017年春运期间该数据将增长到840万。
9
02
滴滴分享出行价 值
10
新出行体验
11
以滴滴为代表的网约车满足了民众差异化出行需求，正在重塑全新的出行体验
• 从上下班白领到高校学生，从创业青年到商务精英，他们无一不享受着网约车的便利，获得更好的出行体验。
广东省中医院
白领 学生
创业青年 工人
IT人士
朝阳大悦城
尚东数字山谷
西溪北苑北区
海岸城
韩家川村 北京南站 北京大悦城 北京西站 西京医院 何贤纪念医院 龙桥小学 华西医院门诊部 龙海家园
新城广场
龙华新区人民医院
深圳北站 三里屯太古里
商务精英
金融
成都东站
佳程广场 广联购物广场 新城广场 海雅缤纷城 浙江大学医学院附属邵逸夫医院
阿里巴巴西溪园区
杭州东站 光谷广场 浙二医院 广州南站 泰华滨河苑 意馨居 超级蜂巢
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
1 2 3
杭州 北京 广州
深圳 成都 长沙 青岛 天津 南京 武汉
厦门 合肥 东莞 西安 苏州 宁波 大连 太原 珠海 绍兴
91.8 91.8 85.8
85.7 83.6 81.5 80.7 80.1 78.3 78.0
75.9 75.7 75.5 75.2 74.9 74.8 71.1 70.8 69.7 69.3
7
智能出行发展水平TOP20城市
• 一线城市和省会城市的智能出行发展水平更高，排名前20的城市中有8个为珠三角和长三角城市。 智能出行发展水平Top20城市
排名 城市 智能出行发展指数
北京 太原 西安 成都 武汉 合肥 大连 天津 南京 青岛 苏州 杭州 绍兴 宁波 厦门
4 5 6 7 8 9 10
2016-2017年智能出行大数据研究报告
1
01
数据点亮中国 分享出行价值 数据观察交通 数据照进生活 数据照进现实 滴滴大数据排行榜（D-index）
3
目 录
CONT5 06
01
数据点亮中国
4
平台用户
覆盖城市
日峰值单量
4亿
400+
2000万+
数据来源：滴滴出行大数据平台
12
典型场景下的累计出行人次（2016年）
17.7 亿
工作日上下班
10.8 亿
餐饮购物
4.4 亿
休闲娱乐
3.6 亿
医院
2.5 亿
机场火车站
数据说明：此处仅统计有代表性的典型出行场景下的出行人次，其它如公交地铁，学校，生活服务等出行场景不在此统计范围内。
13
解决城市居民“最后一公里”出行问题
• 网约车覆盖城市边缘地区，在空间上弥补了公交和出租车服务不足的区域，以北京五环外为例，62%的网约车出行起点 或终点位于公共交通覆盖不足区域。
跨城顺风车出行量增长趋势（2016年1-12月）
840万
2016年春运 累计190万人合乘出行
2017年春运（预估）
1/1/16
2/1/16
3/1/16
4/1/16
5/1/16
6/1/16
7/1/16
8/1/16
9/1/16
10/1/16 11/1/16 12/1/16
数据说明：滴滴出行大数据平台
15
85.6
85.3 83.4 80.4 79.3
8
9 10
保定
嘉兴 佛山
78.2
77.4 76.6
数据说明： 1. 智能出行潜力指数是根据智能出行用户渗透率，出行活跃度，便捷程度等综合指标计算得到的0-100 之间分值，分值越高说明智能出行发展潜力越高;
2. 此处仅统计滴滴出行平台2016 年1-12 月智能出行总量排名前100 的二、三、四线城市。