田丰 阿里研究院高级专家
田丰将智慧交通重新定义为“五维交通”，所谓五维交通，就是在原来的四维交通层面 加上数据层。“五维交通”其实由三个主题组成的，第一个主体是人，第二个主体是车，第三个主体是环境。但是从移动互联网时代往物联网时代，甚至往智慧互联、万物互联的层面上转变的情况下，每个因素都发生了变化。首先是人，人是一个需求的主体，车用的相关软件服务其实都是重构了人的供需。从工业时代开始的传统汽车，就是把人从A地运到B地，直接完成的是一个出行工具的任务。但是现在的车，或者说未来的智慧汽车，实际上它是一个生活服务的入口。因为对于互联网来说，它实际上是在跨界去做融合，我们通过场景打破了所有行业的壁垒，所以这就是为什么BAT和很多其他的互联网公司能够不断的去进入到其他行业的原因，它实际上是抓住了用户的场景需求，从一个高频的需求扩展到低频的需求。车也是一样，因为我们觉得原来的车只是解决了衣食住行的行，车应该能解决衣食住行游购娱所有的场景，所以车未来一定能够成为非常重要的入口，因为车同时搜集你的数据，了解你生活的特征，因此车未来会有很大的想象空间。 至于环境，现在是靠人去治理路网还有城际之间一些交通的网络，未来智慧城市有可能是人机共治，就是说人工的智能加上人类的智慧去治理城市，因为这个数据量已经非常庞大了，当我们所有的传感器成本降到非常低的情况下，甚至于接近免费的时候，每辆车大量的传感器，甚至我们身上有很多的传感器，还有整个环境上面，包括路灯、地面很多的交通设施上都会有大量的传感器，所以这些数据会产生一个数据的洪流。但是我们为什么说这个数据的洪流必须在中间是有交通云和大数据来去承载的？因为我们传统的互联网是有很多的数据，但是这个数据和数据之间有非常大的鸿沟，就算在互联网上也会有数据的孤岛，数据中间的统一格式、流动的更快实际上是有很大成本的，所以我们必须要建立一个公共的交通云，而阿里云一直在致力于交通云的建设，包括和贵州以及很多城市在构建交通云。 在同一平台的基础之上，数据才能实时流通，因为我们在O2O和智能交通的领域发现一个特点，所有的人都习惯去即时满足，当出现一个需求后希望马上得到满足，比如打车，马上希望这个车来接我，几乎跟你点开网页是类似的。所以要求数据快速的对接，能够迅速把供需双方对接在一起。 互联网汽车有三个趋势。第一个趋势，实际上就是新能源汽车，其实不管是能源互联网、分布式能源、新能源汽车，实际上都是从原有能源的角度去引爆车的硬件点。第二个自动驾驶，很多企业都在研究自动驾驶技术，实际上自动驾驶技术是人工的智能，高级的人工智能，它实际上是基于海量的地图数据来去做判断，包括对人的理解，未来我认为一定会有一个逻辑层面的大白和硬件的一个智能的车。所以当你进入车的时候，这个大白就会注入到你这个车的空间中、这个场景中，当你回到家，这个人工智能的管家会直接注入到你家居的环境中，所以未来自动驾驶只是智慧大白的功能之一，当然所有都是基于数据的。 既然车是一个非常重要的几乎链接所有场景的工具，而互联网则是带动了大量的服务创新和服务的对接，所以在这三个层面上未来的互联网汽车是有很大的发展空间。第一次技术革命、第二次技术革命和第三次技术革命，分别是从蒸汽机、电力、石油还有现在信息革命，这三点来去提升的，所以未来的互联网汽车实际上是把之前的三次技术革命整体的能量都引爆了，所以解释了车为什么现在是一个资本的风口。 当然从阿里汽车生态圈来说，也做了不同的尝试，从“一横一纵”两个层面来看，纵的层面实际上是汽车的销售，从天猫有很多汽车的旗舰店去卖整车，淘宝实际上是做了很多的汽车配件方面的销售，但是商品的电商现在正在向服务的电商去做转变，所以在线下有一个淘宝一站式全国的汽车服务网，就是你买了一个轮胎，可能这个轮胎是直接送到你最近的4S店，你直接把车开到那边就更换了，商品和服务是无缝做对接的，现在已经覆盖了200个城市和3万多个汽修的服务网点，这个纵向是一个汽车的经销渠道和服务的网络。 横向实际上是汽车产品了，因为汽车属于重工业分类，所以在汽车的后服务市场上最先容易发力。比如有很多的车载软件平台直接配合我们去预装，我们是有一个YunOS for Car的兼容安卓应用。实际上车最终还是离不开整个硬件的载体，而硬件载体阿里正在和上汽集团合作进行互联网汽车方面的研发，当然车离不开整个的环境，比如说我们的高德地图提供了大量的高精度地图，城市地图，是直接可以用于自动导航汽车使用的，这个和我们普通用的导向是不一样的。还有我们参与的北斗系统，未来不光是给车做导向了，甚至给船做导航，给很多飞机等交通工具去做导航，所以整体是一个生态。 人这个层面实际上是由供需两部分组成的，现在我们抽象出一个供需模式，在工业时代是企业供需，现在互联网时代或者DT时代将会是社会供需，企业供需的概念是当我想出行的时候必须请出租车公司来接我，出租车的牌照是非常有限的，所以供需规模一定大不了。或者想住酒店，而酒店的房间每年全球的供给是一定的。现在像顺风车，像LBNB，旅游行业、交通行业、淘宝，实际上做的是社会供需，这个引爆了互联网行业的一个重点，就是共享经济。当然需求成本会因为供给量的提升而下降，互联网技术能够实时去对接供需，会创造大量需求。比如很多挤地铁的人，现在会打顺风车，实际上这就是供需，因为需求增多，价格就会下降到老百姓都能接受的程度。 整体的供需模式，关键点就在于数据的效率。一边是需求方，另一边是供给方，运送的对象无非就是乘客和货物，而出租车、快车、专车、司机和货车，这些实际上在阿里的交通云上，还有阿里的子公司都是这样供给的。Uber模式和滴滴模式，是把底层的需求打通了，当需求特别旺盛的时候，有一部分价格就会非常高，有一部分乘客就会转化成司机，直接创造供给，这是模式底层打通的一个关键点。中间实际上也很重要，“互联网+交通”的供需交通平台，它的底层是由云计算、大数据、移动互联网产生的，中间这个层面实际上是大量的数据沉淀和洼地，上面这个层面是高效的调度算法，这个算法永远在优化，包括Uber和国内很多的算法，每天都在优化，这就是创造弹性供需、市场价格等的自动调度。 举个例子，大量的数据沉淀在哪儿呢？高德现在是和政企合作，建立了一个开放的交通公共服务平台，这上面有大量的高德实时的数据，在融合了政府的一些数据后，就可以看到高德的拥堵指数，北京交通台会定期的去播报，这个就是政企合作，因为政府很多数据，虽然很全面，但是实时性可能没有那么全面，但是高德跟快嘀、滴滴这种数据，一周到两周就可以把整个北京市所有道路的路网画出来，而且可以很快的更新，目前国内有8个城市正在使用开放的数据平台。 通过数据能够解决哪些痛点的场景？比如说，出租车和公交车实时的一些可视化的调度图，比如：杭州，每天早上0—24点哪条路更加拥堵，这条路上可能会布置更多的公共交通。公交车的点间隔如果特别大，说明站的人数特别多，可以开顺风车来解决。 而北京上下班的图，可以看到住宿地点和工作地点这两个点中间产生大量的交通流量。比如说北京市地铁要调价的时候，就可以结合北京市人群的收入数据来看，调哪条路线对中低收入群体影响是最小的，所以通过交通数据和收入数据的对接能够产生很多特别有意思的治理创新。 通过交通和社会治安图，可以看到涉毒车辆和涉恐车辆的动态走势。 阿里研究院通过很多年的积累，对“互联网+”包括交通这个领域有一定的沉淀，所以上半年出了这两本书，大家如果想了解更多的内容，可以看这两本书的内容。
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