今年4月19日，滴滴出行與首都機場交通支隊發布消息稱，雙方已聯手對首都機場周邊信號燈配時進行優化，使交通高峰期的路口延誤時間降低了20%左右。

隨著科技和智慧交通的發展，除了人們熟悉的滴滴專快車司機、代駕師傅，滴滴幕后的數據分析師們也逐漸在交通中發揮明顯的作用，為城市交通發展提供數據化支撐。

五一勞動節前夕，北京青年報記者走進滴滴探訪智慧交通部門和其數據工程師。滴滴資深交通工程專家、算法工程師孫偉力全程參與了首都機場配時優化項目，他講述了團隊如何利用大數據調整復雜的機場紅綠燈配時和數據工程師日常的工作狀態。

“數據上的交通”

孫偉力主要負責滴滴智慧信號燈和交通組織優化的相關內容。去年8月，他從美國密歇根大學交通工程研究所博士后身份轉變為滴滴資深交通工程專家。“在美國我們很少有機會接觸這么大規模的數據和平臺，滴滴每天的數據是龐大的，可以將實驗室的模型和研究成功應用在實際交通上。”

不到一年的時間，滴滴與各地交通管理部門合作，在全國20多個城市優化了1300多個智慧信號燈，使道路擁堵減少了10%到20%。 孫偉力參與了其中七成左右的項目，實地去過其中的一半，主要通過調整紅綠燈配時緩解交通擁堵。

北青報記者見到他時，他手里只拿著電腦和手機，電腦中是各式各樣的報告和數據，PPT文檔中，不停跳躍的小汽車代表著某個時刻行駛在道路上的滴滴專快車。“這里的數據量非常大，我可以看某一時刻某一路段的滴滴平臺車輛的數據，可以看到某個路口或者某條路的數據情況。剛開始研究的時候，我也會去實地對照大數據和實際交通的匹配度，后來發現匹配度是相當高的。因為這數據上記錄的就是實際的交通情況。”

大數據調控機場區31個紅綠燈

滴滴和首都機場交通支隊的合作項目于去年11月份開始，機場警方也非常認可這次合作帶來的成果。

首都機場交通支隊科信負責人李強介紹，2017年首都機場年旅客吞吐量已經超過了9500萬人次。此外，首都機場還是連接市區和郊區的交通要道，過境車流量非常大，現有交通條件很難承載這么大的交通壓力。“目前首都機場的信號燈比較傳統，還有很大的提升空間，管理上也主要依靠交警經驗，無法滿足現在的交通管理需要。為了緩解交通壓力，提升服務水平，我們找到滴滴合作，希望給傳統的信號燈增加一個智慧的大腦。”

上述負責人介紹，經過多次和滴滴智慧交通部門對接，主要針對機場的交通情況，對機場區域的4條主干道31個紅綠燈進行優化調整。調整之后，使交通高峰期的路口延誤時間降低了20%左右。尤其是擁堵較為嚴重的小天竺路口延誤時間下降20秒。

孫偉力介紹，滴滴負責機場紅綠燈配時項目的除了自己還有一名同事，他負責和機場交通支隊現場溝通。去年11月份，接到合作項目之后，滴滴根據數據出了第一版的數據配時。“在出第一版配時的時候，我們僅僅根據的是滴滴平臺的車輛數據，沒有去現場和交警溝通。再出了數據后，和交警進行了溝通。結合實際情況，溝通哪些路口更適合綠波，哪些路口比較適合限流控制。”

機場交通支隊相關負責人介紹，調整后的配時已經應用上了，最后在貨運北路6個紅綠燈路口設置了綠波，實現連續通行，通行優化效果明顯。

“我希望盤子里的大數據越來越多”

孫偉力介紹，從目前來看，機場的紅綠燈配時項目比較順利，下一步還會和機場有更加深入的合作。“比如，我們和機場交警溝通，將警方機場沿線攝像頭的數據也提供過來，我們是希望盤子里的數據越來越多，這樣就可以做數據融合的工作了，也可以分析出更多的內容。”同時，滴滴還在嘗試和機場交警研究小客車落客、上客最佳方案。通過大數據可以看到，部分交通擁堵是因為小客車落客、上客導致的，雙方正在進行研究，嘗試設計機場網約車專用通道。

不僅僅是北京，孫偉力參與了全國多地的交通配時研究和路面設施優化研究。比如，對濟南核心區的大部分紅綠燈進行優化，也取得了很好的效果。“經過這么多項目的積累，我們已經過了把數據和實際情況相對照的階段。數據看到的是結果，比如這條道路通過時間很長，很擁堵，我們就會研究為什么擁堵。比如是不是有公交車站設置不合理，是不是周圍醫院缺少落客區域，從而也對道路相關設施進行優化。”