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2017年4月，滴滴首個互聯網＋信號試點濟南經十路發布效果；2018年1月，滴滴智慧交通峰會官方發布，2017年滴滴信號優化的路口超過1200個；2018年6月，賽文交通網對滴滴智慧交通算法工程師孫偉力進行專訪，回顧過去一年滴滴在互聯網＋信號方面的工作開展，展望2018年滴滴在交通領域的業務布局。

孫偉力，浙江大學博士，曾先后在北京航空航天大學交通學院及美國密西根大學土木與環境工程系及交通研究所從事博士后研究，主要研究方向為交通信號控制，特別是城市過飽和交叉口管控、車聯網和自動駕駛環境下的協同控制。

2017年回國加入滴滴，其所領導的技術團隊目前在滴滴主要負責互聯網＋信號的項目實施工作，是滴滴互聯網＋信號技術落地的核心人物，并多次在學術會議、行業論壇和信控俱樂部活動中和同行交流滴滴在互聯網＋信號方面的進展。

2017年，繼濟南之后，滴滴先后在武漢、成都、蘇州等20多座城市持續優化交通信號燈，這也是滴滴首次將軌跡數據應用在信號優化方面。此外，滴滴還發布了交通誘導屏、酒駕熱力圖、拉鏈車等多款智能交通產品。

業務迅速擴張，城市業務不斷復制，旺盛的業務需求背景下，交通專業人才成為滴滴智慧交通可持續發展的重要影響因素。

過去一年，滴滴在交通行業人才招攬上下了大功夫，成立智慧交通FT團隊，引援美國密西根大學終身教授劉向宏。不斷從行業中挖掘專業人才，崗位遍及技術、市場、傳播和管理，對智能交通行業發展前景的看好，發展智能交通的決心和對交通專業人才的渴求可見一斑。

2018年1月到目前，滴滴互聯網＋信號僅新增長近200個路口，重點新城市僅有南昌一城，將更多精力放在2017年開辟的城市和試點路口的技術再深入，持續的進行優化。

顯然，滴滴放緩了互聯網＋信號市場拓展的腳步。

據賽文交通網了解，2018年初，滴滴內部曾經討論過2018年互聯網＋信號的工作目標，討論的焦點是繼續以擴大市場為主，新開辟城市，新增優化路口數量還是將已有業務做的更扎實。

最終，滴滴智慧交通團隊放棄了互聯網行產業所推崇的速度，選擇了更偏重交通的節奏，將目標定位為關注已服務路口的信號優化效果，提高服務質量，做好業內口碑。

這是滴滴冷靜思考后的選擇，無疑，這符合業內對滴滴的期望。

對于備受行業關注的“滴滴是否會將提供信號配時方案作為未來一種業務常態”，孫偉力表示，滴滴目前還會嘗試探索給出信號優化方案，但在業務上的主要目標是協助交警做好信號優化這件事情，而不會在每個路口都強行提供配時方案。

每個城市的痛點不一樣，有些地方基礎設施較好或交警有足夠的經驗和精力，缺的只是數據和巡檢，這種情況下直接提供數據支撐給交警效果會更好。

孫偉力在與賽文交通網的交流中還透漏，除信號優化業務之外，滴滴2018年開始探索互聯網＋交通組織，包括交通組織方案評估、分析及優化。

例如，通過分析排隊長度來判斷哪個路口適合添加借道左轉車道，篩選出一部分路口之后再提交給交警實地考察，支撐最終決策的效率。目前正在一些城市開始試點。

以下是賽文交通網專訪孫偉力的全文：

Q：與去年相比，滴滴為什么今年發聲少了許多？

孫偉力：2017年滴滴在互聯網＋信號燈領域的工作整體上可以定位為試點探索。滴滴在行業內屬于新人，所以去年做了比較多的宣傳和行業交流工作。

其實在去年的試點工作過程中，一直有行業的專家前輩在提建議“滴滴畢竟人數有限，還無法做到為每個城市提供全方面的服務，要更多的加強與每個城市當地企業合作”。

我們在審視自身賦能者的定位之后，今年的戰略確實會稍微收縮，不是特別注重推廣城市試點和擴大宣傳，而是在試點的城市將更深層次的業務做好，希望和合作伙伴及城市交警一起探索出更高效的合作模式。

去年剛開始到滴滴，我們團隊上下特別想了解滴滴軌跡數據能不能到底發揮一些作用，效果如何，今年則會將這些事情做得更規范化、精細化。

舉個例子，今年在優化路口數量認定的時候，要求內部系統有完整的記錄，詳細說明路口方案什么時候下的什么方案、最后效果如何、交警反饋如何，當這個鏈條完整之后才能算是一個優化過的信號燈。

另外我們也在盡力的把工作做深�；ヂ摼W數據的主要優勢之一是評估能力強，但是去年我們做的不足的一點是評價指標相對較少。去年評價的統一口徑主要是延誤，大約從11月份開始往后則嘗試采用延誤＋停車的指標。

但其實每個城市的需求都不一樣，今年在各地也嘗試做一些其他指標的計算和驗證，考慮這些指標能不能有相對權重，其實是花了很大精力的。

所以今年整體會慢一點。

Q：滴滴以后要堅持做配時方案這條路，還是只把評估做好？

孫偉力：從我自己的認知來講，配時優化還是要繼續嘗試探索，這也是所有算法工程師的理想。但并不是每個路口都一定要出方案，而是會看如何在最大的程度上幫助交管部門做好這件事情。

因為各地交警的痛點不一樣，有一些地方基礎設施較好，或者交警有足夠的精力做出好的方案，缺的只是數據評估去代替部分人工巡檢。

但是也有些地方設施基礎較差，警力有限無法及時優化全部路口，就會對優化好的配時方案有較強的訴求，所以我們還是會繼續探索。

Q：從效果上來說，出方案或者用數據，傳統數據和互聯網數據結合來用，您認為自己使用更得心上手，還是將這些數據都給信號廠商就能發揮最大的效能？

孫偉力：可能是一個很折中的答案。最理想的狀況一定是高質量的數據＋合適的方法論＋充足的現場經驗都集中到一起，而現實則有些分散。

對于互聯網數據，暫時還是我們的理解更深刻些，包括過去的一年中基于這種新型數據開發了很多算法；但我們沒有辦法很快的去深入了解每一個城市的路網瓶頸、市民出行習慣、信號配時和路口渠化的細節考量。

另一方面，城市交警和在城市服務時間較長的信號廠商對當地的了解比較多，在沒有互聯網數據之前，采用傳統的數據和方法也能夠把配時優化做的很好，只是需要花費的人力和時間成本比較高。

這里面主要的問題是雙方融合的時間仍然不夠。比如經典的做法中關注的數據主要是流量和速度，很少去關注人和車的來源去向、走的哪條路，因為依靠傳統做法作這種調查成本非常高，幾乎無法作為日常應用。

但這樣的信息在滴滴的數據中很容易得到，是我們在做靈活綠波、做截流管控的時候的重要參考依據。所以如果交給信號或優化的廠商來用這個數據，肯定會需要時間適應這個數據，轉變一些思路。

這也再次印證了一個觀點，滴滴一定要和更多的信號和優化廠商一起加強合作，才能從整體上提高效率，為城市交通管理創造更高的價值。

Q：從長遠發展來看，滴滴會以什么形式盈利？

孫偉力：還是會注重政府立項，希望和有意愿的城市一起共建交通大腦。目前盈利也不是很急切，但我們會做一些商業運營的探索。

Q：滴滴互聯網＋信號試點了一年，請談談您的體會。

孫偉力：首先是特別感謝各地交警的信任，愿意跟我們一起做新技術嘗試。去年的互聯網＋信號主要還是試點，積攢了很多的經驗或教訓，這點非常有意義。

其次，穩定性比單一路口的指標更重要，保持穩定的優化效果是一項非常綜合的技術。一項技術在一個路口試點效果很好不容易，但如果想在更多的地方利用起來是比開發這項技術更難的事情。

比如優化效果最好的路口可能會達到30％甚至50％，但是想保證任何一個路口都能有10％左右的提升是很難的。

第三，數據處理工作量非常大，尤其是20％的特殊場景可能要花我們80％的精力去處理。舉個例子，一個標準的十字交叉口在算法里很容易用數學模型去描述。

但對于多個進口道的信控環島、主輔路在一個路口分開燈控等場景，即使人去看懂復雜的信控方案也比較難，如何用數學語言讓計算機能準確的知道哪個方向的車是怎么走的、受哪個燈控就更難了。

類似的問題還有路網數據版本的更新，大到新路開通小到虛線變實線，都會讓一些道路在系統里的id發生變化，這都是我們需要花時間解決的問題。

所以這一年滴滴更大的進步其實是在做處理穩定性方面的事情。

Q：滴滴互聯網＋交通的發展，除了信號優化，還有哪些方向？

孫偉力：我們最近也在嘗試做交通組織優化的探索，包括交通組織方案的評估、現狀分析、問題診斷，優化是最后一步。

比如，通過軟件分析在哪個路口還能做借道左轉。簡單講可以看左轉排隊長度是否很長，如果再加一條左轉車道下游是否能承受。

有些數據還要現場考察，比如中央隔離帶的花壇上能不能拆開，甚至去看路口有沒有公交車站或者有一些特別復雜的交通影響，然后篩選出來一些符合的路口。

再比如，我們做配時的時候有一個痛點是，如果路口附近有公交車站或有其他的出入口干擾，只關注配時本身經常不能解決問題，必須到現場去看。我們現在思考能不能通過數據篩選出路口路段有沒有瓶頸點，先把問題找出來，然后再去更有針對性的尋找解決方案。

另外，我們也在輔助政府的規劃部門以及一些規劃設計院，在一些規劃咨詢項目里面提供數據支持，尋找更多的價值點。

后記：互聯網＋信號控制最近一年成為了行業內的熱點�；ヂ摼W企業如滴滴開始沉淀下來修煉內功，而更多的傳統企業也開始放開思想擁抱變化，行業的融變漸入佳境。