近五年來，人們的出行變得更加方便，通過互聯網大數據就可以查詢公交線路、班次，哪條路較為擁堵，什麼地方人多，在出發之前就做好規劃。 “大數據”無疑是當下最火的IT詞匯之一。

人人都在說的“大數據”究竟是什麼？又到底能干什麼？

全國加班哪裡最多？大數據下一目了然

北京，有近2000萬人口，汽車550多萬輛。以北京的工作日早高峰為例，一分鐘之內有超過1600人使用打車軟件，所有的供需量一目了然。大數據讓人們不再像從前那樣把時間都浪費在路上。

每一個區域發出多少訂單？又有多少司機接單？在滴滴平台的全國數據中顯示，高峰時間每分鐘要接收超過3萬個乘車需求，每天要處理數據4500TB，也就是相當於450多萬部藍光電影。

王佔偉，滴滴研究院首席數據分析師，已經從事大數據行業十年。他和同事正在討論的就是最近他們根據分析平台上的數據得出的一些社會現象。

他們根據計算每個城市不同時間段的打車數據，分析出了全國加班最多的城市，還有城市中哪個區域加班最多。

滴滴媒體研究院首席數據分析師 王佔偉：通過數據分析發現，就是我們所在的這個地方，中關村軟件園加班是最嚴重的。在行業方面也是互聯網從業者加班是最嚴重的，北京其他的加班比較嚴重的行業還有金融，所以我們看到金融街的那一帶，整個夜間出行的訂單也會比較多一些。

王佔偉經常會跟小組裡的同事一起分析數據，把從數據裡得到的信息轉化成人們關心的問題。比如今年十一期間全國各個城市的遷入和遷出量，北上廣深排名靠前是毋庸置疑，遷入城市排名靠前的還有哈爾濱，也就是說，今年十一黃金周去哈爾濱游玩的人較多。

這些數據不僅能看到最受歡迎的城市，也能看到城市裡最受歡迎景點，甚至還有網友根據數據評選出的“網紅街”。把這些旅游數據歸納總結后，就可以做成攻略或指導。出行數據早已超越了本來的意義。

王佔偉：10年以來，人們對於大數據的應用是越來越廣泛的，對於大數據的理解也越來越深刻了。舉個例子，以前可能我們對於數據更多的是說怎麼讓我們的產品做的更好，解決怎麼去優化產品這個層面。那現在人們已經開始用大數據去服務於我們這個社會，以及去服務於我們這個城市的管理甚至會做很多民生類的、有意思的研究。

大數據掌控行車路線 拐彎減速全知道

目前，滴滴擁有超過4.5億用戶，在中國400多個城市開展服務，最近一年有超過2100萬司機和車主在這個平台獲得了靈活就業機會和收入。滴滴出行每天服務的訂單高達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。

現實出行的海量數據成就了滴滴“數據大腦”的霸主地位，通過對每天24小時不間斷產生的新數據，以及檢測這些數據本身產生的二度數據，包括路徑規劃、實際路線、匹配時間等進行研究、學習，最終實現訂單匹配效率的提升。

如何將信息推送給更適合區域內的司機、如何讓乘客更快地上車、如何提升出行效率。而事實上，大數據在智能出行領域發揮的作用，還不光這些。

崔楠，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，從買車之后就他就做了順風車主，上下班和周末都會選擇捎上一些順路的乘客。

順風車主 崔楠：上下班的話自己一個人開車也挺費油的，拉個人可以省點油錢﹔第二個其實就是大部分車主應該都知道，自己一個人開車挺無聊的，有時候容易犯困，拉一個乘客能夠一起聊聊天。

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。對於順風車主來說，車費多少無所謂，他們所看重的是數據帶來的共享。

而作為專職司機，這些年收入的增長，其實也都是大數據在幫忙。

張來福，滴滴專車司機。剛才在手機上看的就是滴滴后台上的熱力圖，如果派單不多的時候，他就可以去熱力圖上人比較多的地方，很快就能夠接到單。

滴滴專車司機 張來福：沒有熱力圖的時候我們想去哪兒就去哪兒，來回鑽，空駛率會很高，經濟效益上不去，燒油燒的挺多。

老張在開專車以前，對互聯網幾乎沒什麼接觸，開上以后也僅僅是在手機上搶單。生意好的時候一天能掙五六百塊錢，還得不分白天黑夜的干活兒。現在有了大數據的支撐，不需要再滿街的找單搶單，老張一天輕輕鬆鬆就能賺到八九百塊錢。

大數據時代的到來除了給老張帶來了豐厚的收入，也讓人們的出行更加方便。上午接了幾單的老張准備收車回家吃飯了。

中午還能回家給媳婦做頓飯，這在以前，老張可是不敢想的，能有時間啃個面包充充飢都是件不容易的事兒。

吃過午飯后，老張又准備出車了。以前，每次出車之前，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。

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。

滴滴出行CTO 張博：現在在用大數據去保証司機和乘客的安全，我們在司機的手機端APP有一個SDK，這個SDK可以根據手機的定位和陀螺儀知道這個司機的駕駛行為，比如說他不是有急加速，是不是有急減速或者急轉彎，我們通過這個行為的數據判斷這個司機的駕駛安全，同時我們還在通過更加前沿的技術去做這種司乘安全的監控，比如說有一個女性的乘客在晚上打了一個滴滴的車，我們會看她的路線，如果她的路線嚴重偏離，平台會第一時間知道，我們跟公安系統都有聯網，我們會及時的介入看有沒有什麼安全的隱患，這一切都是基於大數據。

張博，滴滴出行的首席技術官。在他看來，大數據就是滴滴的心臟，而滴滴的出行數據已經不僅僅要服務於交通。更重要的是服務社會，這就需要更龐大的數據支撐。2015年滴滴研究院在北京創立，並計劃在全球范圍招募相關領域的世界級科學家，將國際化的視角和創新引入到中國大數據中來。從那時起，張博就經常帶著團隊飛往美國。最終在今年3月，滴滴美國研究院在美國硅谷正式成立。

這個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。而作 為首席技術官的張博，也代表整個技術團隊，給我們描繪一個移動出行相當誘人的未來場景。

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