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9月28日，高德地圖副總裁董振寧在“互聯網+交通出行服務論壇”上發布了“互聯網+交通”城市指數報告。高德首次用“智能出行”、“智慧交通”、“政務影響力”三大指標及二十七個分類指標，衡量城市“互聯網+交通”發展水平。在全國主要城市中，北京、廣州、深圳、武漢、上海分列“互聯網+交通”城市指數的前五位。以下是他的現場分享：

董振寧：大家好，我是高德地圖的董振寧。振寧給大家有禮了。

今天上午永福代表作為高德的總裁介紹了高德整個的人人為我，我為人人的理念和高德在互聯網+的一些想法。那么這里我是接著他的思想，在這里具體地把我們在互聯網+的一些理解和做法，跟大家做一個具體的闡述。同時，我們也發布一個新的指數，就是互聯網+交通的指數，因為這是全國首創，在這里做一個指數發布。

首先，談一下互聯網+交通的理解。移動互聯網已經改變了我們的出行，已經是大家的共識。在互聯網+領域，實際上經歷幾波變化，一個是個人出行的領域，移動手機車載在線的導航已經是成為我們的標配。越來越多的人出行是依賴于高德地圖或者百度地圖這種出行工具在出行。第二，就是最近幾年的共享出行經濟的興起，包括滴滴、快滴、神州這種共享經濟，已經在出行當中占據一個很重要的份額。

隨著出行形式變革，在2015年、2016年互聯網+逐漸形成一個星火燎原的趨勢，進入到我們的政府管理部門當中，通過云計算、大數據的技術，來幫助我們的交通管理提升我們的效能。在我們理解互聯網+最重要的核心屬性就是連接的功能。我們原來的人、車、路，其實各自是獨立的系統，之間的關聯性不是很強，通過互聯網+連接的功能，把整個交通出行，三個重要的角色，人、車、路緊密關聯在一起。

我們曾經設想，我們怎么來評價中國各個城市互聯網+做到一個什么樣的程度？這其實指標是很難做的。經過大數據團隊很激烈的思考，我們總結出了三大指標27個分類指標，評價我們在整個的中國互聯網+的應用情況。這三個指標主要是有什么構成？

第一，智能出行。智能出行代表一個城市在個人的移動出行，包括共享出行等新的移動互聯網技術的應用普及程度。

第二，智慧交通管理，就是交通大數據融合、開放、共享構建智慧城市的實施程度。

第三，政務影響力。就是門戶網站，包括新浪微博面向公眾構想影響。所以互聯網+交通指數整個構成是由這三個部分構成。

基于這三個部分，我們計算了62個城市進行排名。節選頭十個城市，我們可以看一下還有很多很好的特點。

首先，北京。在整個互聯網+出行應用程度最高的是首都北京，當然這與我們北京的擁堵有很大的關系，客觀地說擁堵促進了北京在移動互聯網領域的應用。

第二，在第二輪互聯網+的交通政務應用，就是紅色格子，我們發現廣州和武漢異軍突起，相對來講其他城市，在互聯網+的這種運用，搭建系統方面處于很領先地位。

第三，在面向公眾影響力，我們發現北京依然是最有影響力的一個城市。當然，我們其實后來發現北、上、廣、深當中，上海在各個指標相對其他城市來講還是有一些差距，其實當時我在看指標的時候，我跟我們大數據分析同事經過很深的討論，我說為什么上海在互聯網+的應用上與其他城市要少不少。后來就問了一下數據，那么其實我們在數據上拿到了高德地圖的使用數據，我們又拿到了滴滴、神州和包括易道的運單數據進行綜合評價，其實從數據來講還是很完整的數據。

同時，青島，像在政務影響力也是遙遙領先的。這里面可以看一下在前62個城市整個的排名情況，后來發現在沿海城市還是居多的。

第二，在前十個城市當中南方城市占了7個，北方城市占了3個。證明我們南方的城市的同志們，他在互聯網+的思想上是一個開放的，而且是敢于實踐的。同時，在頭五名當中，北、上、廣、深，我們發現了武漢，由于在互聯網+政務方面大力投入，也是排到了前面。同時，我們發現了有一些城市，像寧波、青島等城市，并不是省會城市，但是在各自的區域當中建設力度是超過了整個省內其他城市，而排名也是靠前的。

同時，我們還可以看一下，基于互聯網+交通管理，剛才看到了不同城市的應用情況。那么我們可以發現更多城市都是從一線、二線省會城市開始發力，到了今年很多三線城市已經波及到，相信經過2016年到2017年，整個互聯網+交通管理，就會成為一個全國的態勢。

這時候考慮互聯網+交通管理到底能給我們帶來什么？實際上任何一個新技術的應用，本質上是效率的提升。對于移動互聯網來講，有很多新的技術。舉例，我們有眾包，有大數據，我們有流量的運營等等。通過新的手段，來對我們的整個交通管理進行賦能。因為我們整個的出行趨勢上，最近幾年也發生深刻的變化。

以前我們的交通管理是一種粗放式的交通管理。我們更多的是通過廣播，通過報紙，再通過紅綠燈的控制系統，對我們的車和人進行管理。那是一種粗放式的管理。現在隨著互聯網和大數據的應用，我們可以有更多的手段來對出行進行誘導，像高德地圖對每一個出行進行誘導。所有網約車，所有的出行的基礎發現都是一個手機帶著高德地圖進行誘導。實際上我們已經進入到精細化誘導的階段。但是這還不夠。

我們現在整個社會的滲透率，北京駕駛員的滲透率，我看到最新的數字已經超過了25%，很多省會城市滲透率是15%到20%之間，相信到了2到3年之后，那么我們大部分的城市用移動互聯網出行的滲透率可能超過50%。那個時候我們就會進入到一個新的時代，就是我我們未來可能對每一個人的出行都能夠進行精細化的誘導。那么這時候我們不僅保證的是每一個人出行的最優效率，還能保證整個城市出行都是最優的效率。由個人的最優，發展到群體最優階段。

我們認為互聯網公司在跟我們的政府部門進行賦能過程當中，我們認為分成四個部分：

第一階段，數據融合階段。對于互聯網公司最擅長的是數據的整合和搜集能力，我們有海量的數據。對于我們的政府部門也是一種海量數據，但是是另外一種形式的海量數據。舉例，有大量的視頻數據，很多紅綠燈的卡口數據，配時數據，還有關鍵路段的傳感器數據。當我們數據進行整合的時候，就能形成一個完整的數據。再舉一個例子，數據整合，在政府部門很多交通管制數據，其實都是我們老百姓出行最需要的，包括很多事故的數據。后來發現，在我們面向用戶來發布的時候，政府的數據占到30%，來自于公眾的UGC上報數據占到70%，老百姓也會自發全民參與進行數據上報。后來發現數據整合是多種多樣的，而且是一種互補方式，這樣無論是交管部門還是包括我們互聯網公司，都拿到最完整的數據。

第二階段，核心服務的賦能。上午書記談到互聯網公司最擅長的是技術的能力，尤其是云計算、大數據，包括人工智能的技術的引入。那么對于高德地圖來講，我們還有更精準的地圖數據，像很多地圖引擎數據等等，以及很多的包括躲避擁堵的人工智能的技術和各種基于大數據分析數據，在基于阿里云技術之上。那么這其實都是我們提供的一種能力，我們可以把這種能力賦予到整個政府，包括企業。

第三階段，有了數據，有了很多的核心基礎服務能力，我們要一起來共建運用生態的能力。我們現在跟海信合作，跟大華合作，還跟很多公司合作，是各地交管局一起，聯合業內所有人基于數據，基于能力，構建多種多樣的生態系統。舉例，曾經做互聯網+的誘導屏，互聯網+的紅綠燈，其實都是三方合作。包括高德提供大數據的分析和研判能力，我們原來是提供了一個獨立的在線平臺。

現在把它變成一種API接口，廣州跟當地企業合作，直接把這些數據服務，以服務形式通過接口引入到內網當中，跟內網指揮調度系統進行集成，這樣廣州交警可以通過這種實時異常擁堵信息來進行精準的警力調度。

你后來發現整個的生態系統建立并不是說靠我們的政府部門，靠互聯網公司就能獨立做在一起，其實還有一個潤滑劑，就是三方的合作伙伴。我們大家一起來構建應用的生態系統。那么最后還有一個跟大家分享的，就是說整個的融合和發展。那么融合和發展，其實我們以前做一個應用系統，都是以年論的。武漢上一個系統，一上就是一年，等系統上完了，這些東西就過時了。

對于互聯網公司，高德地圖發布是什么單位計呢？是周計的。現在一周、兩周發布一個系統，其實我們面向交通管理部門提供的服務系統，我們也是基于這種快速迭代的。一個在線服務，迅速了解需求，迅速小步快跑，不斷發布新的版本，保證我們的應用能夠跟得上我們最新的需求。那么這種互聯網公司思想也逐漸通過互聯網+這種方式引入到我們跟整個互聯網+，跟政府和生態之間合作當中，不僅僅是技術的提供，數據的提供，以及包括理念上的提供，來幫助我們共同成長。

這時候可以看一下，我們的技術通過眾包，人人為我，我為人人，實現海量數據的采集，而且這種采集分成兩個：第一，用戶自動性的，可以通過所有的駕駛的，我們拿到數據，我可以分析每一個用戶的駕駛行為，是一個安全型選手，冷靜型的駕駛員，還是一個莽撞的駕駛員，通過大數據都可以進行有效的分析。同時，我們也跟支付寶打通，把它放到我們的芝麻信用里面。同時，我們還有一個主動眾包，全民參與的，就是UGC，高德面向事件的發布，70%都是來自于使用高德地圖的用戶主動進行共享。其實，我們只是給他很少量的回饋，發地圖給你積分，可以在高德地圖當中領一些東西，但是這其實都是微乎其微的。但是我們一個月還是有超過150萬件的UGC的事件進行發布。

所以大家用高德地圖的時候經常聽到來自于高德地圖網友信息發布，前方有交通事故，來自于北京交管的前方有事故，其實后來發現我們為我們的用戶提供服務，一部分是來自于我們的管理部門，來自于我們的權威部門，另一方面來自于用戶，通過眾包和全民參與方式，改變用戶采集模式。

另外，數據共享和融合。其實剛才已經提到了，政府的數據最重要的是權威性，那么對于互聯網公司，我們最重要的關鍵詞是海量，互聯網公司有海量用戶的信息。那么我們的政府有最權威的信息，再加上共同組建大數據的分析和處理能力，基于數據可以做好多的事情。另外，就是當有了數據，當你有了這些融合了之后。我們實際上是有一個最重要的，就是智慧的概念。

基于智慧就是說，我們可以提出城市大腦的概念。城市大腦是什么意思呢？如果單一地數據分析，其實我們并不能一定洞察事情的本質，所以對我們來講，最好的是把一個城市所有設計出行數據，通過互聯網+的模式都在整合起來。所以，我們在杭州，在跟我們浙江省交通廳也在做這個合作。舉例來說，我們在杭州組建了城市大腦，融合了出租的出行數據，高德面向個人用戶的數據，滴滴網約車數據，以及公交數據還有移動連通電信的限令數據，可以幫助我們做OD分析。

基于城市所有的數據整合在一起，再通過大數據和大數據分析技術，再加上人工智能算法，我們就可以對一個城市整個的交通運行來進行全景洞察，這也是我們一個理想，未來要在全國推行城市大腦的計劃。

基于海量數據我有一個分析，我怎么面向用戶來進行觸達。以前我們向用戶傳導，我們是通過報道，我們是通過廣播，我們是通過短信的形式來進行傳播。但是在新時代下，我們可以借用移動互聯網公司的海量App，比如阿里集團提供高德地圖，提供支付寶，有一次北京前兩天下爆發的時候，高德地圖為北京的用戶推送量超過了7000萬次，一天關于積水地圖的推送。那么在以前這個事情去找移動去談，那么所花費的費用可能都是在700、800萬，千萬量級，但是互聯網技術，我們成本幾乎做到很低很低。

同時，我們的觸達不僅僅是一個消息的觸達。我告訴你前方有積水地圖，真正的高德是幫助你做規避，做決策引導。實際上比以前的單純消息提供是更近一層，大數據的價值，核心價值是在于決策。那么我們通過這種決策的力量，我就幫助北京交警來進行前方有積水的時候，使用高德地圖用戶自動可以進行規避。以前北京交警每天下爆發的時候要出動警力超過300人次才能解決得了問題，類似下爆發，北京交警指出30人，但是配合上高德地圖，那么就很圓滿地解決了爆發中的疏導。其實我還是有很多觸達的例子，包括在廣州，在馬拉松的疏導，其實永福上午已經講過了。你會發現跟互聯網公司的合作，我們不僅僅能達到原來效果，而且有可能會有更低成本，更好的方式，這比以前更近。

剛才說了我們有很多的工具，很多方法，也有很多理念。我們還能做一些什么事情？從整個應用渠道來講，分成三部分：第一，資源優化，通過更高效地優化道路資源。其實分兩大類，一類是對運力資源優化。第二，對調度資源的優化。運力資源優化主要是依賴于高德，依賴于滴滴、神州我們這種公司來做整個的，通過計算方式來做運力資源的調度。其實這里面是很多很復雜的一些算法來進行整個優化。

當初跟程維進行交流的時候，他說用戶下一個訂單，多少分鐘能到是他整個最關鍵的要素，如果超過5分鐘，很可能用戶就取消了訂單，如果3分鐘、1分鐘，用戶就很大比例保留這個訂單。但是又不可能每一個用戶邊上都有很大的車輛，所以對他來講要做很大的調度方面的優化，根據用戶訂單做一些預調度。

對于我們來說跟交管做道路資源的優化。對道路資源優化分兩類，關于時間優化，空間優化。對于時間優化，十一我們在進行疏導的時候，通過錯峰出行疏導，永福在會上講的，他上午6點到12點鐘是出行的高峰，那么我們可以建議大家下午來進行出行，來實現流量分配。第二，空間優化。其實北京是最擁堵的城市，我們即使最擁堵城市大數據分析，我們后來發現，最擁堵的時候只有20%的道路是擁堵的，80%整個城市的毛細血管，其實是暢通的。但是由于信息的不對稱，大量用戶都集中在擁堵道路之上。那么我們可以通過疏導的時候，把這種流量，不光是集中在左干道，還分布到毛細血管當中，讓城市整體效率更高，所以在城市資源優化上，大數據可以做很多事情。

第二，秩序提升，分幾種。第一種就是對于出行秩序提升，可以通過信息采集模式，通過數據分析，做精準駕駛人的畫像處理，來引導他來進行安全的出行，這個我覺得是當每一個用戶都在使用移動互聯網進行出行的時候，那么實際上我們可以把這種秩序提升引導到高德的app為里面，通過語音提醒方式幫助他們走最合理的模式。

我們幫助交管部門和政府來做整個社會，基于行車記錄儀的爆料。其實不是為了爆違章，爆違章是涉及到一個管理問題，但是我們實際上可以做很多事情，我們可以爆擁堵，爆設備故障。今天早晨開車的時候，我就發現紅綠燈失靈了，不亮了。其實我非常想爆，但是如果要掏出高德地圖再拍一張照片，開車的時候根本不允許我做這種事情。所以我們就拼命地在想，我怎么能夠降低用戶上報的成本？那么我們想到了人工智能技術的應用，就是通過語音識別和語音控制的方式。當我每輛車上裝了一個行車記錄儀，裝了一個后視鏡的行車記錄儀，當時我們合作伙伴開發了識別技術。我只要簡單地通過語音方式，我說上報，然后說報什么內容，就自動拍一張照片，自動定位，然后再把這個信息傳到高德后臺，由高德后臺推送給全國各地的交管部門，我們形成更低成本信息采集的模式。

其實我們每一個交管花了很多的錢布了我們的天眼，我們做了很多的攝像頭，在全國的每一個角落里面裝了攝像頭。但是每一輛車有行車記錄儀，每輛車可能是我們在座諸位的眼睛，我又布了一個不花一分錢，我們布了一個地眼的系統，對每輛車進行低成本的管理，這也是一種新的模式。

同時，交通秩序其實還有很重要的就是互聯網+信號燈，阿里云的同學在后面會做詳細介紹。我們一直想期望說用這種交通大數據，用這種低成本的信息流量采集模式，來優化我們信號燈的配時方案。尤其是北京，北京交管同事在現場，我要跟他說一下，你們還要繼續努力，北京紅綠燈配時讓我忍無可忍。

我們在廣州、武漢，其實我們做了很多跟阿里云來講，很多是做互聯網+信號燈的優化，而且取得很好的效果。

最后，我跟大家講一下關于安全出行的概念。其實基于交通大數據，其實我真正想做的就是如何提升整個交通出行的安全。我曾經拿到一個數據，說中國的交通每年事故死亡人數大概是6萬到7萬左右，現在基本上處于持平狀態。但是因為交通事故致殘率就是1：20，甚至更高。

相反在日本，交通數據死亡數是我們的是1/10，美國是中國的一半，整個的安全性，尤其是日本比中國要高不少，其實我覺得日本的智能交通應用普及度有很大的關系。我們跟通用曾經做過一個交通安全的測試，通用的阿斯達發現，用戶有安全提示導航指引的情況下，比非導航狀態下的事故率至少低6%，阿斯達是帶檢測的，通用樣本，可以拿到全樣本的數據。

因為交通提示有很多的出行引導。我們可以大量地提示，舉一個例子。在交通的安全當中，很大危險是由于郊區道路的交通設施不完全，設備不齊全所導致有大量事故。那么如果要說我們花很大的力氣去做交通設施的完備，其實是需要一個相當長的過程。但是我們可以先在高德地圖，包括我們在百度地圖里面，那么我們可以通過大數據對事故危險地段來進行分析，那么我們在播報里面提前的對用戶進行提醒和警示，其實這個成本很低，但是說不定起的效果是同樣的效果。那么其實對于我們的交通安全，也會有很大的幫助。

最后，在整個的交通大數據最大的貢獻，其實我覺得是在幫助用戶便捷綠色地到達目的地。永福在接管高德，當時說的第一句話就是說，我認為高德最有價值的是交通信息和躲避擁堵。其實當時阿里是第一次進入高德，每個人心里都擔心的要命，我當時就是在交通大數據和導航部門。我當時聽說永福這句話，我當時心里就放心了，我說還能繼續呆在高德。其實經過了三年，那么我們整個的出行用戶量，每天用戶量增長10倍，其實不到三年，兩年多一點的時間。那么我們每天為用戶節省擁堵時間超過400萬個小時，節省碳排放超過43噸。我想這也是一個很了不得的成績。

所以，互聯網+交通管理我覺得我們雖然現在已經，在座濟濟一堂，互聯網+交通管理從2015年星星之火，到今天的燎原之勢，我想說在座的諸位我們做出很大的貢獻，但是我相信，我覺得今天做的是遠遠不夠的，我們相信在一起共同建設這個生態，我們未來會做的更好。

謝謝各位！