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Urban Engines:用大数据解决城市拥堵

@ 2015-01-21

随着人口的增长,公交、火车以及其他的运输设备将变的越来越拥堵。公共运输部门从调查、摄像机中获取定性数据描述拥堵,城市引擎(Urban Engines)公司却相信通过智能算法和大数据系统可以高效解决拥堵问题。

Urban Engines从谷歌风投等公司获得了大量融资,金额未作披露。公司创始人包括Balaji Prabhakar、Deepak Merugu和Google的前设计师Shiva Shivakumar和Giao Nguyen。Shivakumar曾是谷歌在2001年至2010年期间的技术总监和出色的企业家,并且帮助建造了 Adsense、Search Appliances和Cloud Apps等项目。Prabhakar是斯坦福大学社交网络研究中心教授,是让社交网络更智能、更具规模、更有效的研究发起人。
 
Urban Engines源自于Prabhakar关于城市拥堵的研究和对供需关系的理解,人们如何运用公共交通以及如何从高峰到非高峰期转换人们的行为。Prabhakar和Shivakumar发明了SaaS,可以用来监测交通状况。
Urban Engines软件使用的数据来自城市运输系统,通过空间分析重现城市运输系统。软件还能帮助实施奖励计划,以奖励的方式增加增加公共交通参与,缓解高峰期拥堵。
 
这些数据来源于一种简单的标记方式:当人们刷卡进出火车站或者汽车站时,铁路和公路系统会收集数据作支付结算,但不作交通分析。Urban Engines将量化这些数据,然后分析每条公交和火车线路的拥堵程度、等待时间、历史数据等讯息。
 
Prabhakar将这视作“群体感应”,通过感应人们的刷卡行为来确定他们所处位置,这听起来有些复杂,事实上也是如此,团队成员对算法和技术进行了多年的研究 。Shivakumar表示:“运输部门知道火车的具体位置,却不知道人在哪儿。”
 
Urban Engines软件获交通部门批准,一旦部署到云端,它就能知道哪一站上来了多少乘客,哪一列火车已经不堪重负等信息。更有趣的是交通部门可以与历史数据进行比较,获知应该增加哪些线路或者增加哪条线路的公交车数量。
 
Urban Engines已经进行过一些测试。通过与世界银行合作,巴西圣保罗正在使用Urban Engines的解决方案改善交通系统,新加坡使用Urban Engines缓解高峰期的交通压力,而华盛顿特区已经将其完全应用于铁路系统。
Urban Engines表示,他们想要让世界上100多个人口众多的城市的运输变得更有效,公司的系统会发挥很大作用。通过这个软件,可以理解交通系统的运行,为决策提供参考,从而节约时间和金钱。
来自:雷锋网

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