案例分享——浙江省交通运输厅
摘要：今天主要分享的是如何利用手机数据进行高速公路设施路况预测。
现在展示的这张图呈现的是浙江1300公里高速公路中最易拥堵路段的实时路况运行状况。图中以颜色区分路况，绿色代表道路非常通畅，黄色表示车速相对较慢。首先来看杭州绕城西线，目前该路段显示为红色，表明当前处于拥堵状态。接下来观察15分钟后的情况，此路段依然保持拥堵。再看半小时后，即10:30时，该路段已开始逐渐恢复通畅。 实际上，交通部门很早就有对高速公路路况进行预测的想法，但由于以往直接投资成本过高，这一目标一直未能实现。随着手机移动互联网在中国的高速发展，这一美好的愿景终于得以实现。
目前，利用手机数据对高速公路实时路况进行预测，其直接投资成本相较于传统投资成本降低了90%。 当浙江交通部门对高速公路拥堵情况进行预测的消息传出后，许多人对此表示怀疑，因为在中国此前从未有过类似的实践。最初，包括我本人在内也持有怀疑态度。然而，阿里的技术及其强大的计算能力最终让我信服。
特别是去年10月1日，阿里对整个高速公路的路况进行了预测，在我们后续对其进行论证时，从个人角度而言，我认为其方法和理论体系是可靠且有价值的，这也让我们坚信这种做法值得继续推行下去，以便更好地为社会提供优质的交通服务。 经过这几年的大数据实践，我深刻认识到大数据的最大价值在于能够预测未来，这也是其魅力所在。
在大数据实践过程中，我们意识到大数据的发展汇聚了各方面的智慧和力量，而政府在其中应如何定位角色，是我们一直在思考的问题。从实践来看，政府能够发挥重要作用。在中国的现实情况下，政府相较于一些企业，往往在数据获取和资源整合方面更具能力。因此，浙江省交通厅尝试将自身掌握的数据以及协调共享的数据进行加工处理，然后提供给相关出行企业，助力这些企业更好地利用数据资源，提升为老百姓服务的能力和水平，改善民众的出行体验。
