摘要:隨著人口的增長,公交、火車以及其他的運輸設備將變的越來越擁堵。公共運輸部門從調查、攝像機中獲取定性數據描述擁堵,城市引擎(Urban Engines)公司卻相信通過智能算法和大數據系統可以高效解決擁堵問題。
隨著人口的增長,公交、火車以及其他的運輸設備將變的越來越擁堵。公共運輸部門從調查、攝像機中獲取定性數據描述擁堵,城市引擎(Urban Engines)公司卻相信通過智能算法和大數據系統可以高效解決擁堵問題。
Urban Engines從谷歌風投等公司獲得了大量融資,金額未作披露。公司創始人包括Balaji Prabhakar、Deepak Merugu和Google的前設計師Shiva Shivakumar和Giao Nguyen.Shivakumar曾是谷歌在2001年至2010年期間的技術總監和出色的企業家,并且幫助建造了 Adsense、Search Appliances和Cloud Apps等項目。Prabhakar是斯坦福大學社交網絡研究中心教授,是讓社交網絡更智能、更具規模、更有效的研究發起人。
Urban Engines源自于Prabhakar關于城市擁堵的研究和對供需關系的理解,人們如何運用公共交通以及如何從高峰到非高峰期轉換人們的行為。Prabhakar和Shivakumar發明了SaaS,可以用來監測交通狀況。
Urban Engines軟件使用的數據來自城市運輸系統,通過空間分析重現城市運輸系統。軟件還能幫助實施獎勵計劃,以獎勵的方式增加增加公共交通參與,緩解高峰期擁堵。
這些數據來源于一種簡單的標記方式:當人們刷卡進出火車站或者汽車站時,鐵路和公路系統會收集數據作支付結算,但不作交通分析。Urban Engines將量化這些數據,然后分析每條公交和火車線路的擁堵程度、等待時間、歷史數據等訊息。
Prabhakar將這視作"群體感應",通過感應人們的刷卡行為來確定他們所處位置,這聽起來有些復雜,事實上也是如此,團隊成員對算法和技術進行了多年的研究 .Shivakumar表示:"運輸部門知道火車的具體位置,卻不知道人在哪兒。"
Urban Engines軟件獲交通部門批準,一旦部署到云端,它就能知道哪一站上來了多少乘客,哪一列火車已經不堪重負等信息。更有趣的是交通部門可以與歷史數據進行比較,獲知應該增加哪些線路或者增加哪條線路的公交車數量。
Urban Engines已經進行過一些測試。通過與世界銀行合作,巴西圣保羅正在使用Urban Engines的解決方案改善交通系統,新加坡使用Urban Engines緩解高峰期的交通壓力,而華盛頓特區已經將其完全應用于鐵路系統。
Urban Engines表示,他們想要讓世界上100多個人口眾多的城市的運輸變得更有效,公司的系統會發揮很大作用。通過這個軟件,可以理解交通系統的運行,為決策提供參考,從而節約時間和金錢。