高德地图联合中国公路学会成立“未来交通与城市计算联合实验室”，要打造未来交通的科研基础设施

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高德地图联合中国公路学会成立“未来交通与城市计算联合实验室”，要打造未来交通的科研基础设施

天津交通高峰的起至时间（早高峰，晚高峰）？？

高德地图发布2019年度交通报告：2019年为近三年交通拥堵最低一年

百度、阿里、腾讯、华为，智慧交通领域的终战即将被引爆？

一、高德地图联合中国公路学会成立“未来交通与城市计算联合实验室”，要打造未来交通的科研基础设施

雷锋网新智驾消息，12月7日，高德地图正式宣布携手中国公路学会，成立未来交通与城市计算联合实验室（Joint Laboratory for Future Transport and Urban Computing，简称“联合实验室”），并推出“十百千计划”，培养专家级人才。

高德副总董振宁在发布现场表示，“联合实验室目的是把产学研一体化进行相关的组织、课题筛选、课题整合、产业落地，开设一些智能交通、人工智能、城市计算相关的综合性课题。”

发布会结束，高德副总裁董振宁和中国公路学会交通发展研究中心主任徐丽接受了媒体采访，雷锋网在不改变原意的情况下，整理如下。

产学研一体化联合实验室

Q：你们合作实验室的初衷是什么？合作的契机是什么？

董振宁：中国的产学研一体化急需提高。体现在几个方面：一是科研成果落不了地，产业转型升级时期，需要科研的力量，但是科研不能足够支撑；二是人才培养，需要既懂交通、计算机、人工智能，也懂大数据的复合型人才，但是高校没有进行这种交叉性学科的安排。董振宁也开玩笑地说，这也是为什么阿里的录取率只有1%、2%。

徐丽：中国公路学会长期给政府服务，同时也明白企业需要什么，缺什么技术。联合实验室成立以后，我们从中间提供需求和研究方向，三方合作，这样产学研联系在一起，促使产品落地。

Q：选择五大专家团队标准是什么？五大团队分别研究方向是什么？ 有没有实际可以落地应用的东西？

董振宁：选人标准包括本身影响力、学术能力，科研成果转化与落地能力以及在中国交通行业内学术底蕴的影响。目前选择的专家中，李萌教授是清华交通的学术带头人，杨晓光教授一直研究桥梁和公路，在城市规划和诊断领域有很高的学术见解，杨教授培养了69个博士生，有30多个博士是在国内高校承担交通学科的建设。成都、杭州的公共交通平台是高德跟北航王云鹏教授共同研发的，核心算法是马教授和王教授一起研究的。

Q：实验室一两年人员规模，每年投入，包括资本投入是什么量级？

董振宁：成立专门团队，从少到多，一步一步扩展，现在有30人团队，专门来做城市交通的基础方案。这个团队未来成为实验室运作的主体。能否搭出一个平台，服务多少人，很难讲。

投入方面，阿里每年给高德投入了巨大的资金成本。作为高德的数据投入、运营计算平台投入、产业化生态支持和落地投入，来帮助这些科研成果迅速地转化成产品。

Q：未来会为实验室提供哪些层面的数据？

董振宁：数据积累越多，对问题的研究会更透彻。高德数据来自众包，早期来自行业采购，一年以后，众包数据占行业比0.1%不到，七年过后，互联网众包数据占总量88%。

另外移动互联网数据渗透率越来越高，现在大城市占到20%，预计三到五年，实现真正城市调度。

Q：主要注重数据哪些方面？

董振宁：包括交通管理、组织和控制，控制领域侧重于底层数据采集、组织、运算和研究。

学界到产业界转化

Q：产学研结合，遇到老问题，如果没有高校、科学家们，靠高德的人才储备，或者行业人才，到底最差的环节在哪？科学成果，学界到工业界转化，哪些是立竿见影变化，或者绝对加速？

董振宁：首先不要期望立竿见影，产业界和科学界各有各的触碰点，产业界抓出主要问题，迅速解决。用户在出行当中，能够躲避拥堵，抓住拥堵痛点，企业基于这个基础之上，获得千万用户的数据，进行交通领域其他方面研究。但是解决交通拥堵问题，是系统性工程，不能光靠抓住头部亮点，就能搞定一切，是一个长期、框架性的研究。理论框架性的研究就要科学界来完成。两者一起形成互动关系，加速推动交通行业。

产品落地

Q：有没有拿到运用到北京市的研究成果、科技成果？

董振宁：高德、北京市交管局指挥中心和清华大学李萌教授联合研发的城市交通指挥指数在公安内部得到了认可。这个指挥指数主要用来帮助交管局判断整个城市交通现状和进行指挥调度的依据，判断什么时候出警或不出警。高德配合北京交管局做安保事件联合调度，产品有指挥诱导屏，北京市已经上线了。

Q：中国公路学会可能在背后做哪些支持工作，尤其推动项目落地过程当中？

徐丽：让好的研究成果变成产品，真正服务行业、服务社会。联合实验室，可以给广大的企业或者具体的管理参与者提供一个思考。

Q：北京会替代现在的诱导屏？

董振宁：不叫替代，叫做升级。以前我们的诱导屏就是红黄绿，目前增加了几个信息，一个是时间，北京有些路段开始上了，二是国标，原来国标不起作用，未来要起到很重要的作用。

Q：诱导屏如果真的普及，北京市区和北京交管部门会大量合作推广吗？

董振宁：肯定推广，不止北京，高德诱导屏会在全国各地推广，包括武汉、广州、深圳这些城市。

Q：除了诱导屏，很大改革还有哪些方面？

董振宁：构建基于物联网的基础设施系统和反映现实世界的数据系统，逐步把各种各样（每个路口有多少设备，红绿灯，限速牌，指示标准）的数据进行汇总，用来组织和优化各个路口区的交通方案。

未来交通

Q：中国未来交通的规划？

徐丽：交通最终理想状态是无所不在、无所不智，没有感觉就已经达到目的地。第一步是不堵车，下一步是高品质、有效率的服务。联合实验室可能从城市、空间上、行业出发解决问题，逐步扩张，解决区域问题。

Q：总结一下高德在未来交通领域的布局？

董振宁：未来30年的驾驶者，可能99%、95%都是智能机器，面向智能机器应该怎么做。分成几个步骤段。第一，云+端的模式，端要提供一体化出行、一站式出行，云要支持一体化出行调式。使用各种各样的出行方式组合，从个体最优，到未来一两个人，最终保证整个城市的出行。

除了要做C端的工作之外，还要对整个智能交通系统进行引导、升级，包括红绿灯控制系统。面向智能交通系统，需要复合型人才，未来跟高校一起进行人才培养，这是很长期、持续的过程。

交通大脑&智慧交通

Q：发布会提到交通大脑在杭州落地，把它放到实验室研究成果，联合实验室和阿里集团做的城市大脑什么关系？

董振宁：高德属于阿里巴巴集团的子公司，联合实验室同样也是。杭州交通大脑顶层数据构建于高德，融合很多杭州本地交管数据。刚才案例里提到很多功能，比如可以通过视频快速检测，来发现交通的事故。

Q：联合实验室也是城市大脑一部分？

董振宁：不能叫做城市大脑一部分，城市大脑还是阿里云一个产品，它俩属于并行关系或者互相支撑关系。阿里云未来会开放城市交通的基础平台，包括云计算的基础设施。将来会跟阿里云一起开放更多的底层功能。

无人驾驶

Q：最近很多车企提到无人驾驶，从您作为学会角度来看，能真正落地，未来交通变成一个真正能够落地的就是无人驾驶这一块，有多长时期？

徐丽：车路协同是互动的，技术可能现在应该不是太大问题，但是技术应用到场景里，怎么应用，首先从专用通道，慢慢再是全场景。聪明的车和聪明的路，应该同步，甚至聪明的路走的更快一点，然后协同聪明的车一步一步推。

董振宁：无人驾驶最大的挑战是安全，先把道路交通设施做好，再通过人车路产业公司进行有效地连接，这样才能真正达到无人驾驶的理想状态。

Q：高德在智慧交通这一块产品设计，应该也有无人驾驶的这一块？

董振宁：高德注重基础设施建设，在无人驾驶领域首先是高精地图，要精确到车道，精确到十厘米以内的地图。近期推出的易行平台，做到一体化出行，一站式出行。

Q：关于无人驾驶，普华永道最近做了一个报告，2030年的时候，中国Level 4-Level 5级无人驾驶汽车超过欧洲、美国，达到3300万辆，跟无人驾驶相关的这些配套设施，就是公路方面，现在已经着手规划了吗？2030年之前，这些关于配套设施能完成吗？

徐丽：整个公路基础设施十年左右基本完成，其中江苏、浙江、上海地区开始考虑基础设施数字化。2030年可能一些试验区、示范区会看到。

董振宁：从人+智能辅助的形式，慢慢到无人驾驶，这之间的演化路径很长。2030能否实现还不能妄下结论，但发展方向是对的。我们要每隔一段时间进行检查，才能保证方向和结构预测的准确性。

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一、天津交通高峰的起至时间（早高峰，晚高峰）？？

天津交通高峰的起至时间如下：　

1、早高峰一般在早上7点到9点；

2、晚高峰一般在晚上的17点到19点。

上述时间段，天津大部分交通干道、快速路、主要路口车流量均大，公交乘客多，地铁线人流量大。不适合出行。

高峰时间又称交通高峰，是指一日中（或上、下午）出现大交通量的一段时间。

扩展资料

高峰期在交通方面一般指平常日早上八时至九时，及傍晚五至七时两段时间。因该两段时间为大部分公司上下班及学校上学、放学时间，通常高峰时间都出现交通挤塞问题，故部分公司采用弹性上班时间去解决问题。

大众运输工具也会在高峰时间加开班次疏运旅客，有些城市会对于进城的交通量相差较大的道路实施调拨车道，甚至课征进城税、限制单双号车牌等措施以纾解车流量。中长途交通运输的高峰时间则通常在假期前一天傍晚起到假期最后一天的晚上。

最大交通量的一小时称高峰小时。在日交通量变化图上，该段时间的交通量表现为高峰。国外城市交通高峰多出现于上午上班前和下午下班后，以下午为最高。

参考资料：

二、高德地图发布2019年度交通报告：2019年为近三年交通拥堵最低一年

2月10日是企业复工的起点时间，随着企业复工的到来，公共交通得以逐步恢复，一些网友更是喜见堵车，奔走相告。再看2019年度的“十大堵城”?受疫情影响，拥堵延时指数并未向2019年初一样从初六开始持续上涨，而是一直持续保持畅通状态。复工后（2月10-2月21）“十大堵城”整体拥堵下降37.3%，?排名2019堵城排行榜前三的哈尔滨、重庆、长春拥堵降幅均超过40%，而昔日老牌堵城北京拥堵降幅达38.3%?。

在高德地图联合国家信息中心大数据发展部等单位共同发布《2019中国主要城市交通分析报告》中显示，哈尔滨取代老牌堵城北京，成为2019年度最拥堵的城市，重庆、长春分列二、三位，北京退居第四。

2019年度堵城榜：哈尔滨取代北京成全国“首堵”

根据高德地图交通大数据，2019年哈尔滨市路网高峰行程延时指数为1.935，成为2019年最拥堵的城市，重庆、长春、北京、济南、呼和浩特、西安、大连、贵阳、沈阳等城市也纷纷登上年度堵城榜前十。

整体来看，2019年全国大部分区域的拥堵呈向好趋势，华南和西南区域下降最明显，2019年全国拥堵城市占比仅为4%，同比下降2%；畅通城市占比为39%，同比上升10%。空间层面，全国大部分区域的拥堵呈现向好趋势，正逐渐改善，其中华南、西南区域下降最为明显，黑龙江省和内蒙古省部分地区拥堵有所上升。

根据2019年度驾车出行热度数据显示，交通枢纽的出行需求依然排名第一，占比达17.2%；商务住宅、购物、餐饮类目的地的出行热度同比也有所上升，其中购物、餐饮相关目的地的出行需求合计占比达16.61%，同比提升4.8%。可见国民可支配收入的持续增长，国人出行需求更加多元化。

地面公交出行幸福指数榜：xx市民幸福感“爆棚”

本次《报告》沿用了高德地图首创的综合性评价“地面公交出行幸福指数”来全面刻画城市地面公交运行状况，指数越高说明与理想值越接近，城市交通越幸福。

在2019年的所有监测城市中，xx、石家庄、海口等10个城市的指数较高，表明其公交运行效率、可靠性、相对城市交通水平的综合表现较好；其中，xx地面公交出行幸福指数最高，达到78.47%，与正理想值最接近；北京和石家庄分别在超大城市中和特大城市中“幸福指数”位列前茅。

从公共交通服务水平看，兰州的“高峰期平均候车时长”为5.41分钟，在所有城市中最优；重庆、长沙分别位列超大和特大城市中排名首位，意味着这些城市的公交在高峰期发车频率较高、且受交通环境干扰影响较小，公交服务最可靠。

地面公交出行：深圳换乘最少

《报告》指出，城市规模越大、公交出行越有可能需要换乘。2019年度，在超大城市中，深圳（1.376）公交的换乘系数最小，其93%的公交出行至多换乘1次，长沙（1.341）与西宁（1.196）公交的换乘系数分别在特大与大、中型城市中最小。天津、广州的公交换乘系数同比2018年增幅最大，均上升0.057，公交直达率降低最显著。

在所有监测城市中，哈尔滨公交出行的平均步行距离全国最短，仅为692米；在超大城市中，深圳出入公交系统的平均步行距离和换乘距离均为最小；西宁的平均步行距离在大、中型城市中最小；海口公交步行距离同比2018年降幅最大，公交总步行距离平均减少129米，公交步行便捷性提升最显著。

2019城市交通健康榜：南通蝉联健康榜冠军?重庆居亚健康首位

通过将全国主要50城的“交通健康指数”的平均水平作为健康、亚健康城市划分的标准，也就是健康水平线，《报告》得出了城市交通健康、亚健康榜单。指数越高说明离理想值越近，城市运行相对越健康。

数据显示，2019年全国50个主要城市中有27个城市“交通健康指数”高于健康水平线，其中交通健康程度最高的是南通，交通健康指数为74.93%，其次为常州，绍兴；23个城市的“交通健康指数”低于健康水平线，相对而言处于亚健康状态，其中重庆最低，其交通健康指数为49.9%，哈尔滨、广州、北京、贵阳分列2至5位。

据悉，《2019中国主要城市交通分析报告》是由高德地图联合国家信息中心大数据发展部、清华大学-戴姆勒可持续交通联合研究中心、同济大学智能交通运输系统（ITS）研究中心、未来交通与城市计算联合实验室等单位共同发布。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

三、百度、阿里、腾讯、华为，智慧交通领域的终战即将被引爆？

科技 互联网巨头BATH在智慧交通领域已经就位，一场 科技 变革蓄势待发。

作者 | 安琪

2020年于智慧交通行业而言，是极具意义的一年。

后疫情时代“新基建”热潮的来临，让“智慧交通”的字眼频频出现在媒体文章之中；国内密集爆发的智能网联示范区也在加紧各种道路、车辆测试工作。

事实上， 科技 互联网巨头BATH在智慧交通领域已经就位，一场 科技 变革也蓄势待发：

有别于传统交通企业的方案，这些方案的技术底座是5G、云计算、大数据、AI技术等新兴技术。也正是这些新兴技术，让交通的数字转型有了更多的想象空间。

本文尝试对BATH在智慧交通方面的最新布局进行一次梳理，窥探其触手在交通行业伸到了何处。

在“新基建”话题火爆交通行业之前，人工智能、大数据、云计算这些信息技术，早已成为BATH近年来发展的关键词。

但在四家竞争中，百度Apollo的自动驾驶技术显然是一个独特又关键的存在。

百度的自动驾驶之路，最早可以追寻到2013年。经过7年的发展，系统的一次次迭代，百度逐渐成为国内自动驾驶的领头羊。

但单车智能的发展很难满足自动驾驶的安全要求，所以百度认为，自动驾驶的最优解是聪明车+智能路的结合。也就是说，车路协同是可以借助的外力。

在这个技术路线 探索 的过程中，百度发现，在自动驾驶领域收集的海量数据不仅可以用来指导无人车的发展，也可以赋能交通，解决目前交通管理中存在的感知、研判、和控制痛点。

因此在今年4月，百度发布了一个全栈式智能交通解决方案“ACE交通引擎”，系统地呈现了百度 “一大数字底座、两大智能引擎、N大应用生态” 的业务规划。

从路线来看，可以看到小度车载OS、飞桨、百度智能云、百度地图是这个架构的数字底座，通过车、路、云、图等基础技术的智能化来赋能其他场景。

而Apollo自动驾驶和车路协同则是这个架构的两大引擎。

通过这些技术基础，百度的方案能在智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区物种等N个场景上落地。

可见，百度对智慧交通的理解，并不止于 路端 的改造升级，而是通过自身的业务板块将自动驾驶、车路协同、智能云纳进统一的版图进行联动。

凭借着“ACE交通引擎”，百度Apollo的智能交通项目在近段时间迎来了集中爆发，与国内10余个省市开展智能交通的落地合作。

如此密集的城市合作签约中，“自动驾驶”“车路协同”是高频词汇。可见自动驾驶确实是百度在智慧交通项目落地上的一大助力。

但就像自动驾驶的实现不能依靠一家企业单打独斗，智能交通的发展也不能只依赖一家企业的支撑。

百度也在积极寻找合拍的智能交通合作伙伴。

今年8月19日，百度还首次举办了一个面向智能交通领域的区域合作伙伴大会，以此吸引更多的交通合作伙伴，不断促进智慧交通技术的迭代升级和业务落地。

至此，百度Apollo在智能交通领域的底牌已然十分清晰：一手是“ACE交通引擎”方案，用以吸引城市合作，另一手则是不断扩张的百度Apollo合作生态，两者有望形成一种良性的循环。

一直以来，腾讯在交通层面的触手也不算少：腾讯乘车码、公共出行服务、智慧高速、智慧停车等，但始终缺少一个系统性的框架。

因此在9月10日，腾讯在全球数字生态大会智慧交通专场上，正式亮相了城市智慧交通解决方案“We Transport”。

同时，腾讯直接在会上腾讯启动了智慧交通生态合作伙伴计划，并发布《腾讯未来交通白皮书》。

可见，无论是技术业务谱图，还是生态合作伙伴，腾讯都势在必得。

从解决方案“We Transport”来看，腾讯将在 交通建设、交通管理、交通营运和交通出行服务 四个具体场景进行落地。

这是一个非常庞大而分散的产业链条。

对此，腾讯整合了自身的业务资源，提出了一个全新的业务和能力图谱。其中包含了 一个动态的数据底座和一个“5+5+3+3架构” 。

动态的数据底座里面既包含了腾讯自有的数据，同时也包含了交通运输数据，从而获得源源不断的数据来源。

同时，通过“5+5+3+3战略架构”，可以将整个数据底座上的信息充分的运用起来，提供给各个城市或者地区使用。

而“5+5+3+3战略架构”，则是五大基础设施、五大核心引擎，三大能力平台和三大生态。

这一系列操作一气呵成，不难看出在新基建背景下，腾讯想在智慧交通领域大展拳脚的愿景。

当然，腾讯过往并非没有积累。

在自动驾驶和车路协同领域，目前腾讯在北京首钢冬奥园区已经做了5G边缘计算的车路协同场景验证；

在虚拟仿真技术层面，腾讯的TAD sim也已经落地了国家智能网联 汽车 （长沙）测试区；

此前，腾讯与广州地铁联合推出全国首个轨道交通智慧大脑“穗腾OS”；

今年6月，腾讯还与西安交通局达成战略合作，共同构建西安公共交通领域的智慧大脑；

7月，腾讯与交通部公路院联合发布“公共交通出行大数据平台”，推动交通大数据在交通产业发展中融合应用。

通过资源的整合，腾讯在智慧交通层面的能力和规划更加一目了然，在项目合作和生态建设上也更具吸引力和竞争力。

事实上，华为在2017年就进入了交通领域。2018年，华为推出主打交通信号优化的“TrafficGo方案”。

同年10月，推出华为云EI城市智能体，跟应急、环保、水务、水利、燃气等场景共同成为城市智能体的组成部分。

不过，在此后的一年多里，华为的智慧交通信息大多停留在新品发布的阶段。

直到今年6月23日，华为才透露更多信息，在线上首次详细完整地介绍了其“交通智能体”解决方案。

“交通智能体”是华为智慧交警业务的大旗，以智慧城市为建设目标，面向新基建，为交警客户打造的端到端完整解决方案。

据新智驾了解，这个方案主要分为三大部分： 感知层、交管大脑、执行体 。

在感知层面，华为布局了软件定义摄像机SDC、全系路口等产品和方案。通过感知端的智能化升级，实现路网全息感知（全智能、全要素、全天候），实现路口数据全量精准刻画；

而“交管大脑”层则通过感知数据的汇聚，挖掘视图资源，赋能执法管控、车辆综合研判、路况分析、态势分析、精准服务、交通组织优化、信控优化策略等7大业务。

最终在执行层上，基于大数据情报串联实战应用，实现交通业务上的管理闭环。

目前，华为的“交通智能体”在天津、无锡、深圳、湖南等城市已经应用落地。

可以看到，不同于百度和腾讯，华为的智慧交通方案更加垂直化，在硬件上也更加底层和深入。

但这不意味着，华为在智慧交通的布局只在 交警 端有动作。

智能 汽车 是未来智慧交通的一个核心组成，华为也这上面花了大力气。

在9月26日的北京车展上，华为就全面展出了其在 汽车 方面的布局。

展台上，华为展出了包括激光雷达、角雷达、双目摄像头、鱼眼摄像头、多合一电驱动系统，以及全新一代的MDC智能驾驶计算平台等产品， 几乎囊括了全部智能驾驶 汽车 所涉及的硬件 。

从感知、规划、到控制，这些硬件对于打造一辆聪明的车来说，无疑是至关重要的。

此前，华为C-V2X产品线总裁吕晓峰就表示：智慧的路+聪明的车，是智慧交通和自动驾驶的终极方向。

因此除了打造智能 汽车 硬件之外，华为还自研了一系列的车路协同产品：5G 车载模组 MH5000、路测单元、网关等产品。

而在自动驾驶方面，华为除了自研MDC智能驾驶计算平台等，还能够提供包含虚拟仿真在内的自动驾驶云服务、高精度地图产品，促进智能驾驶快速发展。

虽然这些能力都分散在不同的组织架构，但依然是华为智慧交通大框架上不可缺少的核心组成。

跟华为一样，阿里的智慧交通业务板块也分属不同的组织架构。

作为改善城市交通拥堵的 探索 性项目，杭州城市数据大脑项目在2016年6月启动。其中交通大脑，就是阿里云城市大脑中最为核心的业务，与城管、文旅、卫生 健康 等业务并行。

在2014-2019年间，阿里通过全资收购高德地图（定位与导航）、合资成立千寻位置（高精地图）、收购浩鲸 科技 （运营商ICT、交通）等一些列进行了交通大脑的版图布局。

2019年8月15日，阿里云联合千方 科技 、高德地图推出“城市大脑•交管联合解决方案”。这个交管联合方案主要包括： 三层基础架构、四大核心能力和六大应用场景 。

此外，阿里云推出的四款AI视觉平台天曜、天鹰、天机、天擎能够对城市道路的交通事件、事故进行全方位的感知。

但阿里云的智慧交通方案也远不止于。

2019年6月14日，阿里云联合高德地图推出了智慧高速解决方案，通过底层数据处理和视频感知，来处理高速公路上不同场景下的问题，实现异常事件发现处置、未来路况预测、公众出行引导、出行安全治理等应用。

同年的杭州云栖大会期间，阿里云还联合多家生态伙伴发布了 智慧高速自由流解决方案 。基于这个方案的“高速自由流稽核项目”于2019年末正式落地广东。

这个项目采用了阿里云的云计算、AI视觉识别和数据技术，能够快速处理海量数据，能在海量图片中准确识别车辆，更加清晰地 反应 车辆在高速公路上的实际通行与收费情况，解决高速收费站撤站后带来的难题。

在智能车端方面，阿里的智能网联 汽车 业务资源主要集中在斑马网络。

2020年5月，斑马网络实现了战略重组，阿里将AliOS的完整技术体系和核心技术人才全都注入了斑马网络。后者拥有AliOS底层架构代码完整的所有权和使用权，并可授权 汽车 品牌或其指定合作伙伴使用。

而在更高级的自动驾驶层面，则是由阿里的达摩院来负责。

2020年的云栖大会上，阿里发布了首款自动驾驶物流小车——小蛮驴，来满足末端物流场景、提供最后三公里配送服务的物流需要。

同时，阿里还亮相了自动驾驶车辆的技术图谱。

在算法层面，达摩院提出了 “小前台、大中台” 算法架构，利用自动驾驶机器学习平台AutoDrive来提升算法的研发效率。同时，阿里还进行了软硬协同设计，以减少硬件成本，同时带来功耗降。

总地来看，阿里虽然也没有形成智能 汽车 、自动驾驶、交通大脑统一的业务大版图，但每个板块的定位和发展都是非常清晰且深入，并且资源也都相互共享。

其内部生态包括了达摩院、高德地图、数据智能、IoT物联网等团队，外部则是有千方 科技 、浩鲸 科技 、斑马网络、千寻位置、公路科学研究院等合作伙伴。

通过内外的联动，也得以勾画出阿里在大交通上的版图模样。

随着各家的智慧交通方案的到位，传统的交通行业正在被重塑。但对于交通行业来说，无论怎么升级，保证安全、提升效率才是真正的关键。玩家只有认真地在产品上打磨这两点，才能在赛道上立足脚跟，放眼未来。