摩拜單車軌跡大數(shù)據(jù) 助力城市合理規(guī)劃自行車道

雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))AI科技評論按：本文獲微軟研究院AI頭條授權(quán)轉(zhuǎn)載，原標(biāo)題為《大數(shù)據(jù)freestyle: 共享單車軌跡數(shù)據(jù)助力城市合理規(guī)劃自行車道》，雷鋒網(wǎng)AI科技評論做了不改動原意的編輯。

近年來，異軍突起的共享單車極大地解決了人們共同面臨的“最后一公里”難題，然而，共享單車發(fā)展迅猛，自行車道建設(shè)卻始終沒有能夠跟上腳步。幸運(yùn)的是摩拜單車大量的軌跡數(shù)據(jù)為我們提供了一種新的思路：利用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，使用一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式更為合理地規(guī)劃自行車道的建設(shè)。

在剛剛結(jié)束的SIGKDD 2017大會上，微軟亞洲研究院城市計算組發(fā)表了一篇名為“Planning Bike Lanes based on Sharing Bikes’ Trajectories”的論文，利用摩拜自行車的軌跡大數(shù)據(jù)解決如今城市自行車道的規(guī)劃問題，最終形成企業(yè)、政府和廣大人民群眾的三贏局面。

論文地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/planning-bike-lanes-based-sharing-bikes-trajectories/

城市計算組

城市計算是一個交叉學(xué)科，是計算機(jī)科學(xué)以城市為背景，跟城市規(guī)劃、交通、能源、環(huán)境、社會學(xué)和經(jīng)濟(jì)等學(xué)科融合的新興領(lǐng)域。更具體的說，城市計算是一個通過不斷獲取、整合和分析城市中多種異構(gòu)大數(shù)據(jù)來解決城市所面臨的挑戰(zhàn)的過程。城市計算將無處不在的感知技術(shù)、高效的數(shù)據(jù)管理和分析算法，以及新穎的可視化技術(shù)相結(jié)合，致力于提高人們的生活品質(zhì)、保護(hù)環(huán)境和促進(jìn)城市運(yùn)轉(zhuǎn)效率。城市計算幫助我們理解各種城市現(xiàn)象的本質(zhì)，甚至預(yù)測城市的未來。

以下為城市計算組撰寫的詳細(xì)介紹：

早在上世紀(jì)七八十年代，中國曾被稱為自行車大國。當(dāng)時，大多數(shù)人的出行都依賴于自行車，以至于自行車成為了中國當(dāng)時結(jié)婚所要求的“三大件”之一。隨著經(jīng)濟(jì)的快速增長，越來越多的私家汽車進(jìn)入了普通民眾的生活，為大眾的出行帶來了極大的便利。但隨之而來的卻是各種城市問題：交通擁堵、空氣污染等等。

最近一年，共享單車的出現(xiàn)為人們提供了一種便利的自行車共享方式，用戶可以輕松地在任何地方使用智能手機(jī)來實(shí)現(xiàn)自行車的租借服務(wù)。于是自行車重返上路，成為城市用戶喜愛的出行方式。以摩拜單車為例，目前它已擁有超過1億注冊用戶，日訂單量約2500萬。與此同時，政府也非常愿意在群眾中推廣共享單車的使用。因?yàn)楣蚕韱诬嚳梢越档统鞘械牡缆窊矶?，減輕空氣污染，提高公共交通的使用效率，對人們來說也是更加健康的出行方式。

但是，目前的自行車道建設(shè)卻沒能跟上共享單車所帶來的新的騎行需求。如果沒有良好的自行車道規(guī)劃，很多時候騎行的人們只能和機(jī)動車一起使用機(jī)動車道路，這就使人們的騎行體驗(yàn)大打折扣，并且還可能產(chǎn)生潛在的交通事故。因此，政府希望能夠規(guī)劃出更有效的自行車道來提升大眾的騎行體驗(yàn)。

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從城市角度看，自行車道的規(guī)劃存在一定的要求和限制: 首先，建設(shè)每條專門的自行車道都需要消耗一定的資源，比如政府預(yù)算和道路空間等；其次，自行車道作為一種公共資源，政府希望它能夠更好地服務(wù)更多的人，并覆蓋更長的個人騎行軌跡；最后，為了施工和管理的便利，政府更希望這些道路的建設(shè)能夠在整個路網(wǎng)上連成有限個區(qū)域（下圖右圖），而不是在整個城市中分散的分布（下圖左圖）。然而，要同時滿足這些建設(shè)限制要求的規(guī)劃是一個非常困難的組合優(yōu)化問題。

幸運(yùn)的是，摩拜單車的用戶在使用過程中記錄了非常有價值的軌跡信息，真實(shí)地反映了人們的騎行需求，使得我們有機(jī)會利用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更有效、合理地規(guī)劃自行車道的建設(shè)。

在KDD 2017大會上所發(fā)表的“Planning Bike Lanes based on Sharing Bikes’ Trajectories ”論文中，我們提出了一個基于貪心思想的近似解法，來實(shí)現(xiàn)自行車道規(guī)劃方案的推薦。該算法包括兩個步驟：

基于路網(wǎng)距離的空間聚類；

基于貪心的網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展（Greedy Network Expansion）。

在第一步計算中，我們首先根據(jù)用戶在各條道路上的騎行數(shù)據(jù)選出Top-M 條用戶騎行最頻繁的候選路段，然后利用這些路段之間的距離進(jìn)行hierarchical spatial clustering （層次空間聚類，每次我們都合并兩個路網(wǎng)距離上最接近的路段聚類，并知道最后的結(jié)果只剩下K個聚類）。最后在每個聚類（cluster）中，我們會選擇騎行最頻繁的路段作為下一步貪心網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展的起始點(diǎn)。

在第二步的計算中，每一次我們都將這些起始路段的鄰接路段作為候選集合，然后檢驗(yàn)每一個候選路段所能夠帶來的單位長度上所有軌跡分?jǐn)?shù)的提升。接下來，我們每一輪都選擇能夠給現(xiàn)有方案帶來最大提升的路段作為結(jié)果，直至預(yù)算被使用完（如下圖所示）。

通過以下計算方式，每條軌跡都會為新的路段給出一個得分:

其中，segs(τ)表示這條軌跡被我們的建設(shè)方案所分成的連續(xù)的段數(shù)，s.l表示每一段的長度，而α則是一個調(diào)節(jié)參數(shù)，當(dāng)該數(shù)值越大時，更多的分?jǐn)?shù)就會被給予更連續(xù)的規(guī)劃方案，因?yàn)樵谶B續(xù)的自行車道上騎行會有更好的體驗(yàn)。比如，相對于下圖a 中不連續(xù)的自行車道設(shè)計方案，用戶更希望在b 圖中設(shè)計的自行車道方案上騎行。

利用該算法，我們在上海的摩拜單車數(shù)據(jù)上做了一系列的實(shí)驗(yàn)。比如，想在上海周邊5個區(qū)域內(nèi)建設(shè)30km的自行車道，下圖就是算法所推薦的一個方案，可以看到算法覆蓋了這個區(qū)域所有的6個地鐵站。

為了更好地評估算法所產(chǎn)生的自行車道規(guī)劃方案的優(yōu)劣，我們親自去了上海做了實(shí)地調(diào)研。在金運(yùn)路地鐵站附近，我們發(fā)現(xiàn)除了有規(guī)模不小的萬達(dá)虹橋商場，周圍2公里內(nèi)還坐落著許多高密度的居民區(qū)。騎行在這個區(qū)域內(nèi)是最方便的出行方式，所以我們在這里看到了密度很高的騎行數(shù)據(jù)。我們還發(fā)現(xiàn)，在這個區(qū)域內(nèi)政府只在主要干道上修建了專門的自行車道（下圖中藍(lán)色線道路），我們的算法同樣也給出了在這里修建自行車道的建議。

更進(jìn)一步，我們的算法在那些支路和小區(qū)周圍的道路上也給出了修建自行車道的建議（上圖紅色線道路），因?yàn)槟切┑缆愤B接了各個居民區(qū)，從數(shù)據(jù)上也可以看到很多騎行軌跡。但是目前這些地方并沒有專門的自行車道，由于各種不規(guī)范停車，自行車用戶只能在人行道上騎行，或者在機(jī)動車道中間騎行，這樣的騎行體驗(yàn)自然大打折扣，交通事故的發(fā)生也在所難免。

而根據(jù)我們系統(tǒng)提出的建議，政府可以在這些支路上修建自行車道，或者先在這些地方增強(qiáng)違章停車的管理，以減少事故發(fā)生的可能性，并且提升民眾的騎行體驗(yàn)。

該系統(tǒng)得到了上海市政府的高度評價。上海市徐匯區(qū)發(fā)改委副主任張嵐說：“根據(jù)人們騎行共享單車的數(shù)據(jù)分析結(jié)論，為政府合理規(guī)劃自行車道提供了重要的決策參考。”

總的來說，我們在本篇論文中提出了一種更加以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的方案，利用大量摩拜單車的軌跡數(shù)據(jù)為政府推薦自行車道的規(guī)劃和建設(shè)。最終，我們希望能夠利用大數(shù)據(jù)和人工智能這些新興技術(shù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)、政府和廣大人民群眾的三方共贏，打造一個更加便利、美好、智能的生活環(huán)境！

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