都市は1つの有機體で、1つの都市は一日の中で、內(nèi)部の潮汐はどのように上がりましたか？行き來する車はどこから來て、どこに行きますか？それらの貨物輸送車の集散地は合理的に分布していますか？都市の汚染と交通の圧力を軽減するためにもっと優(yōu)れた貨物輸送ルートがありますか？

現(xiàn)在、北京市都市計畫設(shè)計研究院は阿里雲(yún)大データプラットフォームの數(shù)を増やし、都市物流と交通計畫の新しいモデルを模索している。

連合雲(yún)康

北京市都市計畫設(shè)計研究院は數(shù)プラスプラットフォームに基づいて「物流イーグル?アイ」システムを構(gòu)築しており、大データ技術(shù)で貨物輸送車の集散點分布を研究している。

北京市都市計畫設(shè)計研究院交通計畫所の主任技師張暁東氏によると、數(shù)プラスプラットフォームの大データツールと関連するスマートアルゴリズムを利用して、都市物流と配送に関する問題を効果的に最適化し、さらに根本的に解決することができます。

倉庫用地選定、規(guī)模確定及び計畫保障、都市物流知恵配送體系設(shè)計、配送過程の商品、路線、車両、人力最適化。

市都市計畫設(shè)計研究院によると、これまでの交通計畫者は地域交通を評価し改善する際、通常は伝統(tǒng)的な交通量観測データ、毎日の交通渋滯指數(shù)と平均速度データを利用して、また地域土地利用狀況を合わせて居住人口と就業(yè)職位と自動車保有量を見積もる。

このような計算方法では、服の卸売りなどの特殊な業(yè)種による就業(yè)や増産、交通量の規(guī)模を正確に判斷することができず、さらに地域改善方案（服裝城の外遷やアップグレード改造など）の有効性と潛在的な影響を支持して論証することができない。

北京の南四環(huán)の大紅門地區(qū)を例にとって、ここは北京の中軸の南苑路の西に位置しています。主幹線道路は雙方向8車線がありますが、朝晩のラッシュ時にはここは全部渋滯がひどいです。

交通量が多い以外に、他の原因でここの渋滯がありますか？北京市都市計畫設(shè)計研究院が提供しているケース分析では、大紅門地區(qū)の服裝城の貨物輸送車は渋滯に対する貢獻も大きいと見られます。

「物流イーグル?アイ」雲(yún)のプラットフォームでは、平日の午後3時前後に大紅門地區(qū)の道路が渋滯しているのがはっきりと見えます。また、この地域では宅配便が密集しており、物流の強度も赤色と表示されています。

現(xiàn)在は「物流イーグル?アイ」システムに基づいて、物流の強度、空間分布、時間分布を総合的に分析することができ、同時に常住人口/流動人口、移動時間、交通方式、常態(tài)/偶発行為などのデータ分析結(jié)果を融合して、服裝卸売業(yè)の増加交通規(guī)模と移動行為の特徴をより正確に確定し、上述の問題を解決するために力強い支持を提供しています。

阿里雲(yún)さんは今年1月に世界初のワンストップデータプラットフォーム「數(shù)加」を発表しました。計算エンジン、開発セット、可視化ツールと業(yè)界解決方案をまとめました。アリババの十?dāng)?shù)年來のビッグデータ技術(shù)を網(wǎng)羅しています。

このプラットフォームは人工知能、機械學(xué)習(xí)、知能音聲などの先端技術(shù)を集積しており、十分な技術(shù)力がない機構(gòu)もデータから「石油」を抽出することができます。