定制個性化行車路線

　　展開地圖，從A點到B點到底需要多少時間呢?不論是谷歌地圖還是百度地圖，只能根據距離估算大概。而一個來自微軟研究院的課題組則開發出了一套全新的智能系統，它能夠依據司機的個人習慣及實時交通情況提供精確的信息——路線、時間甚至沿路會遇到什么人……都以一覽無余。
　　其實，早在兩三年前，IBM所謂的“智慧地球”或者后來風靡一時的“物聯網”概念中，就有智能交通的假想。因此對于科技預言家、科技資本家來說，任何事實的形成都不是問題——問題只在于資金。
　　這個系統還能夠預測哪條路線對特定司機是最便捷的，甚至還可以根據一個人短期內的情緒或喜好變化來調整路線。最近，在圣地亞哥舉行的“知識探索和數據開發”智能系統會議上，研究人員就公布了他們的成果。
　　這項研究的數據來自于安裝在3.3萬輛北京出租車上的GPS感應器。不敢想象世界聞名的“堵城”竟然為科學家研究提供了如此寶貴的資料。微軟研究院亞洲區的鄭宇是該項目的領導者，他的課題組于近期分析了來自出租車的數據，并找出了城市交通的捷徑。由于司機會經常根據路況來改變行車路線，因此他們的程序集合了多種附加因素。
　　最新的算法里，課題組不但可以使用數據來尋找最佳行車路線，而且可以用這些數據來繪制實時交通路況信息。他們也搜集了來自公共網站的天氣情況，并作為參數之一。利用這些數據，軟件就可以為駕駛員預測其所選擇的路線上的“遭遇”，幫助駕駛員實時調節路線，從而以最舒適、最高效、最輕松的路線抵達目的地。
　　這個系統還通過跟蹤使用者的手機來判斷駕駛習慣，從而為其提供個性化的導航服務。鄭宇說：“對不同的司機來說，甚至在同—天同一時刻，都可能有完全不同的駕車捷徑?！北热?，一個性格奔放的司機，可能喜歡在高速路上跑、超車以及挑戰速度極限；而一位相對穩健的司機，則更喜歡在僻靜的路上行駛。鄭宇強調道，使用者的個人隱私是絕對保密的，從始至終都全部儲存在系統終端里——也就是在司機的手機中。
　　來測算個性路線所使用的時間是另一個重要的問題。這時候，課題組就加入這種“輕車熟路”的因素，使得司機的路線更具個性化。
　　不過，據課題組成員描述，測試該系統的實用性是一件十分困難的事。因為每個個體在某個時間內路線是一定的，而路況信息卻時刻在變化。因此不確定性因素十分重要。研究人員通過GPS頓時定位的方法和個性化導航做對比，發現他們利用出租車搜集來的數據所做出的導航，明顯快于當前主流的地圖導航。在他們的研究中。課題組成員發現隨著時間的推移，該系統對于駕駛時間的預測將越來越精確。
　　麻省理工學院計算機科學與人工智能研究實驗室的山姆·曼登教授說，無處不在而叉廉價的GPS傳感器使得這種預測成為可能。對于鄭宇的研究小組，曼登的意見是：“現如今操縱大規模數據的能力在三年前是完全不可想象的。”曼登相信這一切都為微軟研究人員提供了足夠的數據。并進而為宴時交通監測及監控提供了充分的條件，他希望微軟能做出劃時代的進步。
　　而對于鄭宇的課題組來說，他覺得下一步的目標，是在任何城市實現商業化的應用。尤其是有大量出租車的城市。北京的汽車數量列為全世界第四，而名列前十名的還包括墨西哥城、東京、紐約、莫斯科等。
　　作為研究來看。這項成就似乎還有些趣味，然而從實用性角度看，則并不令人樂觀。因為所謂的“個性化”，正在于系統幕后的操縱者(服務商)掌握著名義上“服務對象”(司機用戶)精確的個人信息——雖然冠冕堂皇地說，這些信息只經過電腦處理。并始終存在于用戶手機終端里。
　　“我們所做的事情。是想應用到實踐中去，并真正發揮‘沖擊性’的作用。”鄭宇