在眾多數據之中，用戶的出行數據對于交通運輸、餐飲消費、酒店住宿均有著較大的指導意義，也是云計算和大數據技術與民生關聯最緊密的領域之一。五一出行，顯然又是一次數據大練兵的機會。

助你出行無憂 解鎖五一出行背后的大數據(圖片來自Forbes)

基于大數據的個性化推薦已屢見不鮮，似乎只要數據維度和量級足夠豐富，AI對其的價值挖掘就會用之不竭。數據讓AI有了應用價值，如Facebook會利用AI來預測用戶的未來行為，作為廣告投放的依據，所參考的信息包括：位置、設備信息、圖片/視頻瀏覽記錄、WiFi連接狀態、好友關系、聊天內容等等。然而，要想找出背后的關聯性，就要對人與人、人與物、物與物之間數據“神經元”進行分析，但這并不容易，尤其是在人均管理的數據量呈現指數及增長的時候。

在云平臺之上，服務提供商可以動態預測出行的人群流動畫像，像交通部門可以借此對交通擁堵情況做出預測，對熱門景點進行動態的人流密度調節，為人民規劃最有效率的出行路線。例如，廣東省交通運輸廳曾將現有數據與騰訊云、騰訊地圖的云計算、位置大數據服務相結合，公布出行大數據，提供火車站、機場、高速公路、客運站和港口等交通樞紐的擁堵狀況和出行指南。

所涉及的數據包括廣東省境內的客運站、火車站、機場、和港口4大類37個交通樞紐的擁堵預警情況。模塊中提供的熱力圖可以定位到具體地點，紅黃綠分別代表擁擠、適中、舒適的情況。而“遷徙分析”數據反映了廣東省內各市往返其他城市間的人流遷徙情況和不同交通工具的出行熱度。

事實上，無論是掃碼乘車還是感應停車，亦或是到電子車牌，智慧交通的便利性影響的是城際交通、城市交通和城鄉客運等綜合性的交通網絡。例如騰訊云在去年推出的智慧城市底層平臺CityBase，就利用了空間數據和物聯網技術。

借助CityBase，可以促成跨政府部門高效協同——“城市應急救援中心”系統監測到高速公路上的異物后，自動通知附近交警前往現場處理，同時通知路政部門臨時管控相應路段，并在電子路標上發布“前方有障礙物，請小心行駛”的提示。如有起火或人員傷亡事件，119和120會馬上收到SOS信息，并且迅速出動救援。通過車輛牌照信息也可以快速聯系到司機，“物歸原主”的同時，依法進行處理。

上下班道路擁堵時，智慧交通軟件會告訴用戶哪條道路可以最快、最安全地抵達辦公地點。而騰訊云CityBase則可以輔助政府部門決策城市路面設計、道路規劃等問題，給城市交通順暢注入先天基因。掌握各類城市地下管路信息(由國家電網的電網、由運營商鋪設的光纖網絡，由市政部門鋪設的下水道網絡)后，各類基礎設施建設的規劃選址更靠譜了。

由此，用戶在節假日的出行會更加高效，政務部門的信息孤島得意被打通，而伴隨著大數據、物聯網和AI的融合更為深入，全國的交通網絡基礎設施建設也會完成不斷的自我進化。