出門之前，點(diǎn)點(diǎn)手機(jī)，叫一輛網(wǎng)約車，已經(jīng)成為現(xiàn)今不少人的出行習(xí)慣。但上億次看似簡(jiǎn)單的叫車背后，這每一分每一秒的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，就形成了一幅城市的智能交通地圖。
昨天，滴滴出行、第一財(cái)經(jīng)商業(yè)數(shù)據(jù)中心首次聯(lián)合發(fā)布今年一季度的《長(zhǎng)三角城市智能出行大數(shù)據(jù)報(bào)告》(以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》)?！秷?bào)告》覆蓋上海、南京、杭州、無錫等25個(gè)長(zhǎng)三角城市。
如果你經(jīng)常打車，這份報(bào)告中的數(shù)據(jù)可能會(huì)為你的出行提供參考。
數(shù)據(jù)顯示，今年第一季度長(zhǎng)三角城市智能出行達(dá)到2.3億人次。其中，杭州智能出行滲透率最高，上海打車最難，也最堵。而最辛勤的是溫州人，上班最早，下班最晚。
誰(shuí)最愛用網(wǎng)約車
杭州居長(zhǎng)三角首位
誰(shuí)最愛網(wǎng)約車?數(shù)據(jù)顯示，在智能出行滲透率方面，杭州居長(zhǎng)三角首位，南京排名第二，上海列第三。南京、杭州地區(qū)月人均出行6.4次，智能出行最為活躍。
滴滴方面認(rèn)為，杭州是國(guó)內(nèi)千人汽車保有量最高的城市，地鐵開通較晚，更依賴地面交通;此外，作為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)天堂，杭州市民對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品接受度高，有利于智能出行普及。
《報(bào)告》顯示，一位嘉興的乘客憑借單季打車223單的記錄成為一季度長(zhǎng)三角地區(qū)的“打車王”，這相當(dāng)于每天打車2.5次。而季度 “接單王”則是來自杭州的一位快車司機(jī)，一季度共接單2408單，相當(dāng)于每天接單26.5次。
上海人上班耗時(shí)最多
杭州最難打車的路是中山北路
上下班通勤是智能出行的典型場(chǎng)景。從通勤距離和通勤時(shí)間上看，上海、杭州、南京、蘇州、無錫等地上班族通勤距離相對(duì)較長(zhǎng)，上班路程超過11千米，其中，上海上班族平均通勤時(shí)間最長(zhǎng)，高達(dá)50分鐘。杭州排名第二，需要46分鐘。
《報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，上海超越徐州、溫州、杭州等城市，成為長(zhǎng)三角地區(qū)“首堵”，高峰擁堵延時(shí)指數(shù)達(dá)1.51。這也意味著在早晚高峰時(shí)，上海單位里程通行時(shí)間是通暢條件下的1.51倍。而杭州的高峰擁堵延時(shí)指數(shù)是1.40，排名第四。
從交通熱力分布來看，杭州第一季度最堵的路段排名前五位分別為時(shí)代大道高架、濱江彩虹快速路、秋濤北路、塘工局路和留石快速路;而中山北路、湖濱地區(qū)、淘寶城、清河坊以及紫金港路文二西路附近最難打車。
浙江人工作最拼命
溫州人上班最早下班最晚
有意思的是，這份《報(bào)告》還告訴我們，浙江人工作最拼命。在上班時(shí)間最早的前十個(gè)城市中，浙江占了六成。下班時(shí)間最晚的前十個(gè)城市中，浙江也占了六個(gè)。其中溫州人上班最早，下班最晚，是實(shí)至名歸的“拼命三郎”。
不過，浙江人不僅愛拼，也愛享受，尤其喜歡“買買買”，長(zhǎng)三角最火爆的購(gòu)物中心多分布在浙江。令人意外的是，杭州人最愛扎堆的商場(chǎng)不是市中心的銀泰百貨、杭州大廈，而是余杭的西溪印象城。
為什么西溪印象城能夠“奪冠”?滴滴方面分析，阿里巴巴員工和附近周邊居民為西溪印象城帶來了巨大人流，再加上西面綜合商場(chǎng)比較少，導(dǎo)致逛街吃飯的人群都集中到西溪印象城。
智能出行平臺(tái)數(shù)據(jù)
是怎么來的
浙江大學(xué)交通控制研究實(shí)驗(yàn)室，為《報(bào)告》提供了《杭州出行大數(shù)據(jù)專項(xiàng)研究》的專題。浙大建筑工程學(xué)院交通工程研究所“百人計(jì)劃”研究員陳喜群博士表示，智能出行平臺(tái)的數(shù)據(jù)，通過計(jì)算路網(wǎng)平均密度、流量、速度、擁堵指數(shù)隨時(shí)間的變化得出，相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源，覆蓋面更廣，實(shí)時(shí)性也比較好。
“我們?cè)?jīng)拿順風(fēng)車開通前的一個(gè)月的一周數(shù)據(jù)和開通后某一個(gè)月的數(shù)據(jù)做對(duì)比，杭州早晚高峰期間，順風(fēng)車在沒有增加交通負(fù)擔(dān)的情況下，成功滿足了郊區(qū)分散的打車需求，智能出行平均速度提高8.81%。”
