StreetLight Data如何使用机器学习将城市带入交通革命

出行革命可能具有改变城市的潜力，但在短期内，打车应用，自行车共享和电动踏板车的兴起使许多地方官员感到满意。大量的数据和机器学习可以帮助使这一运动回到正轨。

这就是旧金山的StreetLight Data所做的赌注。该公司正在帮助城市驾驭从智能城市传感器到移动电话再到新的交通方式的各种事物生成的数据爆炸，以重塑城市规划。随着城市在不断增长的人口和污染下吟，从长远来看，更有效地利用数据可能成为使其变得可居住的关键。

StreetLight Data首席执行官兼联合创始人劳拉·谢维尔（Laura Schewel）表示：“我们正在利用漫游的大量移动设备。” “缺乏对基本交通方式的洞察力正在抑制我们作为一个社会就真正重要的事情做出明智决定的能力。例如，每年如何分配数万亿美元的基础设施预算，或者如何高效地放置电动汽车充电器。”

成立于2012年的StreetLight 是更广泛的全球运动的一部分，该运动正在使用新的数字工具来深入了解人们的出行方式和运输方式。该公司已筹集了总计2900万美元的风险投资，最近一次是在2018年进行的1000万美元融资。

该公司的平台利用了无数来源的数万亿GPS和蜂窝数据点，包括手机，智能城市周围的传感器，联网汽车和物联网部署。几乎所有传输有关位置信息的信息都可以插入公司的服务中，该服务将匿名化通过伙伴关系接收的信息，即使它允许进行极其精细的跟踪。

数据被提取到StreetLight的机器学习环境中，可以在其中进行处理以快速洞察汽车，卡车，自行车，踏板车和行人的交通方式。该公司的机器学习功能可帮助城市规划人员确定数据是来自自行车，汽车还是沿着街上走的人。基于这些信息，他们可以对基础设施投资如何以及在何处可以改善流通进行建模。

Schewel说：“如果建立自行车道的资金有限，他们应该去哪里？” “嗯，这取决于您想要什么。如果您想要的是提高低收入人群的自行车安全性，那么某些地方是您的重中之重：低收入人群长时间骑自行车的地方。我们可以向您展示正确的地方。但是，如果您的首要任务是让尽可能多的车辆离开道路，那么让我们找出大多数人每次旅行行驶两英里的地方，因为那很愚蠢。”

通常，StreetLight是一个中立的参与者，客户在公司不必知道项目范围的情况下访问数据。但是在最近的案例中，该公司确实以说明该服务如何工作的方式直接参与其中。

数据驱动的决策

圣塔克拉拉（Santa Clara）市和西门子（Siemens ）获得了加利福尼亚能源委员会（California Energy Commission）的赠款，以创建放置电动汽车充电站的蓝图。这个想法是采取一种更全面，更主动的计划方法，而不是像私营公司提出的那样一次批准一个充电站。

在圣塔克拉拉（Santa Clara）和西门子（Siemens）进行社区宣传的同时，街灯（StreetLight）的作用是帮助制定一系列可回答的问题，这些问题可用来推动数据决策。

Schewel说：“我们的工作更加紧密，因为我们设计了一种特殊的仪表板来支持EV充电，而这确实符合Santa Clara和西门子的目标。”

例如，该市想知道在哪里可以放置由本币补贴的电动汽车站，该电动车站最有可能使当地居民或当地企业的送货司机受益。但是，一个人如何定义这些目标会很快产生很多矛盾。

“事实证明人们想要很多不同的东西，” Schewel说。“他们希望充电器在很多人停放的地方，但是他们也希望充电器在很多当地卡车停放的地方，而人们在当地，而不仅仅是人们居住的地方谁有车道。并且必须将其放置在公用事业可以充电的地方。基本上，所有这些事情都是没有道理的。”

圣塔克拉拉（Santa Clara）的关键将是对不同的优先级进行排名，并赋予它们不同的权重，最终会影响社区价值观和政治的问题以及仅靠数据无法解决的问题。一旦发生这种情况，规划人员可以简单地单击这些权重的不同权重和等级，以了解他们如何改变电动汽车充电站的位置。

“圣克拉拉说，'如果你关心这六件事，这就是地图。'”舍维尔说。“但是，如果您对第三件事给予更多的重视，这就是地图的变化方式。这样一来，就可以进行以数据为依据的，关于不同优先级的取舍的迭代对话。”

未来规划

这种能力可能会在城市规划以及城市规划专业方面带来巨大变化。Schewel的背景是城市规划，他说接受类似培训的人的时代是不同的。

她说：“当我开始读研究生时，运输工程并不是创造力和创新力的人所做的。” “现在，城市规划硕士学位的申请正在激增。在过去的十年中，这一领域变得如此重要和至关重要。

这种趋势是由此类数字工具所带来的影响驱动的，这种影响使计划人员摆脱了通常漫长而乏味的数据收集过程，而这些过程仍然在范围上十分有限。Schewel说：“我们与之合作的市政部门和规划师一直在等待这样的事情。” “我们正在为客户释放行为，尤其是那些获得每月订阅的客户，他们开始运行疯狂的项目，因为他们很高兴了解道路上发生的事情。”

同时，出行市场正在为这类人才带来激烈的竞争，这可能给公共部门带来麻烦。

“我们看到的另一件事，现在只是其中的一小部分，就是Uber正在招募具有运输计划的人员，而踏板车公司正在招募他们，而我正在招募他们，” Schewel说。“所有城市都必须竞争，坦率地说，我们要付出更多。”

这些人才至关重要，因为推动这一转变的趋势只会在未来几年加速。规划者已经在展望如何最好地适应自动驾驶汽车，即使这种技术的时间表仍然很模糊。机器人运载工具不断在街道和人行道上漫游的前景可能会给规划决策带来另一麻烦。

最近，StreetLight开始与Uber合作，讨论有关空中运输的规划。这样的模式，无论是送货无人机还是载有乘客的自动驾驶汽车，都有可能取代整个地区的长途旅行，这反过来又可能改变某些公共交通系统的交通流量和优先次序。

同时，数据的丰富性也在扩大。随着越来越多的设备（如踏板车和街道上的互联自行车）的出现，StreetLight正在积累涵盖更广泛地理范围的更具体的数据。更多可穿戴设备增加了另一层信息。

Schewel说，随着5G的推出，该公司期望它将以前所未有的精确度提供大量的位置信息。

Schewel说：“数十年来，我们一直在数据空白中运营。” “因此，我对这些灵活的工具感到非常兴奋，这些工具使社区和决策者能够成为自己的数据科学家。”

时间:2019-12-04 00:00  来源:可思数据    转发量:次