大数据在很多领域都得到广泛应用。多数时候，人们关注的总是大数据能为企业做些什么，例如帮助提高销售量，发掘更多客户，促进企业高效运行等。事实上，大数据应用的主要目的是提高效率，因此，通过大数据分析产生更高效的交通运输流也是该领域科学家们的课题。研究人员已经花费了数年时间希望找到不同的方法使交通运输流能够更加顺畅。

现在交通堵塞已经成为很多上班族面对的共同挑战，而大数据的正确运用也许可以解决这个问题。面对交通拥堵，人们的第一反应是修更多路，可对一个城市来说，简单地去修建更多的高速路和街道很快就会达到城市所能容纳的峰值，这是不可行的。在这种情况下，就需要一种比较聪明的方案去发挥作用。 

来自麻省理工学院和伯明翰大学的科研人员决定研究来自5个城市的大数据，希望从中发现更多关于交通运输流的详细信息。

研究过程中采集的数据主要来自手机，研究目的集中在现有道路，能否找到最优出行时间。通常情况下，大多数驾驶者选择他们认为最快的路线，但是假如其中部分驾驶者被要求绕路，其他驾驶者就会因此快捷出行。研究者将这种方法称作社会化最优方案。驾驶者如果通过手机应用软件能够被通知自己应该走什么样的路线时，整个交通路况对所有人而言都会变得更加顺畅。要求一小部分驾驶者绕行较长的路线，从而为其他人提供交通便利，听起来有些过分，但是假如我们对所有驾驶者采取轮换，不让他们中的同一批人每天都去绕行，那么解决方案也就应运而生了。

当大数据与其他技术结合后，比如云技术，闪存存储阵列技术的结合，未来将在帮助城市交通管理方面发挥关键作用。无论是为驾驶者提供更好的线路指向，向部分汽车开罚单以保持交通畅通，或者改变交通信号灯模式或公交车路线等，所有这些解决方案都涉及到最新的大数据技术。随着大数据概念的不断传播，我们可以期待全球更多的城市使用这一技术。也许未来的某一天，交通堵塞将会成为人们遥远的记忆。

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