前言

金准人工智能专家分析认为，本季全国93%城市拥堵同比下降或持平，拥堵程度环比也均明显下降。从24小时拥堵趋势同比来看，城市早晚高峰拥堵下降明显。此外，金准人工智能专家对部分城市的拥堵缓解原因及治堵举措进行了相关分析，其中济南、银川、上海等地治堵效果显著。

一、城市拥堵立体诊断

1.1时间、空间、效率分析

指标整体升维，从单一指标升级到9项指标。新增指标分别有时间-高峰时长占比、时间-通勤压力指数、时间-拥堵经济损失、空间-拥堵里程占比、空间-常发拥堵路段里程比、空间-缓行里程占比、效率-拥堵延时指数、效率-平均速度、效率-主干路高峰速度标准差系数。通过多项指标立体化综合评价城市拥堵的特征，从而做出全面立体的诊断，以期为管理部门提供量化有价值的全面参考。

城市立体诊断矩阵

金准人工智能专家根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结合9大指标对城市进行时间、空间、效率多维度的立体分析，用各维度诠释城市交通运行状态，透析城市真正堵因。从单项指标超过5个进入TOP10的城市可以发现，一线城市多项指标整体靠前。

一线城市最少有6项指标位于单项指标前10中

金准人工智能专家根据各项指标进入TOP10的数量将城市拥堵进行分级，来判断城市立体化拥堵程度。数据显示，一线城市北京、上海、广州的拥堵时长、拥堵里程比、出行速度、延时指数等7项指标排名进入单项TOP10，意味这些城市各方面拥堵均较突出。而长沙、武汉、太原、郑州等省会城市整体相对较好，单项指标均无进入TOP10的城市。

城市立体诊断分级

从三个要素综合来看，各指标是随着规模变大而增高，个别规模城市指标突出超过更高规模城市。

从雷达图可以看出，三项指数和三个类型的城市呈现同步变大情况，而从三维图可以看到，超大城市都位于较高的位置处于第一集团，但也可以发现，贵阳、佛山等大城市在三项指数达到超大规模的水平，而超大城市天津则位于大城市集中区域，处于较低的水平。

速度标准差分析

多数城市存在标准差系数高，拥堵延时指数相对也较高，快速路标准差系数最高的城市是南宁，而主干路高峰速度标准差最高的城市为深圳

高峰速度标准差系数，是高峰速度标准差与相应平均数对比的结果，从相对角度观察速度变化的差异和离散程度。系数越高说明城市高峰速度变化越大。不同规模的城市速度标准差系数分布情况也有所不同。超大型城市快速路和主干路相对标准差系数较高。从道路等级上来看，快速路的标准差系数普遍高于主干路，哈尔滨则相反，其主干路的标准差系数高于快速路，这于其快速路分布较偏，拥堵程度较低有关。再从高峰拥堵延时指数来看，速度变化较离散的城市多是拥堵程度相对较高的城市。

1.2拥堵经济损失分析

北京月拥堵成本破千，因拥堵造成的时间成本占月平均工资12.4%。根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，北京三季度平均每月因拥堵造成的时间成本达1049元，是唯一超千元的城市，占月平均工资比的12.4%。但与去年的12.8%相比月平均工资比重有所下降，在拥堵成本TOP10的城市中有9个城市月平均工资比重出现下降。

沈阳高峰拥堵时长占比最高，北京通勤压力最大

1.3高峰拥堵时长占比、通勤压力指数

根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，沈阳高峰拥堵时长占比最高，有52.76%的时间拥堵高于平峰；北京早高峰拥堵延时指数1.935，排名第一；

1.4高峰平均车速

济南平均车速同比提升最大，2018Q3超80%的城市平均车速较2017Q3有所提升。

根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，济南平均车速提升幅度最大，达33%，在监测的50个城市中有44个城市平均车速同比去年有所提升，只有6个城市平均车速同比去年有小幅下降，分别为淄博-6.4%、保定-4.4%、贵阳-3.5%、兰州-2.9%、深圳-2.2%、佛山-2.1%。淄博车速下降最大或与城市施工有关

1.5拥堵里程占比

北京是本季拥堵占比最高的城市，高峰时拥堵里程占比达10.85%。拥堵里程比例主要衡量城市各等级道路处于中度拥堵、严重拥堵等级的路段里程比例，从空间分布的角度反应道路网交通拥堵的影响辐射范围。根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，北京高峰拥堵里程占比排名第一，广州、上海分列第二和第三名。

1.6拥堵延时指数

全国拥堵走势整体下降，同比2017Q3有93%的城市拥堵下降或持平。在高德交通大数据监测的361个城市中，有8%的城市通勤高峰受拥堵威胁，有57%的城市通勤高峰处于缓行，本季有35%的城市通勤不受拥堵威胁。同比来看，2018Q3同比2017Q3有69%的城市出现下降，有24%的城市拥堵同比基本持平，只有7%的城市拥堵同比出现上涨。其中贵州、四川等省有小部分城市及部分边界口岸拥堵上涨。而沿海区域及中部省会的城市拥堵呈现下降。

2018Q3中国城市通勤高峰拥堵热力图

全国361城市整体拥堵缓解明显，同比下降3.9%，环比下降3.6%。在高德交通大数据监测的361个城市中，从整体情况来看，同比拥堵下降3.9%而环比下降3.6%，从24小时拥堵趋势同比来看，早高峰拥堵下降明显，晚高峰拥堵时长缩短。

全国361个城市整体情况

长三角区域拥堵低于全国均值，成渝地区拥堵最高。全国主要经济区域以成渝区域拥堵程度最高，而长三角区域高峰拥堵延时指数1.48低于全国5%，是交通状况最好的区域。

各区域拥堵延时指数

2018Q3北京蝉联榜首，济南掉出前10。根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，本季北京高峰拥堵延时指数1.982，本季高峰平均车速23.9km/h；重庆高峰延时指数1.872，车速22.60km/h。分别位于榜单第一、二位。本季老牌堵城济南首次掉出前10，位于第19位，由于快速路成网和断头路打通，使平均车速达到28.2km/h，较2017Q3提升近7km/h，提升明显，拥堵改善突出。

2018Q3通勤高峰十大堵城分布图

相比去年同期7-9月拥堵都有明显下降，全天24小时中白天呈现整体下降趋势。根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，2018年7-9月同比去年都有明显下降，其中8月下降最大，达到5.1%，而全天24小时上来看，高峰峰值下降明显。2018Q3拥堵同环比都下降明显的原因可能与城市逐渐重视交通拥堵情况、路网持续改造升级、大数据交通治理、网约车出行减少等因素有关。

拥堵整体呈下降趋势

按城市规模划分堵城榜，超大特大型城市北京排名第一，大、中型城市贵阳第一。按照不同城市规模来对50个主要城市拥堵做排名，以期提供更多维度的量化参考。数据显示：本季超大、特大型城市中北京拥堵排第一，高峰拥堵延时指数1.982，其次为重庆、哈尔滨。而在大、中型城市拥堵TOP10榜单中贵阳排名第一，其次为长春。

超大、特大、大、中型城市拥堵TOP10

而限行对拥堵影响中，京津冀限行力度最大，济南和哈尔滨是未增加限行措施拥堵缓解明显的城市。根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，京津冀的限行力度最大，多数主要城市已经实施常态化尾号限行；济南、哈尔滨在没有新增限行的情况下拥堵缓解明显，与交通治理和路网改善关系较大。济南主要是通过城市快速路成网和打通断头路使拥堵下降，而哈尔滨则是通过交通大数据治理、公交线路调整、站台拆分、道路禁停、限左、增加停车位等多项重要措施，缓解城市拥堵。

二、上海、北京拥堵分析

本节具体分析上海和北京的拥堵情况。

2.1路网开通对上海交通影响

S26入城段开通，周边区域车速提升11%，高峰时拥堵下降10%。S26入城段（G15沈海高速—嘉闵高架路）开通后运行平稳，开通路段平均车速在75km/h，对周边影响明显区域平均车速提升11%，高峰拥堵延时指数下降10%。

S26入城段对交通影响

S26入城段（G15沈海高速—嘉闵高架路）开通对周边流量影响明显,嘉闵高架下降8%,菘泽高架下降16%。

S26入城段对交通影响

2.2北京拥堵分析

北京拥堵时段依旧集中在早晚高峰时段，但拥堵程度较先前略微好转。北京市拥堵峰值仍旧集中在早、晚高峰时段。拥堵在西城区、东城区、朝阳区三大区域较为明显，其拥堵水平高于北京市区整体拥堵水平；2018第三季度中，各区早晚高峰拥堵程度较2018第二季度，均略微下降。其中高峰时段平均下降率约为5.8%；2018第三季度中，各区拥堵较2017第三季度也略微下降，但下降程度不及对比2018第二季度，下降率仅为3.7%。

北京市各区24小时拥堵延时指数拟合

具体来说，昌平区拥堵集中在非城市道路，其他区拥堵集中在城市道路；快速路车流过饱和，次干路及支路对车流引导需加强；

选取各区前200拥堵道路，进行拥堵原因分析：

（1）快速路车流过饱和（红色字体部分）：

西城区、东城区、朝阳区及海淀区中，最高道路拥堵率全部为快速路，并且快速路使用率为100%。

两指标说明说明早晚高峰时段大多驾驶者首选快速路行驶，过多车流聚集造成快速路流量过饱和，拥堵加重。

（2）支干路及次干路分流效果不佳（点状圆圈部分）：

主干路及次干路随有较高使用率，但其拥堵率与快速路的拥堵率相差较多。

这说明支干路及次干路在快速路处于拥堵或严重拥堵时，大多车辆并没有选择次干路或支路为驾驶替代路线，改变行驶习惯。

（3）昌平区拥堵集中在支路及非城市道路（点状方框部分）：

昌平区没有快速路，而主干路、次干路在使用率不高的情况下，道路拥堵率也很低（低于10%），这说明拥堵多集中在支路或非城市道路（如高速公路、县道）。

各区前200拥堵道路，进行拥堵原因分析

金准人工智能专家认为，进入21世纪，中国城镇化、机动化进程不断加快。以交通拥堵为代表的城市交通问题开始成为困扰中国大城市的普遍难题。交通拥堵首先出现在几个特大城市——北京、上海、广州、成都等，并在短短几年间迅速蔓延至百万人口以上的大城市，甚至一些中小城市也出现了严重的交通拥堵问题，且愈演愈烈。未来，等到自动驾驶、电动共享汽车等大规模普及时，拥堵问题或将得到彻底解决。

附录A（高峰拥堵延时指数排名1-25名）

附录A（高峰拥堵延时指数排名26-50名）

三、互联网+城市治堵案例

3.1高德地图助力交通治理，多项措施缓解交通拥堵

智慧诱导通过提前分流、极度拥堵规避两种手段缓解了道路拥堵。提前分流，通过优化流量分配，使干预道路在通行速度平稳的前提下承载流量上涨；智慧锥桶高德地图联合多家行业管理单位，发明创新了一系列基于物联网的道路安全解决方案。行业首创通过对传统的交通安全设施（交通反光锥、事故三角架等）加装定位和物联网模块的方式，实现道路施工、事故和封闭管制信息的采集和发布。

3.2城市治理分析——智慧诱导

（1）宣城宣广枢纽东向排序调整

宣广枢纽东向西节假日易发生拥堵，9.30、10.1对道路制作排序调整事件，提前分流。干预期间有效缓解了道路拥堵情况，干预道路同比去年交通状况平稳，未出现严重拥堵，且整体通行速度上升30.0%，通行时间下降34.7%。同时推荐道路交通状况良好，未出现拥堵情况。

（2）宣城宣广枢纽东向拥堵评估

宣广枢纽东向西节假日易发生拥堵，9.30、10.1对道路制作排序调整事件，提前分流。干预期间有效缓解了宣桐高速的拥堵，2017年宣桐高速2天平均拥堵指数1.97，2018年仅为1.12，拥堵缓解43%。同时，推荐道路同比去年交通状况平稳，整体畅通状态。

（3）珠海排序调整&到达点分流

国庆期间珠海市情侣路附近举办沙滩音乐节，为缓解拥堵，10.2对相关道路制作排序调整事件，提前分流；同时进行到达点干预，对停车点进行分流疏导。干预道路同比去年交通状况平稳，未出现拥堵，且整体通行速度上升14.3%，通行时间下降51.1%。同时推荐道路交通状况良好，未出现拥堵情况。

（4）珠海沙滩音乐节排序调整事件拥堵评估

国庆期间珠海市情侣路附近举办沙滩音乐节，为缓解拥堵，10.2对相关道路制作排序调整事件，提前分流；干预道路情侣中路同比去年交通状况更加平稳，全天拥堵指数仅为1.65，较去年国庆的1.96下降约16%。同时推荐道路梅华东路交通状况良好，未出现拥堵情况。

3.3城市治理分析——智慧锥桶

大连交警全市范围使用智慧锥桶，道路封闭和施工信息精准发布，秒级精确米级精准，提醒用户小心驾驶和及时绕行，有效的提升了道路通行效率。2018Q3，正是大连旅游旺季，但大连拥堵同比下降8.2%，并没有因出行旺盛而造成拥堵上涨，从平均车速来看，大连本季平均达26.6km/h较2017年Q3提升9.1%。

3.4城市治理分析——济南

同比2017年Q3济南拥堵全线下降。

从2018Q3济南的全天拥堵趋势来看，7月到9月上旬拥堵较为平稳，只有9月中旬出现严重情况，与连续降雨关系较大，其它时段拥堵程度都相比去年有明显改善，从空间上来看，相比去年同期，济南城区道路缓行变少，拥堵范围也有所缩小。城区的运行效率提升与济南的快速路成网关系较大。

快速路成网，缓解城区内主要道路通行压力，使济南拥堵下降显著。

流量相对下降的纬十二路（北向南）拥堵同比下降28.7%，明湖北路（东向西）拥堵同比下降16.3%，从流量分布来看，2017Q3由于路网未成形市区道路承担部分过境流量，而当路网整体成形后，基本不再承担过境流量，从而导致市区主要道路流量减轻，拥堵缓解。

3.5城市治理分析——银川

银川拥堵同比下降0.4%，环比下降6.5%。

我们通过同环比来监测银川拥堵情况，数据显示银川同比下降0.4%，环比拥堵下降6.5%，本季出现拥堵下降或与银川市政府4月底提出的“疏堵提畅”有关，目前从各等级道路拥堵缓解来看，银川治堵效果初显。据悉，未来银川将在交通信号优化、智能诱导、指挥调度以及交通组织规划和功能优化等多方面发力，打造银川城市交通大脑，服务交通管理和公众出行。

银川不同等级道路环比逐渐下降,支干路降幅最大。

从不同等级的道路环比来看，银川支干路拥堵程度最高也是本次降幅最大的道路，降幅达11.5%，而主干路和次干路拥堵分别下降5.7%、6.6%。

四、县城活力与出行特征

4.1县域消费娱乐特征——消费能力

综合实力较强的县级城市人均GDP是全国人均的2倍以上，GDP增速也明显高于全国均值。

根据高德地图交通大数据监测的综合实力与拥堵程度相对较高的县城，其经济发展都具有一定的地方特色，如义乌是以小商品为主要经济，福建的几个县都是以体育休闲品牌为主要经济。

4.2县域出行特征——24小时分布

相比一线城市百强县起的早，白天出行活跃，出行频次较对较低；百强县出行高峰比一线城市早一小时。

根据驾车出行量来看，百强县起的早，出现高峰的时间也较早，白天的出行比较明显高于一线城市，而在18：00以后出行明显减少。从驾车频次来看，百强县少于一线城市较多。我们从出行分类中选出学校的24小时分布来看，百强县去往学样同样是出行早，上午前往学校出行比例明显高于一线城市，且百强县的下午出行高峰同样比一线城市早一小时。

4.3县域出行特征——周末偏好

百强县周末出行目的地在教育、旅游最多；夜间百强县公园广场出行最多，一线城市商场出行最多。

从周末出行占比分布来看，周末休闲娱乐出行，主要集中在教育、旅游；百强县夜间生活也较有特色，虽然在购物、运动、休闲上少于一线城市但在公园广场和一线城市出行比例一致

4.4县域出行特征——通勤

百强县通勤距离比一线城市少36%，通勤所需时间是一线城市的1/5且全天无拥堵。

根据高德地图交通大数据监测的百强县发现,县级城市行驶里程较一线城市低36%,而通勤时间一线城市是县级城市的5倍差距明显,以紧邻上海的昆山市为例,高峰通勤里程7.5km小于上海的9.3km,从行驶时间上来看,昆山只有17.4分钟，而上海却有46.7分钟。从24小时拥堵情况来看,百强县拥堵峰值只有1.42未达到缓行。

4.5县域出行特征——出行标签

石狮是惬意指数最高的百强县，重庆是惬意指数最低的城市。

惬意指数通过拥堵延时数、通勤距离、通勤时间归一化加权得到惬意指数值，值越高代表越惬意，百强县石狮拥堵程度低、通勤距离短、通勤用时少成为最惬意的百强县。而惬意指数最低的是重庆，其拥堵延时指数高、通勤距离长，且用时久。

4.6县域出行特征——百强县游、娱、吃、购标签

4.7县域娱乐特征——明星演唱会

苏州的百强县最受明星欢迎，县城开演唱会一票难求，拥堵涨幅大。

常熟、张家港、昆山、义乌等百强县受明星欢迎，不乏大牌明星，如张学友、刘德华、周杰伦、潘玮柏等，以近期在张家港市体育中心体育场开演唱会的潘玮柏为例，会场人员爆满，一票难求，当天晚高峰较平日上涨37%，驾车出行用户增加10倍。

县级城市演唱会驾车出行热度和拥堵涨幅都超过一线城市。

金准人工智能专家分析了近期某明星的5场演唱会，发现在县级城市张家港的演唱会所在的体育馆导航到达情况和周边拥堵情况都明显高于其它城市。

五、新技术预研——交通状态预测的挑战

5.1新技术预研——多步预测情形，模型优势明显，可更好的预测交通状态

多步预测情形，模型优势更加明显,早高峰时段，模型能够更好捕捉交通状态变化趋势。

地铁出行一直受到公众的欢迎，最主要的一个因素就是准时，不受拥堵的威胁。驾车出行，尤其在交通拥堵时其时间的不可控性越来越大，如果可以对出行有一个精准的预测，就能很好的提高驾车的出行体验。交通路况影响日常出行时基于路况预测的旅行时间估计和基于路况预测的动态路径规划，一方面可以节约出行时间，另一方面也可以提前规避拥堵路段让驾驶更舒心，未来交通与城市计算联合实验室，通过不同预测时长情况下各模型预测发现，多步预测情形，模型优势明显，可更好的预测交通状态。

5.2 2018Q3国内主要城市路口信号灯供需调控能力分析

北京早高峰失衡最高，杭州高峰期失衡最低。

我们利用路口状态和均衡状态之间的差异值（用失衡指数度量）来评估路口信号灯供需调控能力，失衡从进口道间状态失衡和出口道与进口道之间状态失衡两方面综合评估。失衡指数越高，路口状态失衡越严重，失衡状态分为不失衡、轻度、中度、严重和极度五个等级。本次依旧选择北京、上海、杭州、广州、深圳5个城市主城区范围内重要信号灯路口（丁字、十字）为评估对象。

趋势分析

•2018Q3工作日，所有城市信号灯路口平均看来均不失衡，但在工作日出现两个失衡指数的高峰，分别为早8:00和晚18:00。

对比分析

•工作日范围内，北京在早高峰期间失衡指数最高，广州在晚高峰期间失衡指数最高。

•杭州在工作日的早晚高峰期间失。

5.3 2018Q3工作日高峰期中度失衡及以上累积超过30min信号灯路口占比分析

基于2018Q3每天各城市高峰期中度失衡及以上累积超过30min信号灯路口占比平均分析：早高峰北京占比最高，晚高峰广州占比最高，杭州在早晚高峰占比均最低。

2018Q3工作日高峰期北京、广州常发性中度失衡及以上路口。