北京は阿里雲大データ技術で服装城の位置を測定します。

都市は1つの有機体で、1つの都市は一日の中で、内部の潮汐はどのように上がりましたか？行き来する車はどこから来て、どこに行きますか？それらの貨物輸送車の集散地は合理的に分布していますか？都市の汚染と交通の圧力を軽減するためにもっと優れた貨物輸送ルートがありますか？

現在、北京市都市計画設計研究院は阿里雲大データプラットフォームの数を増やし、都市物流と交通計画の新しいモデルを模索している。

連合雲康

北京市都市計画設計研究院は数プラスプラットフォームに基づいて「物流イーグル・アイ」システムを構築しており、大データ技術で貨物輸送車の集散点分布を研究している。

北京市都市計画設計研究院交通計画所の主任技師張暁東氏によると、数プラスプラットフォームの大データツールと関連するスマートアルゴリズムを利用して、都市物流と配送に関する問題を効果的に最適化し、さらに根本的に解決することができます。

倉庫用地選定、規模確定及び計画保障、都市物流知恵配送体系設計、配送過程の商品、路線、車両、人力最適化。

市都市計画設計研究院によると、これまでの交通計画者は地域交通を評価し改善する際、通常は伝統的な交通量観測データ、毎日の交通渋滞指数と平均速度データを利用して、また地域土地利用状況を合わせて居住人口と就業職位と自動車保有量を見積もる。

このような計算方法では、服の卸売りなどの特殊な業種による就業や増産、交通量の規模を正確に判断することができず、さらに地域改善方案（服装城の外遷やアップグレード改造など）の有効性と潜在的な影響を支持して論証することができない。

北京の南四環の大紅門地区を例にとって、ここは北京の中軸の南苑路の西に位置しています。主幹線道路は双方向8車線がありますが、朝晩のラッシュ時にはここは全部渋滞がひどいです。

交通量が多い以外に、他の原因でここの渋滞がありますか？北京市都市計画設計研究院が提供しているケース分析では、大紅門地区の服装城の貨物輸送車は渋滞に対する貢献も大きいと見られます。

「物流イーグル・アイ」雲のプラットフォームでは、平日の午後3時前後に大紅門地区の道路が渋滞しているのがはっきりと見えます。また、この地域では宅配便が密集しており、物流の強度も赤色と表示されています。

現在は「物流イーグル・アイ」システムに基づいて、物流の強度、空間分布、時間分布を総合的に分析することができ、同時に常住人口/流動人口、移動時間、交通方式、常態/偶発行為などのデータ分析結果を融合して、服装卸売業の増加交通規模と移動行為の特徴をより正確に確定し、上述の問題を解決するために力強い支持を提供しています。

阿里雲さんは今年1月に世界初のワンストップデータプラットフォーム「数加」を発表しました。計算エンジン、開発セット、可視化ツールと業界解決方案をまとめました。アリババの十数年来のビッグデータ技術を網羅しています。

このプラットフォームは人工知能、機械学習、知能音声などの先端技術を集積しており、十分な技術力がない機構もデータから「石油」を抽出することができます。