共享经济在出行领域的两个代表性产品滴滴打车与摩拜单车的运营数据还在持续翻滚。据滴滴官方发布，目前平台每天订单超2000万，处理数据超过4500TB，而摩拜早在六月就宣布日订单量破2500万，目前还在以月4%左右的速度增长。

一边是滴滴、摩拜们在卖力地宣传这些“数字”以彰显业绩，另一边我们却看到出行领域面临的爆炸性数据给运算能力提出的巨大挑战，显而易见，唯有云计算才能胜任这样的常态式、智能化的出行大数据处理要求。

大数据与云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分，由此，智慧出行这个云计算的新战场浮出水面，明星产品滴滴、摩拜的“幕后英雄”是腾讯云，而行业的其他大佬们也早已通过各种角度竞相入局。

入局伊始，云服务们还不在一个频道上

智慧出行并没有公认的定义，凡借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等将传统交通与互联网融合的，都可以认为是智慧出行。而这种融合，角度有很多，各云计算在入局阶段，侧重点目前看起来并不一样。

1、腾讯云：以“点”突破，自下而上

先看两类案例。

首先是腾讯云与滴滴的合作。2014年年底的补贴大战中，滴滴前期预估订单量涨幅在10%左右，市场回馈的数据却达到500%，宕机风险显现。经历过微信、QQ春节红包大战海量用户高并发的腾讯云此时介入，滴滴系统整体搬迁至腾讯云。事实上，打车产品其商业模式核心必然是大数据，对车辆、用户的个体计算决定产品整体的策略和方向，腾讯云于滴滴的价值在于对个体出行数据实时统计及预测的运算支持。

此外，在车联网蓬勃发展之际，车载场景下的位置/社交/娱乐/支付等车联网服务、智能网联汽车云平台、车联网运营服务需求快速崛起，腾讯云选择与蔚来汽车、广汽汽车、长安汽车等深度合作，承担汽车智能相关数据的收集、处理及回传工作，用云计算帮助“传统汽车”向“智能汽车”转型，其价值说白了也是从汽车个体出发推动智慧出行的落地。

总结起来，腾讯云对智慧出行的布局，都体现在服务交通工具“个体”上，是一种物联网思维在出行领域的延伸，其两大出行客户滴滴及摩拜，以及最近的汽车品牌合作皆是以“交通基本单位”——汽车或自行车为运营对象，以一个个的“点”为突破口自下而上介入智慧出行。这或许是因为腾讯系连接客户的独特基因，在服务2C公司方面更加得心应手。

2、阿里云：从“面”出发，自上而下

去年10月，杭州·云栖大会上公布了“城市数据大脑计划”，而阿里云在智慧出行里的作品，最典型的也是“城市大脑”中首发且最重要的交通模块。

对交通视频进行实时处理，把摄像头与信号灯联动，计算出更“聪明”的红绿灯时间及转向配置方案，这样的过程必须依赖云端大规模计算集群，阿里云的价值便在于此。在公布计划之前的9月，交通模块已经在萧山区市心路投入使用，红绿灯智能化调节使得道路车辆通行速度平均提升3%-5%，部分路段达到11%，虽然不够明显，但也算是用大规模数据改善交通的探索。

无疑，阿里云介入智慧出行的方式，是从整个交通“系统”着手，自上而下对整个城市的交通进行“俯视”从而优化道路资源配置，其抓手仍然是红绿灯这样的传统的交通管理工具，这同阿里系擅长“体系布局”的基因密不可分。

3、华为云：封闭体系的全面优化

同腾讯云、阿里云不同，华为云介入智慧出行的案例体现在两个独立的封闭交通体系：轨道交通运营支持及ETC全国联网。

轨道交通逐渐成为城市交通标配，预计2020年全国城市轨道交通里程将突破10000公里，与之相对的是，保障轨道交通运营的CCTV系统素来被“烟囱式建设、系统复杂、硬件单点故障影响无法避免”所诟病。华为提供的地铁云监控解决方案实现了存储云化自组网，并可进行多种智能分析，而且基于云平台的开放优势，系统之间的互联互通、共享视频与图像数据更为便捷，为调度和运营提供有力支持，目前该系统已经在长沙、合肥、昆明等城市上线。

此外，华为目前还在致力于将全国ETC联网，为高速公路出行提供运营支持。总得看来，“基站”式的公司基因决定华为最擅长的仍然是数据和网络传输，交通数据的上层延伸和开发还需要其他合作伙伴。

争食的智慧出行，味道好在哪?

云计算领域里，腾讯阿里为了“行业第一”的位子已经明争暗斗多时，而华为云之类的后起之秀也在不断追赶。这次它们把目光集体投向智慧出行，无外乎三个原因。

1、不只是交通发展的大势所趋，还有特殊的“交通国情”

截至6月底，全国汽车保有量达2.05亿辆，其中私家车达1.56亿辆，并且仍以每月164万辆的速度增长，各城市拥堵状况持续恶化，同时年均1.2亿吨的尾气排放也肆掠着天空，占到大气污染源的85%以上。

于是，通过智慧出行疏导交通、减少拥堵、维护环境就显得顺理成章。近日，交通部发布《智慧交通让出行更便捷行动方案(2017—2020年)》，明确指出要推动企业为主体的智慧交通出行信息服务体系建设，促进“互联网+”便捷交通发展，从政策上也给予了智慧出行更多利好。

事实上，拥堵、污染是经济发展过程中的某种必然，美国、日本、欧洲等发达经济体经历过类似阵痛期后，已经开发出各式的ITS(Intelligent Transport System, 智能交通系统)，美国的ITS应用率更是达80%以上。看起来，这是一种大势所趋，只是如今在中国互联网飞速发展的情况下，云计算开始作为载体罢了。然而，并不止于此，中国的交通还存在一些特有的国情给予智慧出行更大的发展空间。

A、经济增长十分快速，超过普遍的城市规划预留，造成许多城市的道路、桥梁过于狭窄，极端拥堵的情况在这些年突然呈现，缺少像西方一样平滑的规划路网改造机会。

B、与纽约、伦敦、东京等城市的城市功能区相对分散在市中心周边地区不同，受传统观念等影响我国城市中心区功能高度集中，大部分人口集中在狭小的市中心生活、工作，交通压力更为集中，出行问题更为棘手。

2、人工智能时代到来，智能也成为交通领域共识

除了巨头们在追捧人工智能，纷纷把它当作“互联网的下一个时代”，在风口熏陶之下，各类企业、事业及政府单位也开始追求以“智能”提升业务/政务的水平。

滴滴、摩拜这样的出行服务商，在车辆配置、路线规划方面需要智能化运算提升平台整体的客运效率，同时惠及司机与乘客，加强双端用户体验;汽车制造商在智能汽车、车联网、无人驾驶汽车等新概念影响下，对车内网的对外链接、提升驾驶体验有了更多兴趣，作为家庭工作之外的第三空间，智能汽车也要成为智能手机、智能家居之外的智能产品“第三极”;在提升政府效率，加强服务职能的国家意志下，肩负“治堵”责任的交通主管部门迫切需要智能化算法来疏导交通，并以此为契机优化城市规划……

而所有的“智能”，都需要匹配极强的计算能力，抛弃自搭服务器的笨重方式，利用云计算就成为了首选的便捷方式。

3、“出行”是最优质的数据来源

如果说人工智能时代什么东西最有价值，数据无疑是那个唯一的答案。除了合作收费、为社会进步贡献力量，云计算们介入智慧出行，还寄希望于在合作框架内获得最优质的出行数据。这种优质，体现在3个方面：

A、频率高。作为最经常性的活动，出行提供了天量的基础数据，仅滴滴单平台每日新增的轨迹原始数据就达70TB+。

B、数据直接。出行多是点对点式的，数据采集后几乎很少需要需要翻译即可投入运算使用。

C、延展性高。出行与个人的社会层级、消费习惯都密切相关，也能够进行群体行为、商圈人流分析等。滴滴每季度发布的交通运行报告，就是在腾讯云的支持下，对城市交通运行、通勤、绿色出行等的系统分析，可以为交通规划、商业投资甚至地产商提供支持。

殊途同归，竞争仍有几个赛点

交通是整体工程，符合木桶效应：任何一个交通要素出现短板，整体效率就无法提升。对政府主管部门来说，未来不管是车辆个体(包括绿色出行的共享单车)还是城市层面都必须实现对接、协调，现在看似在智慧出行上频道不一致的云服务，将难以避免直接竞争。

1、“兼容性”成为竞争优势

既然智慧出行的最终目标是要实现“大一统”，那么各个云计算支持下的智慧出行体系之间就必须存在兼容性“接口”，资源被统一利用起来价值才能最大化。

合理的路网、科学的红绿灯时间及转向配置、驾驶人自主规避高峰时间和路段、轨道交通运营实时调配，任何的偏废都会严重影响整体的交通效率。例如，在扎堆的路段，红绿灯怎么调都无济于事，个人开车规划得很好的智能路线碰上极不科学的红绿灯或道路管制也只能是做无用功。

显然，谁的“协同潜力”更大，谁就将在这一场智慧出行大一统的战争中胜出，目前看来腾讯云、阿里云各有优势。

由于交通本质上是由个体组成，腾讯云物联网模式下的个体联结将具备更多的延展优势，也能起到阿里云的路网智能分析与疏导的作用。而且，个体出行信息从下到上汇集的过程真实而准确，比起阿里云通过综合监控数据进行算法预测的准确性会更高。例如，腾讯云支持下，滴滴在济南等地推进智能交通项目，通过大数据指挥红绿灯周期，在很多区域减少了20%以上拥堵，高于了阿里云城市大脑11%的最高数据。

反过来，阿里云也有自己的优势，在城市所有道路摄像头数据联网分析的基础上，接入滴滴、摩拜等个体出行数据，实现上下协同、更加综合的交通分析在技术扩展上并不困难，而这种双端同时分析反过来又能提升道路控制、车辆出行指导的准确率。

2、无人驾驶成趋势，云计算更要服务未来

清华大学智能网联车辆研究中心2016年年底发布的《智能网联汽车技术路线图》，对时下最火的人工智能概念——无人驾驶进行了整体规划，由于其官方背景，该路线图让我们确信看似科幻的全面无人驾驶已经近在眼前。

按照规划，2016-2017年为辅助驾驶阶段，2020前实现部分无人驾驶，2025年前实现有条件无人驾驶，2030年左右实现全面无人驾驶。基于无人驾驶对环境的苛刻要求，车联网也被分为车内网(汽车独立电子系统)、车载互联网(智能化功能系统)与车际网(道路行驶汽车间的相互通信)三个部分，显然，目前腾讯云与蔚来汽车、广汽等合作还仅处车载互联网的辅助驾驶阶段。

如何在出行体系上适应全面无人驾驶的要求将成为治理拥堵之外的新课题，也将成为云计算们竞争的共同方向。服务于汽车企业的腾讯云，可转向为车际网运算提供服务，并将自动驾驶必要数据提供给车内网提升AI水平;阿里云的城市大脑或许能够为无人驾驶提供必要的环境保障，通过接入汽车网络系统提供必要的路况数据;而华为云的机会可能在于ETC相关的自动化停车场景，毕竟自动停车将是无人驾驶最重要的内容之一。