編者按：大資料與雲計算的關係就像硬幣的正反面一樣密不可分， 由此， 智慧出行這個雲計算的新戰場浮出水面， 明星產品滴滴、摩拜的“幕後英雄”是騰訊雲，
共用經濟在出行領域的兩個代表性產品滴滴打車與摩拜單車的運營資料還在持續翻滾。 據滴滴官方發佈， 目前平臺每天訂單超2000萬， 處理資料超過4500TB， 而摩拜早在六月就宣佈日訂單量破2500萬， 目前還在以月4%左右的速度增長。
一邊是滴滴、摩拜們在賣力地宣傳這些“數字”以彰顯業績， 另一邊我們卻看到出行領域面臨的爆炸性資料給運算能力提出的巨大挑戰， 顯而易見， 唯有雲計算才能勝任這樣的常態式、智慧化的出行大資料處理要求。
大資料與雲計算的關係就像硬幣的正反面一樣密不可分， 由此， 智慧出行這個雲計算的新戰場浮出水面，
入局伊始， 雲服務們還不在一個頻道上
智慧出行並沒有公認的定義， 凡借助移動互聯網、雲計算、大資料、物聯網等將傳統交通與互聯網融合的， 都可以認為是智慧出行。 而這種融合， 角度有很多， 各雲計算在入局階段， 側重點目前看起來並不一樣。
1、騰訊雲：以“點”突破， 自下而上
先看兩類案例。
首先是騰訊雲與滴滴的合作。 2014年年底的補貼大戰中， 滴滴前期預估訂單量漲幅在10%左右， 市場回饋的資料卻達到500%， 宕機風險顯現。 經歷過微信、QQ春節紅包大戰海量用戶高併發的騰訊雲此時介入， 滴滴系統整體搬遷至騰訊雲。 事實上，
此外， 在車聯網蓬勃發展之際， 車載場景下的位置/社交/娛樂/支付等車聯網服務、智慧網聯汽車雲平臺、車聯網運營服務需求快速崛起， 騰訊雲選擇與蔚來汽車、廣汽汽車、長安汽車等深度合作， 承擔汽車智慧相關資料的收集、處理及回傳工作， 用雲計算幫助“傳統汽車”向“智慧汽車”轉型， 其價值說白了也是從汽車個體出發推動智慧出行的落地。
總結起來， 騰訊雲對智慧出行的佈局， 都體現在服務交通工具“個體”上， 是一種物聯網思維在出行領域的延伸，
2、阿裡雲：從“面”出發， 自上而下
去年10月， 杭州·雲棲大會上公佈了“城市資料大腦計畫”， 而阿裡雲在智慧出行裡的作品， 最典型的也是“城市大腦”中首發且最重要的交通模組。
對交通視頻進行即時處理， 把攝像頭與信號燈聯動， 計算出更“聰明”的紅綠燈時間及轉向配置方案， 這樣的過程必須依賴雲端大規模計算集群， 阿裡雲的價值便在於此。 在公佈計畫之前的9月， 交通模組已經在蕭山區市心路投入使用，
無疑， 阿裡雲介入智慧出行的方式， 是從整個交通“系統”著手， 自上而下對整個城市的交通進行“俯視”從而優化道路資源配置， 其抓手仍然是紅綠燈這樣的傳統的交通管理工具， 這同阿裡系擅長“體系佈局”的基因密不可分。
3、華為雲：封閉體系的全面優化
同騰訊雲、阿裡雲不同， 華為雲介入智慧出行的案例體現在兩個獨立的封閉交通體系：軌道交通運營支持及ETC全國聯網。
軌道交通逐漸成為城市交通標配， 預計2020年全國城市軌道交通里程將突破10000公里， 與之相對的是， 保障軌道交通運營的CCTV系統素來被“煙囪式建設、系統複雜、硬體單點故障影響無法避免”所詬病。 華為提供的地鐵雲監控解決方案實現了存儲雲化自組網，並可進行多種智慧分析，而且基於雲平臺的開放優勢，系統之間的互聯互通、共用視頻與圖像資料更為便捷，為調度和運營提供有力支援，目前該系統已經在長沙、合肥、昆明等城市上線。
此外，華為目前還在致力於將全國ETC聯網，為高速公路出行提供運營支援。總得看來，“基站”式的公司基因決定華為最擅長的仍然是資料和網路傳輸，交通資料的上層延伸和開發還需要其他合作夥伴。
爭食的智慧出行，味道好在哪？
雲計算領域裡，騰訊阿裡為了“行業第一”的位子已經明爭暗鬥多時，而華為雲之類的後起之秀也在不斷追趕。這次它們把目光集體投向智慧出行，無外乎三個原因。
1、不只是交通發展的大勢所趨，還有特殊的“交通國情”
截至6月底，全國汽車保有量達2.05億輛，其中私家車達1.56億輛，並且仍以每月164萬輛的速度增長，各城市擁堵狀況持續惡化，同時年均1.2億噸的尾氣排放也肆掠著天空，占到大氣污染源的85%以上。
於是，通過智慧出行疏導交通、減少擁堵、維護環境就顯得順理成章。近日，交通部發佈《智慧交通讓出行更便捷行動方案（2017—2020年）》，明確指出要推動企業為主體的智慧交通出行資訊服務體系建設，促進“互聯網+”便捷交通發展，從政策上也給予了智慧出行更多利好。
事實上，擁堵、污染是經濟發展過程中的某種必然，美國、日本、歐洲等發達經濟體經歷過類似陣痛期後，已經開發出各式的ITS（Intelligent Transport System, 智慧交通系統），美國的ITS應用率更是達80%以上。看起來，這是一種大勢所趨，只是如今在中國互聯網飛速發展的情況下，雲計算開始作為載體罷了。然而，並不止於此，中國的交通還存在一些特有的國情給予智慧出行更大的發展空間。
A、經濟增長十分快速，超過普遍的城市規劃預留，造成許多城市的道路、橋樑過於狹窄，極端擁堵的情況在這些年突然呈現，缺少像西方一樣平滑的規劃路網改造機會。
B、與紐約、倫敦、東京等城市的城市功能區相對分散在市中心周邊地區不同，受傳統觀念等影響我國城市中心區功能高度集中，大部分人口集中在狹小的市中心生活、工作，交通壓力更為集中，出行問題更為棘手。
2、人工智慧時代到來，智慧也成為交通領域共識
除了巨頭們在追捧人工智慧，紛紛把它當作“互聯網的下一個時代”，在風口薰陶之下，各類企業、事業及政府單位也開始追求以“智慧”提升業務/政務的水準。
滴滴、摩拜這樣的出行服務商，在車輛配置、路線規劃方面需要智慧化運算提升平臺整體的客運效率，同時惠及司機與乘客，加強雙端用戶體驗；汽車製造商在智慧汽車、車聯網、無人駕駛汽車等新概念影響下，對車內網的對外連結、提升駕駛體驗有了更多興趣，作為家庭工作之外的第三空間，智慧汽車也要成為智慧手機、智慧家居之外的智慧產品“第三極”；在提升政府效率，加強服務職能的國家意志下，肩負“治堵”責任的交通主管部門迫切需要智慧化演算法來疏導交通，並以此為契機優化城市規劃……
而所有的“智慧”，都需要匹配極強的計算能力，拋棄自搭伺服器的笨重方式，利用雲計算就成為了首選的便捷方式。
3、“出行”是最優質的資料來源
如果說人工智慧時代什麼東西最有價值，資料無疑是那個唯一的答案。除了合作收費、為社會進步貢獻力量，雲計算們介入智慧出行，還寄希望於在合作框架內獲得最優質的出行資料。這種優質，體現在3個方面：
A、頻率高。作為最經常性的活動，出行提供了天量的基礎資料，僅滴滴單平臺每日新增的軌跡原始資料就達70TB+。
B、資料直接。出行多是點對點式的，資料獲取後幾乎很少需要需要翻譯即可投入運算使用。
C、延展性高。出行與個人的社會層級、消費習慣都密切相關，也能夠進行群體行為、商圈人流分析等。滴滴每季度發佈的交通運行報告，就是在騰訊雲的支持下，對城市交通運行、通勤、綠色出行等的系統分析，可以為交通規劃、商業投資甚至地產商提供支援。
殊途同歸，競爭仍有幾個賽點
交通是整體工程，符合木桶效應：任何一個交通要素出現短板，整體效率就無法提升。對政府主管部門來說，未來不管是車輛個體（包括綠色出行的共用單車）還是城市層面都必須實現對接、協調，現在看似在智慧出行上頻道不一致的雲服務，將難以避免直接競爭。
1、“相容性”成為競爭優勢
既然智慧出行的最終目標是要實現“大一統”，那麼各個雲計算支持下的智慧出行體系之間就必須存在相容性“介面”，資源被統一利用起來價值才能最大化。
合理的路網、科學的紅綠燈時間及轉向配置、駕駛人自主規避高峰時間和路段、軌道交通運營即時調配，任何的偏廢都會嚴重影響整體的交通效率。例如，在紮堆的路段，紅綠燈怎麼調都無濟於事，個人開車規劃得很好的智慧路線碰上極不科學的紅綠燈或道路管制也只能是做無用功。
顯然，誰的“協同潛力”更大，誰就將在這一場智慧出行大一統的戰爭中勝出，目前看來騰訊雲、阿裡雲各有優勢。
由於交通本質上是由個體組成，騰訊雲物聯網模式下的個體聯結將具備更多的延展優勢，也能起到阿裡雲的路網智慧分析與疏導的作用。而且，個體出行資訊從下到上彙集的過程真實而準確，比起阿裡雲通過綜合監控資料進行演算法預測的準確性會更高。例如，騰訊雲支持下，滴滴在濟南等地推進智慧交通專案，通過大資料指揮紅綠燈週期，在很多區域減少了20%以上擁堵，高於了阿裡雲城市大腦11%的最高資料。
反過來，阿裡雲也有自己的優勢，在城市所有道路攝像頭資料聯網分析的基礎上，接入滴滴、摩拜等個體出行資料，實現上下協同、更加綜合的交通分析在技術擴展上並不困難，而這種雙端同時分析反過來又能提升道路控制、車輛出行指導的準確率。
2、無人駕駛成趨勢，雲計算更要服務未來
清華大學智慧網聯車輛研究中心2016年年底發佈的《智慧網聯汽車技術路線圖》，對時下最火的人工智慧概念——無人駕駛進行了整體規劃，由於其官方背景，該路線圖讓我們確信看似科幻的全面無人駕駛已經近在眼前。
按照規劃，2016-2017年為輔助駕駛階段，2020前實現部分無人駕駛，2025年前實現有條件無人駕駛，2030年左右實現全面無人駕駛。基於無人駕駛對環境的苛刻要求，車聯網也被分為車內網（汽車獨立電子系統）、車載互聯網（智慧化功能系統）與車際網（道路行駛汽車間的相互通信）三個部分，顯然，目前騰訊雲與蔚來汽車、廣汽等合作還僅處車載互聯網的輔助駕駛階段。
如何在出行體系上適應全面無人駕駛的要求將成為治理擁堵之外的新課題，也將成為雲計算們競爭的共同方向。服務於汽車企業的騰訊雲，可轉向為車際網運算提供服務，並將自動駕駛必要資料提供給車內網提升AI水準；阿裡雲的城市大腦或許能夠為無人駕駛提供必要的環境保障，通過接入汽車網路系統提供必要的路況資料；而華為雲的機會可能在於ETC相關的自動化停車場景，畢竟自動停車將是無人駕駛最重要的內容之一。
3、出行只是“智慧系列”的開始
9月21日，由騰訊雲主辦的2017“雲+未來”峰會在上海舉辦，騰訊雲提出“以雲為源動力，連接智慧未來”的發展方向，而在其列出的諸多數位化轉型服務中，除了智慧出行，同時還有智慧金融、智慧政務（與廈門市政府合作）、智慧能源（與申能集團合作）等。
這也說明，智慧出行儘管想像空間巨大，但仍是智慧系列的一部分，雲服務在智慧系的比拼將由智慧出行發散，除了智慧出行內的競爭，還將在更多“智慧”領域內跑馬圈地。例如，在阿裡雲的城市大腦中，除了首發的交通模組，後續還有能源、供水、政務、安全等方面的“大腦”服務。
在這場“智慧系”大戰中，騰訊雲已經提前佈局，阿裡也在持續跟進，結果究竟如何只有等待市場檢驗。
華為提供的地鐵雲監控解決方案實現了存儲雲化自組網，並可進行多種智慧分析，而且基於雲平臺的開放優勢，系統之間的互聯互通、共用視頻與圖像資料更為便捷，為調度和運營提供有力支援，目前該系統已經在長沙、合肥、昆明等城市上線。此外，華為目前還在致力於將全國ETC聯網，為高速公路出行提供運營支援。總得看來，“基站”式的公司基因決定華為最擅長的仍然是資料和網路傳輸，交通資料的上層延伸和開發還需要其他合作夥伴。
爭食的智慧出行，味道好在哪？
雲計算領域裡，騰訊阿裡為了“行業第一”的位子已經明爭暗鬥多時，而華為雲之類的後起之秀也在不斷追趕。這次它們把目光集體投向智慧出行，無外乎三個原因。
1、不只是交通發展的大勢所趨，還有特殊的“交通國情”
截至6月底，全國汽車保有量達2.05億輛，其中私家車達1.56億輛，並且仍以每月164萬輛的速度增長，各城市擁堵狀況持續惡化，同時年均1.2億噸的尾氣排放也肆掠著天空，占到大氣污染源的85%以上。
於是，通過智慧出行疏導交通、減少擁堵、維護環境就顯得順理成章。近日，交通部發佈《智慧交通讓出行更便捷行動方案（2017—2020年）》，明確指出要推動企業為主體的智慧交通出行資訊服務體系建設，促進“互聯網+”便捷交通發展，從政策上也給予了智慧出行更多利好。
事實上，擁堵、污染是經濟發展過程中的某種必然，美國、日本、歐洲等發達經濟體經歷過類似陣痛期後，已經開發出各式的ITS（Intelligent Transport System, 智慧交通系統），美國的ITS應用率更是達80%以上。看起來，這是一種大勢所趨，只是如今在中國互聯網飛速發展的情況下，雲計算開始作為載體罷了。然而，並不止於此，中國的交通還存在一些特有的國情給予智慧出行更大的發展空間。
A、經濟增長十分快速，超過普遍的城市規劃預留，造成許多城市的道路、橋樑過於狹窄，極端擁堵的情況在這些年突然呈現，缺少像西方一樣平滑的規劃路網改造機會。
B、與紐約、倫敦、東京等城市的城市功能區相對分散在市中心周邊地區不同，受傳統觀念等影響我國城市中心區功能高度集中，大部分人口集中在狹小的市中心生活、工作，交通壓力更為集中，出行問題更為棘手。
2、人工智慧時代到來，智慧也成為交通領域共識
除了巨頭們在追捧人工智慧，紛紛把它當作“互聯網的下一個時代”，在風口薰陶之下，各類企業、事業及政府單位也開始追求以“智慧”提升業務/政務的水準。
滴滴、摩拜這樣的出行服務商，在車輛配置、路線規劃方面需要智慧化運算提升平臺整體的客運效率，同時惠及司機與乘客，加強雙端用戶體驗；汽車製造商在智慧汽車、車聯網、無人駕駛汽車等新概念影響下，對車內網的對外連結、提升駕駛體驗有了更多興趣，作為家庭工作之外的第三空間，智慧汽車也要成為智慧手機、智慧家居之外的智慧產品“第三極”；在提升政府效率，加強服務職能的國家意志下，肩負“治堵”責任的交通主管部門迫切需要智慧化演算法來疏導交通，並以此為契機優化城市規劃……
而所有的“智慧”，都需要匹配極強的計算能力，拋棄自搭伺服器的笨重方式，利用雲計算就成為了首選的便捷方式。
3、“出行”是最優質的資料來源
如果說人工智慧時代什麼東西最有價值，資料無疑是那個唯一的答案。除了合作收費、為社會進步貢獻力量，雲計算們介入智慧出行，還寄希望於在合作框架內獲得最優質的出行資料。這種優質，體現在3個方面：
A、頻率高。作為最經常性的活動，出行提供了天量的基礎資料，僅滴滴單平臺每日新增的軌跡原始資料就達70TB+。
B、資料直接。出行多是點對點式的，資料獲取後幾乎很少需要需要翻譯即可投入運算使用。
C、延展性高。出行與個人的社會層級、消費習慣都密切相關，也能夠進行群體行為、商圈人流分析等。滴滴每季度發佈的交通運行報告，就是在騰訊雲的支持下，對城市交通運行、通勤、綠色出行等的系統分析，可以為交通規劃、商業投資甚至地產商提供支援。
殊途同歸，競爭仍有幾個賽點
交通是整體工程，符合木桶效應：任何一個交通要素出現短板，整體效率就無法提升。對政府主管部門來說，未來不管是車輛個體（包括綠色出行的共用單車）還是城市層面都必須實現對接、協調，現在看似在智慧出行上頻道不一致的雲服務，將難以避免直接競爭。
1、“相容性”成為競爭優勢
既然智慧出行的最終目標是要實現“大一統”，那麼各個雲計算支持下的智慧出行體系之間就必須存在相容性“介面”，資源被統一利用起來價值才能最大化。
合理的路網、科學的紅綠燈時間及轉向配置、駕駛人自主規避高峰時間和路段、軌道交通運營即時調配，任何的偏廢都會嚴重影響整體的交通效率。例如，在紮堆的路段，紅綠燈怎麼調都無濟於事，個人開車規劃得很好的智慧路線碰上極不科學的紅綠燈或道路管制也只能是做無用功。
顯然，誰的“協同潛力”更大，誰就將在這一場智慧出行大一統的戰爭中勝出，目前看來騰訊雲、阿裡雲各有優勢。
由於交通本質上是由個體組成，騰訊雲物聯網模式下的個體聯結將具備更多的延展優勢，也能起到阿裡雲的路網智慧分析與疏導的作用。而且，個體出行資訊從下到上彙集的過程真實而準確，比起阿裡雲通過綜合監控資料進行演算法預測的準確性會更高。例如，騰訊雲支持下，滴滴在濟南等地推進智慧交通專案，通過大資料指揮紅綠燈週期，在很多區域減少了20%以上擁堵，高於了阿裡雲城市大腦11%的最高資料。
反過來，阿裡雲也有自己的優勢，在城市所有道路攝像頭資料聯網分析的基礎上，接入滴滴、摩拜等個體出行資料，實現上下協同、更加綜合的交通分析在技術擴展上並不困難，而這種雙端同時分析反過來又能提升道路控制、車輛出行指導的準確率。
2、無人駕駛成趨勢，雲計算更要服務未來
清華大學智慧網聯車輛研究中心2016年年底發佈的《智慧網聯汽車技術路線圖》，對時下最火的人工智慧概念——無人駕駛進行了整體規劃，由於其官方背景，該路線圖讓我們確信看似科幻的全面無人駕駛已經近在眼前。
按照規劃，2016-2017年為輔助駕駛階段，2020前實現部分無人駕駛，2025年前實現有條件無人駕駛，2030年左右實現全面無人駕駛。基於無人駕駛對環境的苛刻要求，車聯網也被分為車內網（汽車獨立電子系統）、車載互聯網（智慧化功能系統）與車際網（道路行駛汽車間的相互通信）三個部分，顯然，目前騰訊雲與蔚來汽車、廣汽等合作還僅處車載互聯網的輔助駕駛階段。
如何在出行體系上適應全面無人駕駛的要求將成為治理擁堵之外的新課題，也將成為雲計算們競爭的共同方向。服務於汽車企業的騰訊雲，可轉向為車際網運算提供服務，並將自動駕駛必要資料提供給車內網提升AI水準；阿裡雲的城市大腦或許能夠為無人駕駛提供必要的環境保障，通過接入汽車網路系統提供必要的路況資料；而華為雲的機會可能在於ETC相關的自動化停車場景，畢竟自動停車將是無人駕駛最重要的內容之一。
3、出行只是“智慧系列”的開始
9月21日，由騰訊雲主辦的2017“雲+未來”峰會在上海舉辦，騰訊雲提出“以雲為源動力，連接智慧未來”的發展方向，而在其列出的諸多數位化轉型服務中，除了智慧出行，同時還有智慧金融、智慧政務（與廈門市政府合作）、智慧能源（與申能集團合作）等。
這也說明，智慧出行儘管想像空間巨大，但仍是智慧系列的一部分，雲服務在智慧系的比拼將由智慧出行發散，除了智慧出行內的競爭，還將在更多“智慧”領域內跑馬圈地。例如，在阿裡雲的城市大腦中，除了首發的交通模組，後續還有能源、供水、政務、安全等方面的“大腦”服務。
在這場“智慧系”大戰中，騰訊雲已經提前佈局，阿裡也在持續跟進，結果究竟如何只有等待市場檢驗。