通过交通大数据进行堵点的精细化治理,有可实现的空间和办法吗首先，一般情况下，路段拥堵要么是因为早晚高峰车流量集中时段，要么是前方出现了交通事故。其实在治理拥堵这件事上，大家已经有了多样化的尝试，都是建立在熟知交通大数据的基础上。在这方面就不得不联想到本身拥有阿里全系强大数据库又与近200家交管部门合作掌握一手权威交通事件信息的高德地图，其在精准治堵的应用上就很占优势了，就根据它的各种尝试来聊聊吧。
针对道路的早晚高峰期，高德的未来交通与城市计算联合实验室就通过控制优化交通信号，缓解了上海南北高价主线的拥堵情况。这是怎么做到的呢？它是基于高德轨迹大数据的OD（起终点）进行分析，针对目前上海南北高架主线拥堵严重，城市交通走廊通行效率降低的现状，在进行交通信号控制优化前首先计算出关键的控制点。进一步基于分析出的关键控制点，对上海南北高架匝道控制方案进行动态仿真。实施匝道信号控制后，拥堵源头回溯，提前控制匝道车辆流入，保证主线通行效率，避免快速路功能失效，从而达到有效缓解道路拥堵的目的。
而针对杭州中河高架拥堵的整治则是通过“城市大脑”依托最基础的数据地盘，搭建了对城市交通生态的“感知系统”，其中包括城市路网数据、浮动车数据、物联网数据以及视频数据。通过分析驾车流量和通勤OD数据分析诊断了拥堵致因，执行动态交通均衡诱导策略，预估区域路网整体拥堵延时指数可下降22%。
减少交通事故的典型是针对雅西高速长下坡路段的“智慧特管区”试点，雅西高速的长下坡路段是典型的山区高速公路，路况复杂，交通事故多发。通过工程改造、合理规划、强化路面通行管控等多种手段。例如高德地图的精准诱导，将智慧特管区的标准交通信息分类植入到地图中，针对货车用户进行定制化诱导，在导航过程中针对关键信息点进行语音提示及标注，包括途经的交通特管区的各种信息。整体提升路段交通安全水平，最终达到了货车事故率为客货车辆总通行量的十万分之2.4，且均为简易事故的理想效果。
不管是哪种方式，可以看到都是建立在拥有海量、多维且权威的交通大数据基础之上，才能够做到有针对性地解决问题。相信随着数据越来越精准，各种拥堵的状况会得到一定的缓解。