高德地图红绿灯读秒是怎么实现的？（二）

通过上一篇高德官方回复，以及一些科技大佬们的脑回路，做了一些简单的回复；
这次好好的从个人研究观点来阐述一下这个论题

目前有两种说法，一种说是靠大数据分析，一种说是靠交管部门数据。

从个人的研究来看，可能是 一部分 靠交管部门数据，一部分 靠大数据分析补充。

质疑交管数据的人其实说得通的只有一个论点：政策难度。

然而所谓的政策难度，其实根本不存在。因为路况信息也是从交管部门来的。在搞定路况信息的时候，政策难度就已经搞定了，因此接入红绿灯信息并无任何政策难度。

只不过这件事情，虽然天知地知你知我知是对接的数据。但交管部门不会允许高德承认这是来自交管的数据，因为责任认定问题。信息的准确度很低而且也不可能太高，如果高德官方承认是交管部门提供的数据，那么群众就会基于这些数据产生的错误而找交管部门问责，但如果高德不承认，那么结果就是：数据交管部门提供，错误的锅自己背。没关系。反正高德大数据估算错误了群众也没法拿高德怎么样。

为什么我认为不可能是完全只靠大数据实现呢？

因为靠大数据实现会有如下结果：

• 不同地图产商的大数据不同，因此推测出的结果不同
• 大数据的准确率应该总体趋向稳定一致，数据准确度总体较高。
• 不同地图产商可能出现错误估计，但错误的方向不同。

然而现实是这样的：

• 不同地图产商给出的信息完全一致。
• 部分路口的红绿灯信息错误极其离谱（误差高达3~10秒）
• 不同地图在相同路口，都产生的相同的离谱误差。

因此，除非他们都来源于相同的数据源，否则无法解释这个现象。

类似的现象同样出现在路况信息。

比如雄楚大道是洪山区东西向的一条非常长的繁忙的大道，其辅路的路况长期以来就被异常的全场标绿（包括上下班高峰期）。这导致导航软件总是会异常的偏向选择雄楚大道，而实际上它的辅道是常年堵车的（路况应当标红）。

如果高德使用大数据检测，那么应当能够得出行驶在雄楚大道辅路的车辆长期处于慢行状态，从而正常的把雄楚大道辅路标黄标红。——然而，不光是高德，所有地图软件，都会异常离谱的，长期把雄楚大道辅路路况标绿。

如何解释所有地图软件都对雄楚大道辅路不约而同的错误标注行为，并且数十年来不修正呢？——个人认为，一种可能的解释是：他们的数据是来自交管部门的真实的实时数据，优先级高。

当然，在那些【路况数据不准确】的路段，虽然会导致导航软件的错误导航（本应选择其它道路却错误的选择了这条更堵的道路），但当你真开到这条路上被堵着的时候，道路是能够临时变红的，因此，我认为这个数据一部分来自交管，而有一部分的来自于局部的大数据算法。

最后给出我的结论：大概率是交管部门提供的数据，大数据应该有参与，但单纯通过大数据估算的概率较低。

理由是：

• 不同地图软件都有红绿灯数据，而且这些数据恰好都相同。显然不可能是因为不同产商恰好同时开发出了这个功能，而是因为交管部门恰好同意了给各产商开放这个接口。
• 所有地图软件的数据在某些路口都会出现很大的错误偏差，而这个错误偏差也相同。说明他们来源于相同的数据源，不可能是高德一家的大数据。
• 不同路口的数据表现，差别非常非常大，单纯靠大数据不该出现如此大的差别，靠交管部门数据的解释更合理（因为不同路灯的型号与年代不同，规格也不同，上报数据的准确率自然有很大差异，只有这才能解释不同路灯的数据准确度差异）。比如某个路灯上报的数据固定是慢3秒的，因此它就准确的上报了慢3秒的数据（除非有人人为调整），然后这个数据原样上报后，地图数据收到的红绿灯数据就会固定慢3秒。如果靠大数据估算，慢3秒以上的这种误差数据就根本不该在正式产品中发布。

最后

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