其實在人工智能處理交通數據這件事上，相比于共享單車，目前較為成熟的也許是并不惹眼的實時公交領域——要知道，每日至少兩次的高頻應用，讓各種實時公交應用的累積數據并不亞于打車類軟件：就像滴滴讓人們習慣了“掐點”坐車，通過大數據與深度學習，實時公交應用也可以實現公交數據的實時整合，讓用戶能清晰獲取每日賴以出行的公交車信息，如現在走到哪了，是否正在堵車，什么時候到站，甚至整條線路的實時通行狀況，以此決定什么時候離開辦公室或者家前去等車比較合適。毫無疑問，這種基于人工智能的資源匹配，對于城市公共交通出行效率，出行選擇率以及城市承載率都意義深遠，也勢必得到決策部門的重視。

　　嗯，在人工智能的加持之下，科技企業與政府數據的共享，無疑是能否促進智慧交通網絡的關鍵——要知道，中國各級政府掌握著全社會信息資源的80%，擁有海量且高質量的數據，當它們與科技企業的數據和人工智能相結合，產生的正向社會效應將難以估量。

　　就拿交通來說，一座城市每天產生數千萬交通數據，其實交通部門也在尋求與百度這種人工智能技術完備的企業合作，百度地圖交通云已與深圳市，成都市，三亞市等13家交警部門，以及江蘇省，遼寧省，四川省和河南省等共10家省市級交通部門開展交通大數據共享及信息聯合發布合作，在道路擁堵分析，出行通勤分析，人群熱力和人口遷徙分析等內容上，通過人工智能將數據價值最大化。

　　在我看來，除了前文所述的實時資源匹配，提升日常交通疏導效率，“人工智能+交通”的更大福祉，是這些數據能夠回饋到城市建設之中，利用數據進行城市線管規劃，交通擁堵成因進行分析，對異常道路進行數據挖掘，并將數據用于交通管理調度及相關決策，輔助宏觀交通規劃。

　　畢竟，說到底，所謂“智慧城市”的全部秘密，不外乎搭建數據平臺，再通過人工智能的賦能，向公眾提供更好的服務平臺——這需要科技企業與政府的充分聯姻，而可以預見的是，當整個社會的公共決策變得越來越復雜，這種聯姻也就越來越重要。