当然，在移动地图之外， 人工智能同样可以用于如今炙手可热的共享单车身上。

我个人看来，更好地优化车辆配置，是需要共享单车平台共同面对，也是让交管部门较为疑虑的问题，诚如大数据专家涂子沛所言，共享单车首先要回答一个问题：一座城市究竟需要多少辆公共自行车?“要得到这个答案，必须结合城市人口、公交系统、私家车、道路等各项数据，进行计算。其中最重要的估算手段，是把城市里每一个人的家庭住址和其工作地点在数据库层面打通，从而掌握每一个人在城市中最日常的流动，即上班族的‘潮汐’特性。”

其实在人工智能处理交通数据这件事上，相比于共享单车，目前较为成熟的也许是并不惹眼的实时公交领域——要知道，每日至少两次的高频应用，让各种实时公交应用的累积数据并不亚于打车类软件：就像滴滴让人们习惯了“掐点”坐车，通过大数据与深度学习，实时公交应用也可以实现公交数据的实时整合，让用户能清晰获取每日赖以出行的公交车信息，如现在走到哪了，是否正在堵车，什么时候到站，甚至整条线路的实时通行状况，以此决定什么时候离开办公室或者家前去等车比较合适。毫无疑问，这 种基于人工智能的资源匹配，对于城市公共交通出行效率，出行选择率以及城市承载率都意义深远，也势必得到决策部门的重视。

嗯，在人工智能的加持之下，科技企业与政府数据的共享，无疑是能否促进智慧交通网络的关键——要知道， 中国各级政府掌握着全社会信息资源的 80% ，拥有海量且高质量的数据，当它们与科技企业的数据和人工智能相结合，产生的正向社会效应将难以估量。

就拿交通来说，一座城市每天产生数千万交通数据，其实交通部门也在寻求与百度这种人工智能技术完备的企业合作，百度地图交通云已与深圳市，成都市，三亚市等 13 家交警部门，以及江苏省，辽宁省，四川省和河南省等共 10 家省市级交通部门开展交通大数据共享及信息联合发布合作，在道路拥堵分析，出行通勤分析，人群热力和人口迁徙分析等内容上，通过人工智能将数据价值最大化。

在我看来，除了前文所述的实时资源匹配，提升日常交通疏导效率，“人工智能 + 交通”的更大福祉，是这些数据能够回馈到城市建设之中，利用数据进行城市线管规划，交通拥堵成因进行分析，对异常道路进行数据挖掘，并将数据用于交通管理调度及相关决策，辅助宏观交通规划。

毕竟，说到底，所谓“智慧城市”的全部秘密，不外乎搭建数据平台，再通过人工智能的赋能，向公众提供更好的服务平台——这需要科技企业与政府的充分联姻，而可以预见的是，当整个社会的公共决策变得越来越复杂，这种联姻也就越来越重要。