早高峰時很堵車，下午又很空。但為什么紅綠燈的變化頻率還是一樣的？相信很多人會遇到這樣的困惑。事實上，這個問題現在已經有眾多數據愛好者前來挑戰，通過大數據上的智能算法，可以智能化地自動設置紅綠燈時長，從而緩解交通擁堵。

3743支數據愛好者團隊參與了挑戰，在賽題的假設條件下，其中最好的算法可以讓紅綠燈前所有車輛的等待時間減少86%。這是最近貴州省和阿里云聯合推出云上貴州天池智慧交通算法挑戰賽的理論結論。

來自北京大學、法國國立路橋大學及溫州大學、香港科技大學的三個數據科學家團隊分別獲得前三名。冠軍隊的智能紅綠燈控制算法雖然暫時還沒有應用到實際，但從理論上基于未來車流量預測優化紅綠燈方案可以大大縮短南明區的車輛在紅綠燈路口整體等待時間。

用大數據來智能化紅綠燈時長，以及向全社會開放這些數據從而得到最好的算法。這是云上貴州給人們帶來的兩大創新啟發，這也是互聯網+應用的典型范例之一。

據了解，現有的城市紅綠燈控制系統雖然在一定程度上可以滿足指揮路口交通的需要,但是隨著城市車輛的增長,城市擁堵情況越來越嚴重,原有的紅綠燈控制系統已經表現出明顯的缺點，比如紅綠燈時間相對固定,不能伴隨車流量的改變而調整紅綠燈的顯示狀態和時間。

從智能控制紅綠燈的時長入手來調控交通成為貴州省選擇的入手點。

在貴州省和阿里云合作的基礎上，市區的交通已經可以通過傳感器來實現數據化。如競賽中開放了貴州省貴陽市南明區交通流量數據。包括了公交車GPS信息、出租車GPS信息，還結合了高德公司普通市民導航數據,在充分脫敏與保護用戶隱私的前提下,模擬貴陽市整體的十字路口交通流量情況。

數據愛好者們可以利用這些交通大數據,通過阿里云計算支持的云上貴州平臺，對貴陽市紅綠燈控制系統進行算法建模,根據交通流量情況實時控制紅綠燈的亮燈策略,以最大程度的減少擁堵,加快通行速度。選手們需要利用前7天的數據，來預測未來一段時間內各個紅綠燈路口的車流量，通過預測車流量合理調節紅綠燈的狀態。

隨著大數據的豐富，使得通過云計算來優化城市管理變得具備可行性。此前，阿里巴巴集團CTO王堅博士表示，“數據本身沒有值錢不值錢的說法，不利用就沒有價值，通過計算則可以讓數據發揮出價值。” 

“利用大數據和云計算來服務市民衣食住行將成為今后城市管理的重要一環。”參與云上貴州項目的阿里巴巴集團資深數據科學家閔萬里表示，利用交通數據緩解擁堵是一個方向，此外還能施行到公交排班、出租車差異化定價、處理物流快遞需求、甚至一些危險品運輸以及突發事件的處理指揮。“阿里云將進一步開放云計算能力，落實國家互聯網+戰略”。