很簡單，是因為前方車輛也在用同樣的導航軟體，並且實時回傳車輛位置和行駛速度。

去年，到新疆自駕回程穿越星星峽時，高德地圖突然提示前方道路擁堵，車輛行駛緩慢。但是當我行駛到導航軟體提示的路段時，卻一輛車也看不到、道路暢通。當我越過前面的山坡，進入下坡路段時，才發現前方有三輛大貨車在行駛。“道路擁堵”的提示應該是大貨車之前正在低速爬坡——顯然有貨車司機也在使用高德地圖。

類似的擁堵提示，同樣出現在前方有檢查站的路段，當我行駛到檢查站時發現只有兩三輛車，而道路完全暢通。原因應該是前方這幾輛車長時間停在檢查站不動，導航軟體就誤以為嚴重擁堵。

路況資訊不只是通過某一種手段來獲取的，為了保證資料儘可能的實時，會通過多種途徑來獲取資料。

1、地圖公司都有自己的資料採集車，裝備了各種儀器用來檢測流量、釋出路況以及完善地圖。

2、預埋感應線圈，在路口預埋了地壓磁感應線圈，車輛通過時，可以產生感應訊號。通過計算通過的車流數量和車速可以準確的獲取道路的擁堵狀況，不過這部分資料來源少。百度高德不可能將所有路口挖開埋線，只有少部分路口有。

3、通過攝像頭：接入交管部門或自己裝的攝像頭，AI可從採集的畫面中計算出車流量資訊等，這個方法也可用於人流量資料採集。現在識別技術已很成熟，比如車輛識別，人體識別等。

4、資料眾包：簡單的說就是讓使用者來上傳資料，使用者在地圖app中就能上報路況、擁堵、車禍等資訊。高德也有專門的眾包軟體讓使用者來上傳路況資訊，併發放一些獎勵。

5、利用app、基站：地圖app在使用時會獲取位置資訊，地圖軟體把位置速度等資料上傳後，後臺經過篩選計算來獲取路況資訊。另外手機在經過基站時形成的信令資訊，這些資料都能用來實時計算出路況。

所有這些採集到的資料後臺都會彙總統一計算處理，來形成最終的路況資訊以供客戶端使用。

其實這些地圖軟體的實時路況主要應用技術還是靠手機基站獲取手機資料來進行分析的，也就是說通過在單位空間和時間內主幹道路的手機使用者量以及各個車輛的移動速度獲取基礎資訊，最後就是通過這些資料建立模型，從而才能做到真正的實時路況！

我們知道原理後，再來看看獲取資料的源頭有哪些？

1、就是常見的路況檢測資訊，比如道路攝像頭、測速雷達、地感線圈，這些攝像頭或者裝置除了進行車輛違章監測外，還可以檢測道路的佔用率、車流量、車速等傳統的路況資訊。

2、利用GPS來識別路況資訊監測，比如安裝在公共交通上面的攝像頭或者GPS，比如計程車上的GPS終端，基本上每隔一段時間就會向監測中心傳送一次資訊，而這些資訊就包括位置資訊、車速、行駛方向等等，當資料量彙集後就能形成了一個動態、實時的路況資訊監測網。比如對於每條計程車的GPS資料，在路網找到距離最近且方向一致的路段，可以認為該車輛當時是在該路段上行駛。然後再通過計算每個GPS資料的平均速度，來做為該路段的平均通行速度。然後再定義一個速度區間來代表各個區間範圍，比如0-20公里/時表示擁堵，20-40公里/時表示緩行，40公里/時以上表示暢通。知道這些資料後，把路段根據其路況值畫成不出的顏色，展現在地圖上。這就是高德、百度一類地圖軟體在各地道路的路況成因原理。

3、知道了上述原理後，其實這類地圖基本上與交通管理局有資料合作，比如蒐集官方網站上的交通管制通告，122事故報警的人員通告，當地交通廣播臺播報的資訊，網際網路的資訊等等。

這個問題比較有意思，估計也是很多人都納悶的，因為我們經常會遇到這種情況：比如新修了一條路、發生了交通事故、道路臨時維修等等這些資訊，高德、百度這些地圖比我們知道的都早，那麼這個時候就會有人有疑問了，這些地圖上怎麼知道這些最新的道路資訊的呢，這裡我就給大家做個簡單的介紹。

首先大家最容易想到的，應該就是交管局方面的資料，比如道路的感應線圈來、攝像頭資料等等，而實際上這也確實是像高度、百度地圖這些誒平臺的一項資料來源，比如我們平時在路上所見到的電子眼，它的作用可不只是抓拍違章這麼簡單，因為還有很多的電子眼是用來收集車流量資訊的，進而判斷出道路的擁堵情況，這一部分資料不單能為城市的道路建設有參考價值，而且對高德、百度這些電子地圖平臺來講，也可以用來為使用者提供導航服務，比如我們導航的的時候會提到“某某路況正在維修”之類的資訊，多都是從交管系統獲取到的資訊。

當然，來自交管局的這些資料，還遠沒有大家想象的那麼大，因為交管系統一般是不對外開放的，像一些小的公司是不可能拿到交管系統介面的，而畢竟高德、百度的體量在那，因為現在很多地方的教官系統其實都是對他們開放的，甚至有不少交管系統的研發技術都是有高德、百度提供的。

再有一個很重要的資料來源，那就是計程車、公車這類的公共交通平臺，因為這些車輛上面都裝有GPS裝置，因此它們就很自然的是城市道路狀況的天然監控人，計程車公司把這些GPS資料提供給地圖公司，然後憑藉對這部分GPS資料做建模分析，就不難得出城市交通的實時路況資訊，這一部分的資料佔比其實還是比較大的。

另外還有一項資料來源，那就是每個手機使用者，因為我們跟這些交通設施一個，都在為城市交通路況監控提供著位置資訊，如果你是高德、百度地圖使用者，那這兩個APP自然能夠獲取你的為止資訊，進而對當前的交通狀況做出判斷，另外即便你不是高度地圖和百度地圖的使用者，你以為他們就無法獲取你的為止資訊了嗎，顯然是不可能的，各個阿里系、百度系、騰訊系的產品很大程度上都是可以實現資料共享的，因為我們所認為的網路安全，在這些網際網路公司面前其實不過就是自欺欺人罷了。

另外我們在使用高德地圖、百度地圖導航的時候，那就是在實時的向這些平臺提供這路況、車速等各個方面的資訊，通過建模分析，這些平臺自然能夠給出哪些路段交通擁堵、順暢等這方面的資訊了。

這個是很容易的，按照我現在使用的經驗，可以分享我的感受。

現在所有的導航都是連上網的，十年前我很喜歡用離線導航，因為離線導航不需要用流量，畢竟當時流量費真的很貴，但離線導航有一個很大的缺點，不時就要升級，網上有離線導航定時更新的資料，但是比較麻煩，不是人人都有心思去弄的，所以用著用著我都放棄了，改用了線上即時導航。

現在的流量費不貴，就算全國流量，也用不了多少錢。線上即時導航有一個好處，就是可以實時看到哪裡塞車，哪時暢通，看到高速塞車，可以設定繞開高速。

不過即時導航也有缺點，就是哪個地方，路邊有大量停放的車量，它會識別為大塞車，不過，你看清楚了，通常在轉角處，在村裡面顯示深紅色塞車而且是短距離的，那些就是長時間停放不開動的車。他們的平臺應該定是接收每個導航發回去的資訊，哪裡的有多少臺用他們導航的車行駛緩慢，哪時有使用他們導航的車停止不前，而且數量比較大，就能以不同顏色表現出來，淺黃，深黃，褐色，紅色，深紅，黑紅，分別代表塞車的嚴重性，但在一些沒有手機訊號的地方就測不出來了。

高德，百度也是，這些APP上的實時路況由交通部門提供的實時監控、百度地圖後臺返回的大資料綜合判斷的，一般的村裡沒有攝像頭，就只能看到基本的路線，看不到路況，這也就不足為奇了。

當然，為了更準確，更快點的把這些資訊第一時間反映出來，需要很多的因素，僅僅靠交通部門的實時監控遠遠是不夠的，我們這些使用者自身也給他們提供了很多的資訊，他們根據其他使用者的位置資訊和移動速度，也可以推斷出路況的，像數學上的兩點成線，我們使用者就是點，就是一個GPS，當我們運動起來，就形成了軌跡，在與時間相結合，配合使用者上報的數萬條交通訊息，加上政府，交管提供的數以千計的資訊資料，就會在地圖上顯示路況。

說白了，這兩家就是顯示地圖的平臺，但他們要靠很多的資料平臺給他們提供資料，他們才能通過計算分析讓我們使用者使用它。我們都是“採集員”，誰家的採集員多，好，誰家就有優勢。

確實，移動網際網路技術不斷進化，但我們使用者需求也在日益漸增，我們不再滿足於當前，需求複雜，場景複雜，想要做到更準確，更快捷還需要進一步的創新。

高德、百度一類的地圖導航軟體為什麼可以知道路況呢？

獲取路況資訊的途徑有2種，一種是通過呼叫各地交管系統中的車流量資料處理後得到的結果，另一種就是通過使用者使用APP時上傳的資料進行分析後得到的資料。

而交管系統一般並不會對外，普通的系統想要對接交管系統幾乎是不可能的，但百度和高德不一樣，很多地方交通部門的交管系統研發技術支援其實都是百度或高德提供的，而且，這些系統也會從高德和百度得到一些資料上的支援，因此，相互直接的資料通訊也就自己能夠做到了。

當然，高德和百度的APP也是一個為高德和百度平臺提供擁堵資料資訊的途徑。

我們在使用高德和百度APP進行導航的時候，我們的實時駕駛資料也是被上傳到了高德或百度的伺服器，而百度和高德的伺服器會通過演算法對所有使用百度和高德APP的使用者資料進行分析，當發現大量使用者在某個路段行駛的速度突然變慢的時候，這個路段的路況資訊會被更新為擁堵。當大部分車輛的形式恢復到正常速度的時候，則路況也會變化為順暢。

對路況的分析，其實也是一種人工智慧和大資料的應用，如果一種導航系統的使用者越多，那麼對路況的分析也就越準確。

這有兩方面的影響

第一是交管系統的支援，通過電子攝像頭了解當前路段的車流量，擁堵情況。實時的反應到地圖軟體的後臺，在經過後臺對資料的處理將各個地方的路況傳送到當前在這個路段或者查詢該路段路況的使用者，使用者就可以知道路況了。

第二是當我們在使用地圖軟體時，地圖軟體也會將當前我們移動的資料發至後臺，那麼通過我們大量的資料上傳，再通過電子攝像頭的資料進行綜合分析，就可以知道當前路段的情況了。

這就是科技的魅力，讓我們的生活獲得了不小的方便，提升了生活的幸福感。