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編輯導(dǎo)讀：對(duì)于習(xí)慣小轎車出行的人來說，了解路況是出門的第一步。通過地圖產(chǎn)品，可以知道當(dāng)前的交通情況，從而避開擁堵路段。這是如何做到的呢？本文作者通過自身工作經(jīng)驗(yàn)，復(fù)盤了所做的路況真?zhèn)闻袛嗖呗?，總結(jié)策略產(chǎn)品工作方法，與你分享。

最近看了某著名科普up主關(guān)于導(dǎo)航軟件規(guī)劃路線的視頻，其中提到了一個(gè)梗，在德國(guó)柏林，一位名叫西蒙·弗雷克特的藝術(shù)家，一個(gè)人推著一輛小推車裝著99臺(tái)安卓手機(jī)，在谷歌地圖上“癱瘓”一條街，讓很多司機(jī)繞道而行。

他是怎么做到的呢？從谷歌地圖上看，只要弗雷克特走到哪里，他后面的道路就是一條紅彤彤的擁堵線，這會(huì)讓很多司機(jī)甚至google map誤以為，這條路十分擁堵。

實(shí)際上，無論是國(guó)內(nèi)的百度地圖、高德地圖，還是海外的google map、waze，在點(diǎn)對(duì)點(diǎn)規(guī)劃路線和導(dǎo)航時(shí)一定會(huì)考慮到當(dāng)前和未來一定時(shí)間通過道路的擁堵、交通事件和限行等情況，實(shí)時(shí)道路情況是收集了裝有g(shù)ps的設(shè)備（也就是地圖產(chǎn)品的用戶）上報(bào)的數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)根據(jù)道路匹配計(jì)算出來的。

實(shí)時(shí)路況的真實(shí)性直接影響了地圖產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)和產(chǎn)品的路徑規(guī)劃及導(dǎo)航能力，那么在以上這種情況，單單只是收集和呈現(xiàn)實(shí)時(shí)道路情況是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還需要深刻理解行人和車輛，行車和休息狀態(tài)等交通參與者的場(chǎng)景，判斷數(shù)據(jù)真?zhèn)巍?/p>

正好最近在做路況產(chǎn)品，借本文復(fù)盤所做的路況真?zhèn)闻袛嗖呗?，總結(jié)策略產(chǎn)品工作方法，所以本文先介紹常用的交通路況判斷方法以及項(xiàng)目中實(shí)際操作，再總結(jié)策略產(chǎn)品工作方法。

一、道路擁堵情況

各大地圖廠商收集實(shí)時(shí)路況的途徑無外乎以下幾種：

1. 交通傳感器和攝像頭

截止2009年，google通過路上的交通傳感器和攝像頭收集數(shù)據(jù)，這些設(shè)備使用激光雷達(dá)或主動(dòng)紅外技術(shù)通過觀察汽車的總體尺寸和速度來檢測(cè)整體交通移動(dòng)的速度，政府交通部門和一些企業(yè)會(huì)在主要道路上安裝這些設(shè)備，然后把數(shù)據(jù)匯總到服務(wù)器上并且定時(shí)更新，google map就從這些來源獲取數(shù)據(jù)，但是這種方式的缺點(diǎn)是覆蓋度和更新的及時(shí)性都不夠。

2. Crowdsourcing

2009年開始，google采用眾包數(shù)據(jù)（Crowdsourcing）的技術(shù)，這種技術(shù)設(shè)計(jì)非常巧妙，可以更快速獲取實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)，服務(wù)器收集用戶地理位置、行駛速度、方向等數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析和路網(wǎng)匹配計(jì)算出道路的實(shí)時(shí)路況下發(fā)給客戶端。Crowdsourcing的精髓就在于此，從app的用戶設(shè)備上收集數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)上傳到服務(wù)器，快速分析和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，然后下發(fā)給用戶的客戶端。

3. TMC（Traffic Message Channel）

據(jù)說TMC公司大多采用浮動(dòng)車輛的形式，比如說跟某個(gè)出租車或者長(zhǎng)途車公司合作，在車上安裝定期實(shí)時(shí)回傳速度的車載設(shè)備，這樣就可以獲得每個(gè)路段的通過邏輯計(jì)算之后的平均車速，據(jù)此判斷路段的擁堵程度。

這里說到的路段其實(shí)不是我們實(shí)際理解的一條完整的路，在地圖上可以看到同一條路經(jīng)常不是完全變成了紅色，而是一段紅色，一段橙色，一段綠色。在渲染地圖和作用于導(dǎo)航時(shí)，我們會(huì)把道路切分成更小的分段，每個(gè)分段被稱作一個(gè)link，道路的等級(jí)，方向，名稱，坐標(biāo)，范圍等信息都會(huì)記錄在對(duì)應(yīng)的link上，理論上link被分得越細(xì)，導(dǎo)航的精度和地圖的渲染準(zhǔn)確度就會(huì)更高，所以當(dāng)每個(gè)link都被渲染上了代表不同擁堵程度的不同的顏色時(shí)，就呈現(xiàn)出了實(shí)時(shí)路況的效果。

聯(lián)想自動(dòng)駕駛使用的高精地圖，所謂高精就在于1）數(shù)量密度，link劃分得足夠密集，甚至小于厘米級(jí)；2）信息密度，除了普通導(dǎo)航地圖包含的靜態(tài)道路數(shù)據(jù)之外還具備秒或毫秒級(jí)更新的動(dòng)態(tài)道路數(shù)據(jù)，如：道路擁堵情況、施工情況、是否有交通事故、交通管制情況、天氣情況等動(dòng)態(tài)交通信息。

二、交通事件

iOS 14.5 beta版本中對(duì)apple map提供了一項(xiàng)更新，用戶可以上報(bào)包含accident、hazard和speed check在內(nèi)的交通事件，被指抄襲waze-like features，Waze與google map、apple map等傳統(tǒng)地圖應(yīng)用的不同之處在于它是一個(gè)由社區(qū)驅(qū)動(dòng)，收集用戶的地圖數(shù)據(jù)和其他信息，并學(xué)習(xí)用戶的駕駛時(shí)間，提供路線和實(shí)時(shí)路況更新的應(yīng)用程序。用戶可以報(bào)告事故、交通堵塞、速度和警察，并能更新道路、地標(biāo)、門牌號(hào)碼等。Waze還可以根據(jù)用戶的報(bào)告，確定附近最便宜的加油站。

Waze的交通事件主要有兩個(gè)來源：

1. 用戶上報(bào)

無論是否處于導(dǎo)航模式，用戶都可以隨時(shí)點(diǎn)擊按鈕上報(bào)交通事件，通過waze的驗(yàn)證過后向平臺(tái)上的所有用戶展示。

2. 對(duì)接DOT交通部門的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)

美國(guó)各個(gè)州的交通管理部門Department of Transportation提供了詳細(xì)的道路擁堵情況，實(shí)時(shí)交通事件，天氣預(yù)警，主要道路的實(shí)時(shí)監(jiān)控等。

三、交通事件真?zhèn)闻袛?/h2>

涉及到用戶上傳的內(nèi)容就肯定離不開內(nèi)容審核機(jī)制和反作弊機(jī)制，那么如何制定策略確保發(fā)布的交通事件的正確率呢？這里介紹我的思路，交通事件產(chǎn)品上線后，沒有添加任何反作弊和審核策略，空跑一個(gè)月之后，利用人工標(biāo)注10k樣本數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)只有43%的準(zhǔn)確率，大量的虛假和錯(cuò)誤的交通事件對(duì)用戶體驗(yàn)造成了影響，需要開發(fā)策略自動(dòng)判斷路況的真實(shí)性，進(jìn)一步的策略是對(duì)于道路不匹配的交通事件匹配到對(duì)應(yīng)的路網(wǎng)上。

1. 路網(wǎng)匹配

交通事件之于路網(wǎng)，就是點(diǎn)之于線的關(guān)系，點(diǎn)一定存在于線上，考慮交通事件的地址位置一定要匹配在對(duì)應(yīng)的路網(wǎng)上，想象一下一個(gè)擁堵事件發(fā)生在居民小區(qū)內(nèi)、一個(gè)車禍?zhǔn)录l(fā)生在公園內(nèi)是不是不太符合實(shí)際情況，所以可以直接排除沒有對(duì)應(yīng)路網(wǎng)的事件，于是這里得到：以某個(gè)event的坐標(biāo)為圓心10m為半徑的路況一定要完全匹配在一條路上。

2. 時(shí)間關(guān)系

對(duì)于城市的擁堵和交警測(cè)速的情況，通常來說有嚴(yán)格的時(shí)間段限制，擁堵會(huì)發(fā)生在白天高峰時(shí)期，交警測(cè)速也會(huì)發(fā)生在白天上班時(shí)間，所以可以排除local time凌晨時(shí)段發(fā)生的這兩種事件，于是得到：traffic和speed check的創(chuàng)建時(shí)間在6am-9pm之間。

3. 用戶和事件可信度

用戶信任度可以單獨(dú)拆分出很多細(xì)分策略，簡(jiǎn)單方法是假設(shè)每個(gè)用戶都擁有相同的初始信用分，每提交一次false event信用分降低，隨著用戶信用分降低到不同分段閾值之下時(shí)，用戶上報(bào)event的授信程度也隨之降低。當(dāng)信用分降低到某個(gè)閾值以下時(shí)，系統(tǒng)不再相信該用戶上報(bào)的所有event。

反之，用戶每提交一次true event則信用分上漲，當(dāng)信用分上浮到不同分段閾值之上時(shí)，在漏判的情況下，事件的可信程度增加；另外一個(gè)思路是假設(shè)每個(gè)事件都擁有相同的初始信用分，除以上兩條策略可以直接導(dǎo)致路況變?yōu)椴槐恍湃蔚那闆r之外，其他用戶對(duì)事件的認(rèn)可會(huì)增加事件的持續(xù)時(shí)間（但不超過每類事件的持續(xù)時(shí)間上限），反之其他用戶對(duì)事件的不認(rèn)可會(huì)減少事件的持續(xù)時(shí)間，直到降低到某個(gè)比例之下時(shí)，事件被視為不被信任，于是得到跟用戶提交歷史和用戶對(duì)事件的互動(dòng)產(chǎn)生的可信度策略。

4. 多源驗(yàn)證

多源驗(yàn)證可以直接幫助我們更好的去偽存真，那么直接對(duì)接交管部門官方發(fā)布的數(shù)據(jù)則是最簡(jiǎn)單有效的手段。

以上幾條策略上線之后，可以把事件分類成可信和不可信兩類，再繼續(xù)利用同期人工標(biāo)注10k樣本，用分類問題的評(píng)價(jià)指標(biāo)來評(píng)估策略的效果。

由于我定義的理想態(tài)是100%的事件都能且能被正確分類也就是accurancy=100%，目前準(zhǔn)確率不足50%，決定開啟下一輪產(chǎn)品循環(huán)，下一步的思路是拆解未達(dá)到理想態(tài)的case，我隨機(jī)抽樣沒有被正確分類的樣本中的10%，并做分類統(tǒng)計(jì)，分析斷錯(cuò)誤原因。

通過對(duì)錯(cuò)誤分類原因的綜合影響面，問題嚴(yán)重程度以及問題解決成本三個(gè)因素考慮，決定下一輪產(chǎn)品解決方案中優(yōu)先修復(fù)路網(wǎng)匹配和時(shí)間關(guān)系。

1）匹配到了低級(jí)道路但沒有匹配到高級(jí)道路

上個(gè)版本中我只匹配level1-2等級(jí)的公路，但是實(shí)際上交通事件是可能發(fā)生在level3-5等級(jí)的道路上的，所以要把匹配道路的等級(jí)放寬。

2）gps偏移

國(guó)外的公路基本上都是在山區(qū)沙漠當(dāng)中，gps的準(zhǔn)確度跟網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，用戶設(shè)備，應(yīng)用設(shè)置的精準(zhǔn)度等等客觀條件均有影響，那么在公路環(huán)境條件下，gps的準(zhǔn)確度會(huì)大大受到影響，于是在計(jì)算用戶位置是否位于道路內(nèi)部時(shí)，對(duì)道路邊界做一定延展以減少gps偏移帶來的誤差。

3）位于休息站附近

用戶提交的交通事件常常位于高速服務(wù)區(qū)附近，于是猜想即使用戶在高速上遇到了堵車車禍等交通事件，也傾向于先進(jìn)入服務(wù)區(qū)再上報(bào)，對(duì)于這種case，如果一個(gè)事件位于高速服務(wù)區(qū)內(nèi)，則系統(tǒng)把這個(gè)事件的位置改到臨近的高速路上，而不是直接判定為錯(cuò)誤。

4）時(shí)間關(guān)系

由于服務(wù)時(shí)間是UTC時(shí)間，人工標(biāo)注時(shí)認(rèn)為utc時(shí)間就是local time，所以導(dǎo)致了標(biāo)注判斷錯(cuò)誤，這里直接把utc時(shí)間轉(zhuǎn)換成local time重新標(biāo)注即可。

項(xiàng)目上線后繼續(xù)通過指標(biāo)驗(yàn)證策略解決問題的效果，根據(jù)效果覺得是否開啟下一輪產(chǎn)品循環(huán)，直至達(dá)到理想態(tài)。

四、總結(jié)-策略產(chǎn)品工作方法

1. 定義理想態(tài)
2. 拆解未達(dá)理想態(tài)的情況
3. 提出解決方案
4. 驗(yàn)證是否解決

本文由 @小林 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議