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交通大数据主要来自两方面：一块是公众数据，另一块是行业数据。其中公众数据包含手机用户使用地图回传的应用信息，另外地图与汽车厂商合作的联网车载导航，也会回传汽车行驶数据。在此过程中，高德地图不会收集用户的任何个人隐私数据。

除了7亿用户，地图的海量交通出行数据还来自于交通行业浮动车(出租车、物流车等)，以及第三方合作伙伴的数据。

这些数据大致可分为两类，一部分是路径规划，可以了解用户的出行习惯以及出行特点。另外一部分是导航信息，通过测算经纬度以及耗费的时间，展示实时交通信息。

当高德地图将这些数据放在地图上呈现并配上实时动态信息时，就好像对车水马龙的城市开启了“上帝视角”。而北京的交通情况，就在大数据的“’透视”下一览无遗。

北京的拥堵，是出了名的。

从2014年第一季度高德发布第一期交通报告开始至今，北京始终没有跌出全国主要城市拥堵排名的前三位。

而如何判定北京的拥堵程度，那就是“拥堵延时指数”。

拥堵延时指数是指在拥堵状态花费时间与畅通状态下耗时的倍数。以下图中五环附近道路拥堵延时指数2.10为例，这个指数表示，在拥堵状态下五环内的通行时间是畅通状态下的2.1倍。从大数据可以看出，在高峰时期，北京的城市主干道易出现拥堵现象，二环至五环这几条北京的主要环线拥堵较为严重。

“罪魁祸首”：路网稀疏、爱走快速路、职住失衡

首先，这与北京稀疏的路网结构有关。

据此，以北京金融街办公区与香港旺角比较为例，在相同比例尺内，北京的平均车道数为1.76，而香港为2.1，道路的密度低，使得车道要承受更多的车流，拥堵在所难免。

除了道路密度低，北京的拥堵还有自身特点——北京人爱走快速路。

数据显示，只占全市不到6%的快速路承受了这座城市近50%的车辆里程，和其他三座一线城市相比较，北京的快速路最短但上面走的车流量最大。这就带来了北京快速路垫底的平均车速：每小时29公里。

因为没有红绿灯的限制，北京人从开始建环路开始便形成了“环路快”的印象，对环路的执着造成了道路使用率严重不平衡。

此外，职住分布上的不平衡也是造成北京拥堵的一大原因。

大数据显示，75%的人在北京五环内活动，58%的人有进城需求。

职住的严重失衡，使北京成了一座潮汐城市。众多主干道出现严重的单侧拥堵。

而工作日带来的强劲需求也是导致北京交通拥堵的重要原因，以北京二环举例，在人们普遍休假的周末，二环的拥堵延时指数要明显低于工作日。

导致工作日需求强劲的原因主要与北京城市资源分布不均有关。在北京，以医疗保健服务、公司企业以及金融保险服务来看，其主要分布于二环至四环间。资源分布的不均，使得大批居住在五环外的北京人具备强烈的进城需求。

以上种种原因叠加，北京想不堵也难。

北京虽然堵，但从高峰出行车速来看，2016年4月-6月的高德地图交通大数据显示，北京位列第12名，在行车速度上相对靠前。这说明北京的基础建设相对较好，但车流量过大才造成了拥堵指数高。

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