百度地圖：2020Q1中國城市交通報告(28頁).pdf

1、中國城市交通報告 2020年第1季度 China Urban Transportation Report 2020 聲 明 2020年第1季度中國城市交通報告由百度地圖聯合清華學數據科學研究院交通數據研究中、同濟學交通科學與技術研究院編寫。本報告所涉及的反映城市交通狀況的指標 均基于百度地圖海量的交通出數據、輛軌跡數據、位置定位數據等挖掘計算所得。本報告通過數據客觀反映城市的交通擁堵狀況，以供社會公眾和相關政府部、科研院所、 等院校、企事業單位參考。隨著城市交通數據的逐漸豐富完善以及交通模型的升級演進，百度地圖也在不斷升級完善城市交通擁堵的監測和評價體系。 本報告版權為百度地圖所有，未經書許可

2、，任何機構和個不得以任何形式翻版、復制和發布。如引發布，需注明出處為“百度地圖”，且不得對本報告進有悖原意的引、刪節 和修改。本報告最終解釋權歸百度地圖所有。如需查看往期數據報告，可訪問百度地圖智慧交通官（）或掃描下維碼關注百度地圖智慧交通官方微信 公眾號。 百度地圖智慧交通微信公眾號 1 目 錄 2 城市交通擁堵狀況01 交通擁堵評價具套件及應案例02 疫情專題上海市疫情期間交通擁堵分析03 疫情專題全國重點城市疫情期間道路交通影響分析04 01 城市交通擁堵狀況 3 2020年第1季度，受新冠肺炎疫情影響，城市居出強度有所降低，全國各城市道路交通擁堵平在疫情發后都出現不同程度的下降。全國線

3、及新線共19個城市中， 2020Q1通勤峰擁堵指數環2019Q4降幅最的TOP5城市為北京、武漢、東莞、重慶和天津。 2020Q1線及新線城市擁堵降幅排 數據說明：本報告采“通勤峰擁堵指數”作為表征城市交通擁堵狀況的指標，即作早晚峰時段，實際程時間與暢通程時間的值。其中，早 峰為07:0009:00，晚峰為17:0019:00。本報告中各分析指標所反映的評價范圍是各城市的主城區，各城市主城區范圍是根據政府公開數據、百度地 圖地理數據、熱數據等綜合分析確定。 如需查看各城市實時交通擁堵狀況，可登陸址 或掃描左維碼。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告4 2020Q1 擁堵降幅排名

4、 城市 2020Q1通勤峰 擁堵指數 通勤峰擁堵指數 環2019Q4降幅 2020Q1通勤峰 實際速度（km/h） 1北京1.533-26.45%35.22 2武漢1.148-26.10%41.98 3東莞1.248-20.86%43.34 4重慶1.583-20.80%35.29 5天津1.310-20.59%40.03 6連1.329-19.08%32.58 7沙1.385-16.40%37.03 8州1.496-16.32%37.73 9島1.346-16.25%36.25 10沈陽1.396-15.39%31.71 11蘇州1.312-14.02%43.91 12鄭州1.282-13.

5、58%40.25 13寧波1.194-12.74%41.39 14深圳1.401-11.99%40.83 15上海1.520-11.96%31.49 16南京1.528-8.98%32.74 17安1.577-7.21%34.44 18成都1.484-7.00%39.73 19杭州1.527-5.29%32.58 02 交通擁堵評價工具套件及應用案例 5 交通擁堵評價具套件 為響應公安部、中央明辦、住房城鄉建設部、交通運輸部聯合開展的“城市道路交通明暢通提升動計劃”，助政府治理交通擁堵、出難、停難等“城市病”，提升 城市道路交通治理能現代化平，百度地圖向業推出“交通擁堵評價具套件”。 交通擁堵

6、評價具套件前由“擁堵六維特征畫像具”、“重點道路監控具”、“重點交通區監控具”、“擁堵影響系數分析具”、“瓶頸點段提取具”、“擁堵路段交通 流OD分析具”等具組件組成，未來還會持續增加新的具組件。 擁堵六維特征畫像具瓶頸點段提取具擁堵影響系數分析具擁堵路段交通流OD分析具重點道路監控具重點交通區監控具 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告6 交通擁堵評價具套件（之） 城市交通擁堵六維特征畫像具 嚴重擁堵路段程占 嚴重擁堵持續時間 峰擁堵指數區域間擁堵不均衡系數 峰速波動系數常發性嚴重擁堵路

7、段程占 評估路中嚴重擁堵狀態的空間蔓延程度 評估全路以平峰為參照的峰擁堵嚴重程度 評估不同期峰期間全路平均運速度波動程度 評估路中不同區域交通擁堵的差異程度 評估路中通勤峰期間嚴重擁堵路段的擁堵成因差異 評估路中嚴重擁堵狀態的時間持續程度 嚴重擁堵路段程占：作通勤峰期 間，城市路中發嚴重擁堵的路段程與 路總程的例； 區域間擁堵不均衡系數：作通勤峰期 間，城市路中不同格區域擁堵指數的離 散程度； 常發性嚴重擁堵路段程占：作通勤 峰期間，城市路中常發性嚴重擁堵路段 占全部嚴重擁堵路段的例； 嚴重擁堵持續時間：作通勤峰期間， 全路處于嚴重擁堵狀態的平均累計時間； 峰速波動系數：作通勤峰全路 平均速的

8、離散程度； 峰擁堵指數：作通勤峰期間，實際 程時間與暢通程時間的值。 同類城市排名 1 N 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告7 交通擁堵評價具套件（之） 重點道路監控具 為助各地交警部針對重點關注道路進基于地圖的數字化臺賬管理，實現對重點道路擁堵情況的實時監測、統計分析和深度研判等功能，百度地圖向業界推出“重點道 路監控”具。交通管理部可以利“重點道路監控”具對重點關注的任意道路在地圖上進配置和分組，實現道路的分組監控和管理。 例：若希望重點關注北京的環路擁堵情況，可在“環路”標簽下配

9、置環路道路組（包含東、南、北環路）、五環路道路組（包含東、南、北五環路）等 持任意關注道路的分組添加可對重點關注道路組及其組成路段進實時擁堵監測、統計分析和深度研判 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告8 交通擁堵評價具套件（之三） 重點交通區監控具 為助各地交警部針對重點關注交通區基于地圖的數字化臺賬管理，實現對重點交通區擁堵情況的實時監測、統計分析和深度研判等功能，百度地圖向業界全新推出 “重點交通區監控”具。交通管理部可以利“重點交通區監控”具對重點關注的任意交通區在地圖上進配置，實

10、現對重點交通區的監控和管理。 例：若希望重點關注上海市所有重點交通區的擁堵情況，可利平臺中的區域配置具定義交通區的邊界 持海量、任意形狀交通區的添加可對重點交通區進實時擁堵監測、統計分析和深度研判 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告9 交通擁堵評價具套件（之四） 擁堵影響系數分析具 城市影響系數定義：某路段或區域（政區、交警業務轄區、定義區域）擁堵情況下的城市交通擁堵指數，減去該路段或區域暢通情況下的城市交通擁堵指數，差值即為該 路段或區域的城市影響系數。該系數代表該路段或區域對城市交通

11、擁堵指數的影響，系數越說明對城市交通指數的影響就越。 城市影響系數作：對定區域內的的路段或區域進城市擁堵影響系數排名，可以篩選出對該城市交通擁堵貢獻占最的路段或區域，并可據此有針對性地采取相應 的緩堵改善措施。此外，對采取緩堵改善措施前后城市影響系數的差值進分析，還可以量化緩堵改善措施的效果。 例：北京交警朝陽轄區城市影響系數0.173 含義：如果2019年2份朝陽隊轄區的道路全部暢通， 那么北京2019年2份交通擁堵指數會下降0.173。 例：北京環全路段（雙向）城市影響系數0.003 含義：如果2019年2份北京環全路段（雙向）全部暢通， 那么北京2份交通擁堵指數會下降0.003。 業態合

12、作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告10 交通擁堵評價具套件（之五） 擁堵瓶頸點段提取具 XX市XX時間段內擁堵路TOP10 排名路名稱通勤峰擁堵指數 1學府東四道街-征儀路路3.800 2河路-華路路3.282 3安通街-通鄉街路3.245 4復旦街-學府路路3.139 5安發街-安國街路3.110 6中宣街路3.043 7通達街-直街路3.017 8哈藥路-新陽路路3.016 9路-和平路路2.997 10江路-紅旗街路2.817 排名道路/路段名稱道路/路段描述通勤峰擁堵指數 1康寧路從鐵

13、路街路到興街路，向東4.171 2教化街輔路從哈爾濱教化街到郵政街路，東向3.995 3和興路從動場到鐵路街路，東向3.747 4安發街從撫順街路到安隆街路，東向3.581 5教化街從昌交橋到鐵路街路，東向3.555 6和興路從鐵順街路到動場，向東3.310 7三合路輔路從中路路到三動路路，北向南3.292 8康安路從前進路路到鐵道街路，北向東3.164 9學府三道街從學府路路到征儀路路，東向2.807 10紅旗街輔路從河路路到淮河路路，南向北2.666 XX市XX時間段內擁堵路段TOP10 擁堵瓶頸點段提取具可幫助交通管理部提取并在地圖上呈現任意定義時間段內最堵的路段和路（即瓶頸點段），以實

14、現有的放的重點道路管控和組織優化，緩解道 路交通擁堵。 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告11 交通擁堵評價具套件（之六） 擁堵路段交通流OD分析具 時間段交通流線樣本流量占 晚峰 17:3018:30 主路來，北向28.06% 主路來，北向東52.52% 輔路來，北向7.19% 輔路來，北向東12.23% 例：某地兩條交通主動脈道路相交的交橋區域， 由北向南駛的輛容易在交橋北附近擁堵，對北擁堵路段進交通流OD分析，分析主路來和輔路來的去向，可為后續交通組織優化提供參考 易堵路段易堵路段

15、 主路來 輔路來 為助各地交警部加強城市交通組織優化作，充分發揮數據作為推動交通組織優化作的引擎作，實現“數據研判、數據決策、數據監督、數據創新”的交通 組織應模式，百度地圖向業界推出擁堵點段交通流OD分析具，幫助交通管理部還原擁堵路段的輛流向及占，輔助交通組織優化。 N 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告12 03 疫情專題上海市疫情期間交通擁堵分析 13 疫情專題上海市新冠肺炎疫情期間交通擁堵分析 N 【項背景】2020年第1季度，受新冠肺炎疫情影響，各城市道路交通運受到不同程度影響

16、。為了深研究和評估新冠肺炎疫情對上海市道路交通運情況的影響，監測及 分析復復產階段上海市交通運狀況，同濟學交通科學與技術研究院聯合百度地圖智慧交通團隊開展專項研究作。 【評價需求】為了準確量化評估疫情對上海市道路交通的影響，需要上海市全域共計447個交通中區在2020年第1季度時級的擁堵指數、平均速度和擁堵程數據。該專項 研究作由百度地圖提供數據撐。 數據范圍數據需求 【空間范圍】上海全域447個交通中區 【時間范圍】20200101-20200315 【數據指標】擁堵指數、平均速度、擁堵程 【數據顆?！?時 想使重點交通區監控具，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左維碼填寫意向合作信息，我們

17、會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告14 N 【需求拆解】該項屬于典型的交通監測及評價項，關鍵是需要精準、可回溯、可定義且低成本的歷史路況數據做撐。 【解決案】百度地圖“交通擁堵評價具套件”中的重點交通區監控具可以很好地滿該項需求，該具可通過登錄“百度地圖交通信息發布與研判平臺”使。 （1）在平臺進重點交通區配置： 使“重點交通區配置”功能定義待監控的交通中區已經配置完成的上海全域447個交通中區 持通過何具畫、搜索政區、搜索景區商圈等多種形式定義重點交 通區，降低配置成本； 持內區域摳除、道路摳除等精細化交通區定義，滿多樣需求； 可對任意交通區內需要監測的道路

18、等級進定義； 持交通區名稱定義； 持對多個交通區進分組； 疫情專題上海市新冠肺炎疫情期間交通擁堵分析 想使重點交通區監控具，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告15 N 【解決案】百度地圖“交通擁堵評價具套件”中的重點交通區監控具可以很好地滿該項需求，該具可通過登錄“百度地圖交通信息發布與研判平臺”使。 （2）在線實時查看或下載離線數據： N 使“重點交通區”功能查看上海全域447個交通中區的實時擁堵數據 持查看和下載擁堵指數、平均速度、擁堵程指標； 使“重點交通區”功能下載上海全域447個交通中區的

19、歷史擁堵數據 分析顆粒度未來將持實時、周、定義時間段； 【分析過程及結果】由同濟學交通科學與技術研究院研究員根據使百度地圖“重點交通區”具提取的數據，結合項具體情況，進分析和研究。 疫情專題上海市新冠肺炎疫情期間交通擁堵分析 想使重點交通區監控具，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告16 【分析結果】新冠肺炎疫情期間復復產前后上海市道路交通運情況 疫情專題上海市新冠肺炎疫情期間交通擁堵分析 較基準 （120123） 復第1周速度變化 （210214） 復第2周速度變化 （217221） 復第5周速度變

20、化 （39313） 早峰 晚峰 平峰 復工第一周 復工第二周 復工第五周 復工第一周 復工第二周 復工第五周 908070605040302010 平均速度（km/hkm/h） -40403020100-10-20-30 較基準周的平均速度變化率（% %） 復后全市速度變化趨勢 交通中區數量 復工第一周 復工第二周 復工第五周 想使重點交通區監控具，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告17 【分析結果】復復產前后交通運狀況的時空變化模式 疫情專題上海市新冠肺炎疫情期間交通擁堵分析 1.根據上海市的復復

21、產安排，劃分為五個分析時段，即： 123前、 12329、 210216、 21738、 39后。以分析時 段內每天6:00-22:00各交通中區的平均速度，構建反映交通運狀況時空變化的矩陣M。 2. 對矩陣M進奇異值分解，即M=USVT。其中，左奇異矩陣U反映速度變化的時間分布，右奇異矩陣V反映速度變化的空間分布。 3. 根據奇異值的數值，從復復產前后的交通運狀況復雜時空變化中，提煉出三個最為主要的速度時空變化模式。 模式1：速度時空變化中相對穩定的部分。這模式的速度時空變化相對穩 定，與其他模式相，速度變化在時間維度、空間維度上的分布差異均不明 顯。從時間分布曲線來看，時間向量的波動幅度較

22、，速度的時間變化相對穩 定；疫情發后，時間向量數值略有提升，表明市內的整體交通運狀況在疫 情發后略有改善，但隨著復復產的開展，正逐漸恢復疫情前的平。 時間（6:00-22:00） 時間向量值 0.040.020-0.02-0.04 空間向量值 時間分布空間分布 想使重點交通區監控具，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告18 時間（6:00-22:00） 時間向量值 時間（6:00-22:00） 時間向量值 【分析結果】復前后交通運狀況的時空變化模式 疫情專題上海市新冠肺炎疫情期間交通擁堵分析 模式2：

23、速度時空變化中受通勤影響較的部分。這模式的速度時空變化受 通勤需求的影響較。從時間分布曲線來看，早晚峰時段，時間向量發明 顯的負向波動，表明市內紅區域（主要分布在快速路沿線）的平均速度在早 晚峰期間顯著下降。對不同分析時段的時間分布曲線，早晚峰時段的交 通運狀況在復復產過程中正逐漸恢復疫情前的平，但平峰時段尚呈 現明顯的恢復趨勢。這表明，復復產過程中以通勤為代表的城市交通剛性需 求正在逐漸恢復，化、休閑、娛樂、購物等彈性出需求尚未全恢復。 時間分布空間分布 模式3：速度時空變化中受疫情影響發的局部變化。這模式的速度時空 變化在疫情發前并不顯著，但在12338期間，時間向量的波動幅 度顯著增，3

24、9后波動幅度減并有恢復節前平的趨勢。這模式 的速度時空變化主要是受疫情影響，在上海市局部地區、部分時段集中產。 例如，12338期間的12:00-21:00出現較明顯的時間向量正向波 動，說明市內藍區域的平均速度在此期間發明顯的下降。這是由于 外地滬流在滬道附近積壓產的局部擁堵，另是由于疫情期 間私家出需求增加在中城內出現的擁堵。 0.040.020-0.02-0.04 空間向量值 0.040.020-0.02-0.04 空間向量值 時間分布空間分布 想使重點交通區監控具，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市

25、交通報告19 04 疫情專題 全國重點城市疫情期間道路交通影響分析 20 疫情專題全國重點城市疫情期間道路交通影響分析 N 受新冠肺炎疫情影響，疊加歲末年初出需求波動及各地復復產節奏等因素，全國城市道路交通運狀況在2020年第1季度出現較波動。清華學數據科學研究院交通 數據研究中聯合百度地圖智慧交通團隊，針對全國部分重點城市（包含線及新線共19個城市）疫情期間道路交通狀況開展分析研究。 復指數和道路交通擁堵指數相對值（今年擁堵指數值/去年同期值，表征擁堵恢復平）總體呈現正相關關系，表明隨著復復產的穩步推進，城市交通擁堵平也在逐步 上升。 復指數峰擁堵指數相對值回歸分析圖 注：以上回歸分析中使的

26、數據為除武漢以外的其他18個線和新線城市數據。 數據來源：復指數數據來百度地圖慧眼，復指數=初七以后累計活躍作/基準活躍作（基準時間為2019年12）。 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告21 峰擁堵指數相對值 （今年數值/去年同期值） 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 復指數 25%50%75%100% 在當前復率尚未達到100%的情況下，已有部分城市的通勤峰擁堵指數于去年同期平，說明這部分城市的機動出強度增。例如，安、杭州、成都、州3下 旬的峰擁堵平已于去年同期（與未恢復限政策

27、也有定關系），重慶、南京、深圳、上海3下旬的峰擁堵平已與去年同期基本持平。 以杭州為例，在未恢復限的2020年316（周），其早晚峰擁堵指數明顯于去年同期平。在323恢復部分限措施后，其通勤峰擁堵平明顯下降。隨著 復指數的進步上升，部分城市開始逐步恢復常態限措施，其通勤峰擁堵平也將隨之有所下降。 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告22 疫情專題全國重點城市疫情期間道路交通影響分析 作通勤峰擁堵指數相對值 （今年數值/去年同期值） 0.75 1 1.25 1.5 2020/2/16 202

28、0/2/22 2020/2/29 2020/3/7 2020/3/14 2020/3/21 2020/3/28 杭州市復復產階段作通勤峰擁堵指數同去年變化情況 323 恢復部分限措施 擁堵指數 1.5 3 時間 012345678910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 2020.3.16（周）2019.3.18（周） 杭州市復復產階段典型作擁堵指數同去年變化情況 316 未限 2020年319-22，清華學數據科學研究院交通數據研究中聯合百度地圖智慧交通團隊，開展了“新冠肺炎疫情對出為影響”的問卷調查。通過互聯問卷 的形式，共回收有效問卷1070份

29、。其部分調查結果如下： 1.針對第類受訪者（有私家，已復/復學）的調查結果顯示： 在此次新冠肺炎疫情爆發前，這類受訪者通勤/上學使私家的例是57%，休閑娛樂使私家的例是 72%。與疫情爆發前相，49%的此類受訪者表示疫情爆發后，當前復復產階段，駕通勤/上學的頻率增 加，27%的表示駕通勤/上學的頻率不變，24%的則表示當前駕通勤/上學的頻率減少。 2. 針對第類受訪者（有私家，未復/復學）的調查結果顯示： 在此次新冠肺炎疫情爆發前，這類受訪者通勤/上學使私家的例是38%，休閑娛樂使私家的例是 53%。32%的此類受訪者表示疫情過后常有可能會增加使私家的頻率，43%的受訪者表示疫情過后有可能 會

30、增加使私家的頻率。 3. 綜上，不論是從實際為還是為意向來看，疫情過后，約四分之三有私家的會增加使私家出的 頻率。 常有可能 有可能 不確定 不可能 常不可能 疫情過后您是否會增加使私家的頻率？ 增加不變減少 與疫情爆發前相，您駕通勤/上學的頻率？ 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告23 疫情專題全國重點城市疫情期間道路交通影響分析 百度地圖智能交通聯合實驗室 實驗室批駐頂級科研院所及校 2019年9，中共中央、國務院正式印發交通強國建設綱要，描繪了我國從現在到本世紀中葉的交通強國建設藍

31、圖。綱要明確了交通強國建設的重點任務和保障措施， 并在交通科技領域提出了“科技創新富有活、智慧引領”的任務，要求強化前沿科技研發、發展智慧交通以及完善科技創新機制。 作為新代智能地圖，百度地圖將繼續瞄準新代信息技術、智能等世界科技前沿，加強對可能引發交通產業變的前瞻性、顛覆性技術的研究，推動數據、互聯 、智能等新技術與交通業深度融合。為推動產學研深度融合，2019年1210，百度地圖在2019年百度地圖態會上，正式向交通業發起并成了“百度地 圖智能交通聯合實驗室”，通過數據開放合作的形式推動聯合創新，助交通強國建設。歡迎更多合作伙伴加！ 實驗室愿景、價值觀及運營模式 愿景 科技推動交通智能化升

32、級 價值觀 開放、協作、共融 運營模式 百度地圖搭建平臺，開放交通數據 合作伙伴駐，共同推進產學研合作 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告24 百度地圖智慧交通產品及服務矩陣 深度賦能專地圖個性化應 百度專地圖（DuGIS） 業領先的誘導屏底板發布平臺 智慧誘導屏發布平臺 利數據洞城市與交通趨勢 交通數據報告 賦能交通信號配時、優化、評價閉環 智慧信號燈解決案 賦能交警“情指勤督”體化效警務 交通信息發布與研判平臺 科技賦能、播報新聲 AI 路況播報平臺 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通

33、官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告25 百度地圖智慧交通產品及服務矩陣（續） 實現交通萬物互聯 道路物聯服務平臺 以互聯交通數據撐專業務平臺建設 專交通數據API服務 完美呈現交通業務數據全景 MapV Pro 交通可視化屏解決案 洞察節假國遷徙狀況 節假出儀表盤 在專內實時、精準感知路動態 專路況服務 洞悉城市流脈動 流遷徙態勢感知平臺 業態合作，可訪問百度地圖智慧交通官站 或掃描左下維碼填寫意向合作信息，我們會有專與您聯系。 2020 Baidu 2020Q1中國城市交通報告26 想了解更多？歡迎登陸百度地圖智慧交通官站 掃描下載百度地圖APP百度地圖智慧交通公眾號百度專地圖DuGIS公眾號