7月18日，滴滴发布了2017年第二季度全国重点城市交通运行报告。根据滴滴平台第二季度拼车、顺风车节约总里程对重点城市排名，成都位列城市首位。北京、天津、深圳、广州、杭州、长沙、武汉、苏州、青岛也进入了前十名。

绿色出行逐渐成为人们出行的重要选择，拼车和顺风车是绿色出行的典型，为城市出行提供大量运力，节省车辆和道路资源。滴滴出行平台2017年第二季度仅拼车就节约近1亿公里汽车出行。绿色出行代表了一种新的城市精神——节约能源、提高能效、减少污染、兼顾效率，体现的是一种负责的生活态度，一种新兴的时尚趋势，一种先进的文明形态。

根据滴滴五一假期顺风车跨城出行的数据，珠江三角洲、长江三角洲以及京津冀地区已经形成了城际顺风车出行的热点区域。

珠江三角洲以深圳、东莞、广州为支点，形成了一个广泛辐射的共享出行城市群。共享出行在深圳与东莞的渗透明显高于周边城市。京津冀以北京为核心。在环京城市中，廊坊与北京关联最强、往来人口量最大。长三角仅占全国2%的国土面积，集中了全国20%的经济总量，是中国第一大经济区。杭州、苏州、上海作为长三角的核心城市，也是城际共享出行的翘楚，与京津冀相比，三者之间相对均衡，也从侧面反映了长三角城市发展相对均衡。

一直以来，缺乏全面科学的大数据分析，是各地在交通管理中遇到的最大困惑之一。今年上半年，滴滴出行宣布对各地交通管理部门开放“滴滴交通信息平台”，并基于滴滴的海量数据，连续推出了全国重点城市交通运行报告，以全新的维度来解读城市交通。

目前，滴滴平台上每天有超过2000万订单，高峰期每分钟接收超过3万乘客需求，对30分钟后的需求预测准确率可以达到85%。每日新增轨迹原始数据70TB+，相当于7多万部蓝光电影；每日处理数据超过4500TB ；每日路径规划请求超过200亿次，将近1389万次/分钟；单次路径规划计算时间小于1毫秒；每两秒就能做一次订单匹配；“猜你想去”能在2毫秒预测用户目的地，预测准确率为90%……滴滴拥有的海量出行数据在智慧交通领域极具价值。

未来，滴滴也希望能在更多的城市出行场景为政府提供科学决策的依据。滴滴出行高级副总裁、智慧交通项目负责人章文嵩表示，滴滴重点城市交通运行报告未来每个季度将进行发布。“滴滴会用大数据为政府决策、机构研究和市民出行提供大数据支撑和参考，并最终帮助城市居民提升交通出行效率和品质。”

在第二季度的报告中，滴滴更新了全国重点城市的拥堵排名。哈尔滨、西安、兰州、西宁、石家庄分别排在前五位，北京排在第七位。与上个季度相比，总体排名变化不大。西宁、成都拥堵排名进入全国前十，哈尔滨依然是全国最拥堵的城市。

报告中，重点分析了北京、上海、广州、深圳四个城市的交通状况。网约车接驳地铁出行是这些城市中很多人选择的重要出行方式，报告对热度较高的地铁站点进行了分析。

北京地铁目前共17条线路运行，从主城区向周边远郊区域辐射，站点受到所在区域功能属性的影响，在热度、可达距离和可靠性方面波动较大。国贸、动物园和物资学院站点热度较高，人流量大。热度最高的国贸站打车前往平均距离为8.5公里。热度较高的站点中，双井、国贸和大望路的可靠性较低，打车往返这些站点需要预留更多的缓冲时间。四惠东、天安门东以及十里堡等站点因人口密集以及交通管理等因素，打车难度较高。

上海地铁目前共14条线路运营，换乘站点较多，均匀密集覆盖于城市中心区域，在可达距离方面，上海地铁相对平均。龙华站、金科路站以及广兰路的人流量较大。中潭路、曹杨路以及上海南站等工作区密集，周边道路较拥堵的站点打车相对较难。

广州地铁目前有10条线路在运行中，辐射范围广，可延伸到佛山，运营时间灵活。番禺广场、石桥和汉溪长隆是人流量最大的站点。大剧院、五羊邨和珠江新城的出行可靠性相对较差，打车来往这些站点时需要预留更多缓冲时间。河沙站、西村以及坦尾站的打车难度较高。

深圳地铁目前共8条线路运营，构成覆盖六个市辖行政区，其中清湖站、高新园站以及会展中心的人流量较大，整体可达距离分布均匀，热度较高的站点可达距离均在8公里以下，碧头站、草埔站以及鲤鱼门站的打车较难。

整体看，深圳地铁站点的覆盖均匀程度以及打车便利性在四个一线城市中相对较高。

截止目前，滴滴已连续两个季度发布了全国重点城市交通运行报告。大数据在交通领域的具体应用分为三部分，轨迹源数据、路况分析数据、生活应用数据。滴滴在数据的数量、质量上都具有优势，与日常生活更贴近，对于城市真实出行的帮助也越大。

第二季度的报告中，对北京西二旗等新兴热点地区的网约车与地铁站接驳订单数据进行了分析。西二旗地铁站辐射中关村软件园和金域华府等热点地区。西二旗到软件园，有公交、网约车等多种选择。但金域华府附近为新兴住宅区，由于没有直达公交线路，目前更多的依赖网约车满足出行需求。滴滴希望通过数据共享，为相关部门提供决策依据，优化城市公交线路。

业内人士分析，依托于滴滴海量的城市交通数据和大数据挖掘能力，各地政府能够更加详细了解当地交通运行现状，精准的“对症下药”开展大数据交通治理新模式。