展开地图，从A点到B点到底需要多少时间呢?不论是谷歌地图还是百度地图，只能根据距离估算大概。而一个来自微软研究院的课题组则开发出了一套全新的智能系统，它能够依据司机的个人习惯及实时交通情况提供精确的信息——路线、时间甚至沿路会遇到什么人……都以一览无余。
　　其实，早在两三年前，IBM所谓的“智慧地球”或者后来风靡一时的“物联网”概念中，就有智能交通的假想。因此对于科技预言家、科技资本家来说，任何事实的形成都不是问题——问题只在于资金。
　　这个系统还能够预测哪条路线对特定司机是最便捷的，甚至还可以根据一个人短期内的情绪或喜好变化来调整路线。最近，在圣地亚哥举行的“知识探索和数据开发”智能系统会议上，研究人员就公布了他们的成果。
　　这项研究的数据来自于安装在3.3万辆北京出租车上的GPS感应器。不敢想象世界闻名的“堵城”竟然为科学家研究提供了如此宝贵的资料。微软研究院亚洲区的郑宇是该项目的领导者，他的课题组于近期分析了来自出租车的数据，并找出了城市交通的捷径。由于司机会经常根据路况来改变行车路线，因此他们的程序集合了多种附加因素。
　　最新的算法里，课题组不但可以使用数据来寻找最佳行车路线，而且可以用这些数据来绘制实时交通路况信息。他们也搜集了来自公共网站的天气情况，并作为参数之一。利用这些数据，软件就可以为驾驶员预测其所选择的路线上的“遭遇”，帮助驾驶员实时调节路线，从而以最舒适、最高效、最轻松的路线抵达目的地。
　　这个系统还通过跟踪使用者的手机来判断驾驶习惯，从而为其提供个性化的导航服务。郑宇说：“对不同的司机来说，甚至在同—天同一时刻，都可能有完全不同的驾车捷径。”比如，一个性格奔放的司机，可能喜欢在高速路上跑、超车以及挑战速度极限；而一位相对稳健的司机，则更喜欢在僻静的路上行驶。郑宇强调道，使用者的个人隐私是绝对保密的，从始至终都全部储存在系统终端里——也就是在司机的手机中。
　　来测算个性路线所使用的时间是另一个重要的问题。这时候，课题组就加入这种“轻车熟路”的因素，使得司机的路线更具个性化。
　　不过，据课题组成员描述，测试该系统的实用性是一件十分困难的事。因为每个个体在某个时间内路线是一定的，而路况信息却时刻在变化。因此不确定性因素十分重要。研究人员通过GPS顿时定位的方法和个性化导航做对比，发现他们利用出租车搜集来的数据所做出的导航，明显快于当前主流的地图导航。在他们的研究中。课题组成员发现随着时间的推移，该系统对于驾驶时间的预测将越来越精确。
　　麻省理工学院计算机科学与人工智能研究实验室的山姆·曼登教授说，无处不在而叉廉价的GPS传感器使得这种预测成为可能。对于郑宇的研究小组，曼登的意见是：“现如今操纵大规模数据的能力在三年前是完全不可想象的。”曼登相信这一切都为微软研究人员提供了足够的数据。并进而为宴时交通监测及监控提供了充分的条件，他希望微软能做出划时代的进步。
　　而对于郑宇的课题组来说，他觉得下一步的目标，是在任何城市实现商业化的应用。尤其是有大量出租车的城市。北京的汽车数量列为全世界第四，而名列前十名的还包括墨西哥城、东京、纽约、莫斯科等。
　　作为研究来看。这项成就似乎还有些趣味，然而从实用性角度看，则并不令人乐观。因为所谓的“个性化”，正在于系统幕后的操纵者(服务商)掌握着名义上“服务对象”(司机用户)精确的个人信息——虽然冠冕堂皇地说，这些信息只经过电脑处理。并始终存在于用户手机终端里。
　　“我们所做的事情。是想应用到实践中去，并真正发挥‘冲击性’的作用。”郑宇说。