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本报告选取了了中国100个主要城市，通过?大数据客观反映城市的交通拥堵、居?民通勤?、居?民出?行行、公共交通、交通与环境、绿?色出?行行、?自动驾驶和智能交通市场8个方面的状况，以供社会公众和相关政府部?门、科研院所、高等院校、企事业单位参考；
城市交通拥堵状况
2018Q4全国百城交通拥堵排名TOP10：2018年年第4季度，哈尔滨超过北北京位列列全国百城拥堵榜单?首位，通勤??高峰拥堵指数环?比第3季度上升3.28%。北北京和重庆分列列拥堵榜单第二位和第三位：
拥堵缓解』及『拥堵加重』TOP10城市
2018年年第4季度，拥堵缓解TOP10城市中，上海?、清远、?长春位列列前三位，其第4季度通勤?高峰拥堵指数环?比分别下降10.41%、9.03%和7.30%。其中，上海?通勤??高峰期的拥堵缓解程度最?大，百城拥堵排名跌出前10，缓堵成效显著。?长春拥堵程度缓解也相对较?大，其通勤??高峰拥堵指数环比下降7.30%。
?2018年年第4季度，拥堵加重TOP10城市中，乌鲁?木?齐、拉萨、衡阳位列列前三位，其第4季度通勤??高峰拥堵指数环?比上升25.17%、12.87%和11.35%；
2018Q4全国百城交通拥堵指数排名
2018Q4全国百城交通拥堵排名TOP10
2018Q4全国百城交通拥堵排名TOP10
2018Q4全国百城交通拥堵指数排名
城市交通拥堵综合评价体系构建——『城市交通拥堵六维特征画像』
严重拥堵路路段里程占比：?工作日通勤高峰期间，城市路网中发?生严重拥堵的路路段?里程与路路?网总?里里程的?比例例；
?区域间拥堵不均衡系数：?工作日通勤高峰期间，城市路网中不不同?网格区域拥堵指数的离散程度；
?常发性严重拥堵路段里程占比：工作日通勤高峰期间，城市路网中常发性严重拥堵路路段占全部严重拥堵路段的比例；
?严重拥堵持续时间：工作日通勤高峰期间，全路网处于严重拥堵状态的平均累计时间；
??高峰车速波动系数：工作日通?高峰全路网平均车速的离散程度；
??高峰拥堵指数：工作日通勤高峰期间，实际行程时间与畅通行程时间的比值
城市交通拥堵六维特征画像——全国百城『严重拥堵持续时间
严重拥堵持续时间，是指工作日通勤高峰期间全路网处于严重拥堵状态的平均累计时间，用以评估路网中严重拥堵状态的时间持续程度。
城市交通拥堵六维特征画像——全国百城『严重拥堵路里程占比』
严重拥堵路段里程占比，是指工作日通勤高峰期间，城市路网中发生严重拥堵的路段?里里程与路网总里程的比例，用以评估路网中严重拥堵状态的空间蔓延程度；
城市居民通勤状况
城市职住不不均衡性评价——过剩通勤?指数
城市居民的就业地和居住地距离过远所造成的不均衡（以下简称职住分离）是造成城市交通拥堵的重要原因之一。量化城市职住分离状况，洞察背后成因，再通过城市用地布局优化调整等?手段来减少通勤?交通压力，对于从源头上缓解拥堵至关重要。在城市交通规划中，一般使用过剩通勤?指数来衡量量城市职住分离的严重程度，过剩通勤?指数=（实际平均通勤?距离-理理论最?小通勤?距离）/实际平均通勤?距离。其中，理理论最?小通勤?距离为在不不改变?目前城市结构的前提下，居?民居住与就业最优组合下的通勤?距离最小值。
对全国百城过剩通勤?指数分析显示：
A. 沈沈阳、西安、重庆三个城市的职住分离程度最为严重，位列列前三；
B. ?一线城市北北、上、广、深的职住分离程度依次减弱，北北京最为严重。此外，与常规认知不不同的是，一线城市的职住分离现象并非是最严重的；
C. 中?山、东莞、佛?山三个城市的过剩通勤?指数位列列最后三位，表明这三个珠三?角城市的职住均衡性最好；
部分同等规模的城市，其过剩通勤?指数差异较大，该结果可以?用于指导相同主城区规模城市的城市规划和交通规划的改进方向。
?例如，唐山的行行政区面积只比肇庆大0.08%，中心城区面积只比肇庆小0.8%，但唐山的过剩通?指数却比肇庆大55.3%
单程平均通勤?时间”和“单程平均通勤?距离”可以作为表征城市通勤?成本和职住分离状况的指标，即?工作?日早晚?高峰上下班单程平均?行行程时间和距离。
?在平均通勤?距离方面，二线城市平均通勤?距离最小；在平均通勤?时间方面，一线、新一线以及二线、三线及四、五线的平均通勤?时间均值依次递减；
?过剩通勤?指数与行政区单程平均通勤?距离呈较强的正相关，表明城市的职住不不均衡现象越严重，居民的单程平均通勤?距离就越长。
?中心城区范围的单程平均通勤?距离和时间?比行政区范围的对应值要大，主要是因为以中心城区范围统计时，存在很多从远郊区县长距离通勤?到中心城区上班的人群；但是以行政区划范围统计时，由于包含了大量量在中心城区外围卫星城内部通勤的人群，客观上就会整体拉低平均通勤距离和时间；
城市通勤?成本评价——?一线城市『钱多离家近』几乎不不可能
四大一线城市均呈现“钱多离家相对远、钱少离家相对近”的特征：四城市?高收入群体通勤?距离大于10km的比例为低收入群体该比例的1.4-2.1倍，四城市低收入群体通勤距离?小于3km的比例为高收入群体该比例的1.8-2.1倍；
城市通勤?成本评价——
典型二线及以下城市『钱多离家近』不不是梦
??二线城市不同程度地表现出“钱多离家相对近”的特征：以石家庄市、保定市、徐州市为代表的近半数?二线城市，通勤?距离总体呈现“?高收?入群体略小于中高收入群体”的态势；
?“钱多离家相对近”的特征在三线及以下城市相对更更显著：所有被统计城市，中高收入群体通?距离10km以上的?比例均超过高收入群体；超过半数的被统计城市，中低收入群体通勤距离10km以上的比例均超过中高收入群体
城市城市居民出行状况
城市居民整体出行目的地分析
通过分析城市居民出行目的地，可以深度理理解居民日常活动模式，帮助优化城市区域功能设计，提升城市交通规划和管理水平。将出行目的地（包括市内出行和跨城出行）按照功能划分为4大类15小类，分析结果显示
工作商务和休闲娱乐类出行占?比总和达到了了70.65%，是日常出行的主要目的。其中商务工作类出行占比达39.31%，在所有出行类别中占比最高，这也与居民工作日和节假日主要生活内容相吻合。
B. ?日常生活类出行的具体目的较多且分布较分散，其中前往教育培训类目的地的出行行占比较高，达到6.14%。另外，前往运动场所的出行比例仅占1.03%，政府应更更多地引导和宣传提升居民运动和健身意识，修建更更多的运动和健身场馆。
C. 前往旅游景点类?目的地的出行仅占整体出行的4.64%，有较大提升潜?力。政府和相关企业可以更更多地引导和?鼓励旅行出游，从而进一步提升居民文化休闲水平，提振内需、促进经济发展
各类城市居民『市内出行』目的地分析
?通过分析不不同发展水平城市的居民市内出行目的地分布，可以更更好地理理解不不同发展?水平城市的居民出行的主要需求，结果显示：
A. ?一线、新一线、二线城市前往公司企业、写字楼、文化传媒和运动健身类?目的地?比例较高，这反映了一线、新一线城市居民对精神生活和身体健康的关注，同时也花费了更多的精力在工作相关出行上。
B. 与之相对，三线、四线城市居民前往丽人、休闲娱乐、旅游景点、购物、生活服务和美食类?目的地比例较高，这反映了了三线、四线城市居民工作和生活平衡性更更好，有更更多的时间进行休闲娱乐；
各类城市居?民『跨城出?行行』?目的地分析
?通过分析不同发展?水平城市的居民跨城出行目的地分布，可以更更好地理理解不不同发展水平城市的居民出?行行的主要需求，结果显示：
A. ?一线、新一线城市跨城出行前往文化传媒、运动场馆、写字楼和公司企业类?目的地?比例例较高，这反映了一线、新一线城市跨城出行目的主要是为了文化生活和商务工作。
B. 三线、四线城市居?民跨城出行目的地更更多地集中在购物、丽人、旅游景点和教育培训类目的地，这反映了了三线、四线城市居?民的?日常娱乐需求进一步外溢，这可能是跨城出行的主要驱动力
A. 深圳居民去往公司企业类?目的地比例最高，这反映深圳居民以工作为?目的的出行最多。
B. 交通枢纽类?目的地中，北京和广州居民出行比例较高，这也与北京和广州分别为南、北方两大交通枢纽的定位相吻合。
C. 购物类?目的地中，广州和深圳居民出行比例高于北北京和上?，这反映了广州和深圳居?民有更更强的消费需求。
D. ?文化传媒类?目的地中，深圳居民出行占比低于其他三个城市，这客观反映了了经济特区深圳与历史文化名城北北、上、广在文化发展上还存在一定差距
A. 从跨城出?行行绝对次数来看，广州居民跨城出行次数远?高于其他三个城市，?而深圳居民跨城出行次数最低。
B. ?广州居?民去往购物和美食类目的地比例远高于其他三个城市，这也侧?面印证了广州居民“?食在?广州”、“玩在?广州”的生活写照。
C. 深圳居?民去往购物、美食、休闲娱乐类?目的地比例也高于北北京和上海?，这可能是因为珠三角城市群更高程度的一体化。此外，深圳居民跨城出行主要目的地依然是公司企业，与整体出行分布一致
城市公共交通状况
?公共交通（含公交和地铁）出行里程包括乘车里程及全程两端步行里程。
??一线、新一线及二线城市公共交通出行里程以20-30公里占比最高，三线、四线及五线城市公共交通出行里程以2-3公里占比最高。
?在各个范围内的城市公共交通出行里程分布中，2-3km内四五线城市比例最大，三线城市其次；10-12km内?二线城市比例最大，三线城市其次；20-30km内?一线城市比例最大，二线城市其次
全国百城公共交通『出行用时』
?公共交通出行用时包括地?面公交及地铁出?行行到站步?行行时间+乘?车时间+换乘时间+离站步行时间。
??一线、新一线城市的公共交通出?行行平均?用时为50.2分钟，沈沈阳公共交通出行平均用时最短，为44.1分钟，东莞的公共交通出行平均用时最?长，为63.4分钟，相差19.3分钟。
??二线城市的公共交通出行平均?用时为52.7分钟，厦门的公共交通出行平均用时最短，为42.2分钟；南通的公共交通出行平均用时最长，为67.7分钟，相差25.5分钟
公共交通出?行行『站点步行距离』分布
?公共交通站点步?行行距离（数值为到站步行距离和离站步行距离的均值）可以侧?面反映公共交通站点的可达性，公共交通站点步行距离越小，站点可达性越高。
?各类城市公共交通站点步行距离在各范围内的分布中，?一线、新?一线、二线城市在800米以内范围占比更高，而三线城市和四、五线城市在800?米以上范围占?比更高。从结果可以看出，三、四、五线城市需重点加强公共交通站点覆盖。
?各类城市的公共交通出行站点平均步行距离，按照一线、新一线、二线、三线及四、五线城市的顺序递增，这也侧面反映了了较发达城市公交站点的建设密度相对更大；
全国百城公共交通出?行行『站点步行距离』
?在一线、新一线城市中，公共交通出行站点平均步行距离深圳最短，为436?米，郑州最长，为567米。
?在二线城市中，公共交通出行站点平均步行距离厦门最短，为465米，温州最长，为673米；
公共交通出?行行『换乘步行距离』
?公共交通出行平均换乘步?行行距离：每次有换乘的公共交通出行平均需要的换乘步行距离，多次换乘则为各次换乘步行距离之和。
?公共交通出行平均步行距离：使?用公共交通出?行行，从出发点到目的地之间需要步行的平均距离（包含到站步行距离+换乘距离+离站步行距离）。
?随着城市等级的下降，公共交通出?行行平均换乘步?行行距离下降，但平均步?行行距离却在增加。原因可能是：一线、新?一线、二线城市大量量的道路路中央分隔、道路路红线宽度普遍过宽、
?大型枢纽换乘步行距离过长、换乘次数较多等原因造成换乘总体步行距离过长，?而三、四、五线城市虽然换乘步行距离较短，但公共交通站点数量量偏少，到站和离站步行距离偏长导致市民出行整体步行距离过长。建议?一线、新?一线、二线城市在优化公共交通出行服务时，以缩短换乘距离为优化重点，三、四、五线城市则以增加站点覆盖为主；
公共交通站点平均覆盖居住及岗位人数
?公共交通站点平均覆盖居住及岗位人数，是地面公交或轨道交通站点周边?一定范围内覆盖的居住及岗位人数之和；?一个城市的站点平均覆盖居住及岗位?人数是指整个城市所有站点覆盖居住及岗位人数的平均值。
?截?至2018年年底已经开通地铁的城市中，广州市轨道交通站点200米半径平均覆盖居住及岗位?人数最多，约为12022人；贵阳市最少，约为3056人。
?两图对比可以看出，同?一城市轨道交通站点周边200米半径覆盖的居住及岗位人数普遍?比地?面公交站点高，说明轨道交通站点周边?土地利利?用一般比较集约，但也有?一些城市的轨道交通站点周边覆盖的居住及岗位?人数偏低，原因可能是轨道的选线偏离人口集聚中心，也可能是轨道交通站点周边的开发不不够集约或开发尚未成熟
城市交通与环境问题
雾霾致堵专题——雾霾对道路路拥堵有多大影响？
?“十里里雾霾两茫茫，雾霾天，人抓狂。”雾霾天气的发生对居民出?行行与交通运?行行造成了了?一定的影响，那么雾霾对道路路拥堵到底影响?几何？通过对2018年年全国百城?气象数据与交通路路况数据进?行行关联分析，得到如下结果：
A. 通过分析发现，绝大部分城市雾霾浓度和交通拥堵相关联，雾霾导致平均?行行驶速度降低、交通拥堵指数增加；
B. 通过研究中国百城?月平均AQI（空气质量量指数），日降雨量量与通勤??高峰拥堵指数和实际速度（即拥堵速度）相关性分析结果显示：6-8?月份降?雨较多，相应的通勤??高峰拥堵指数较?高，实际速度较低，主要受降?雨天?气影响；10-11月份AQI指数增长，降雨较少，相应的通勤?高峰拥堵指数增高，实际速度下降，主要受雾霾天气影响；
雾霾致堵专题——哪些城市的交通拥堵与雾霾关联较大？
?全国百城中大部分城市的雾霾与交通拥堵息相关：
?一方面，雾霾会对人体健康、舒适度产生影响，使得乘客更更倾向于?小汽车出行；另一方?面，雾霾也会直接对空气能见度产生影响，干扰驾驶?行行为，也较易易导致交通事故多发，会加重拥堵。根据百度路路况与?气象数据，绘制了了雾霾与交通拥堵状况相关性全国百城分布热力图：
A. 雾霾与拥堵的相关性集中在经济产业发达、人口规模聚集、机动车保有量量高的大中城市群；
B. ?长三角地区雾霾与拥堵相关性最明显。雾霾越大，通勤高峰拥堵越严重，实际速度（即拥堵车速）越小；进而造成恶性循环，拥堵越严重，机动?车污染物排放越多，雾霾越大
C. 京津冀、珠三角等地区雾霾与交通拥堵相关性也较大，这些地区也是区域性霾问题较严重的地区。
雾霾致堵专题——雾霾严重季节下致堵可能性会变大吗？
?在秋冬季节，由于各种因素，大气中气溶胶浓度高，更更容易易催?生雾霾。并且此季节的污染物扩散困难，容易易累积，这会进一步加剧雾霾天?气的发展，甚?至导致重污染现象。那么在雾霾更更加严重的季节，其致堵的可能性是否会加?大呢？雾霾与拥堵的相关性?又如何变化呢？通过对?比雾霾严重季节与前述的4-11?月期间总体相关性图可以发现：
?随着雾霾加剧，拥堵也越严重。相关性的提?高说明雾霾对拥堵影响更更?大更更为显著。京津冀地区、长三角等人口密度大、发展快速的地区变化最明显，致堵可能性显著提?高，雾霾与拥堵共发性更更加一致。可见，掌握秋冬季节雾霾的变化对于预测交通客流出行规律律、执行交通管理理调度有重要意义。
城市绿色出行发展状况
新能源充电桩建设及发展情况
?随着我国新能源汽车发展鼓励政策的逐步实施以及新能源汽?车保有量的稳步增长，充电基础设施建设迎来快速发展，各能源企业、车企、互联网企业等都纷纷布局充电运营服务。百度地图联合充电运营服务行业各大厂商，于2018年年初上线充电桩地图，帮助新能源车主快速找到周边及?目的地充电桩，快速选择充电桩。
?其中，特来电品牌充电桩数量量位列列全国第一，截至2018年年12月中旬，特来电充电桩总数超过20万，覆盖300余城市，提供的充电服务累计可减少170余万吨碳排放量量，节省燃油7.5亿升
新能源充电桩功率24小时分布（以特来电充电大数据为例）
?根据特来电大数据云平台数据分析显示：
A. 特来电新能源汽车用户的充电行为集中分布于用车低峰期（即常规工作时间及休息时间）。
B. 22点至次日凌晨4点为?用电高峰期，且峰值高于日间峰值，原因主要是：夜间?车辆停驶为最佳充电时间窗口、夜间电价较低。
C. 凌晨起到清晨充电功率趋势开始递减是电动汽?车逐渐完成充电所致。
新能源充电订单分析（以特来电充电大数据为例）
?根据特来电大数据云平台数据分析显示，新能源车每次充电订单：
A. 每单平均充电量量为30度，按照大多数新能源汽车的能耗来计算，平均每次的充电量量基本可以满足150km—200km的续航里程；
B. 每单平均时长为1.25小时，根据每单平均充电量量为30度计算，相当于平均充电功率为24kw，远高于一般慢充<10kw的充电功率，说明快充订单充电量量占绝大部分；
C. 每单平均费用为27.5元。
?根据特来电2017、2018年年充电量量数据分析显示，随着新能源?车销量量的上升以及充电桩建设的加速，充电量量呈现逐季度、逐年年上升的趋势
城市智能交通市场发展状况
城市智能交通政府项目型市场，包括智能交通管理理和智能交通运输两?大领域，具体包括交通指挥类平台、交通信号控制、电子警察、卡口、交通视频监控、交通信息采集与发布、智慧公交、智慧停?车、出租?车信息服务管理理系统等九个细分行业。
?智能交通领域权威媒体赛交通?网重磅发布“城市智能交通政府项?目型市场?大项?目指数（Big Project Index，BPI）”:
A. 涵盖千万级规模项?目的数量量变化和市场规模变化趋势；
B. BPI包含?大项?目数量量指数（Big Project Quantity Index, BPQI）和?大项?目规模指数（Big Project Amount Index, BPAI）；
C. BPQI 以2017年年季度平均?大项?目数量量为基期，基点为100；BPAI 以2017年年季度平均市场规模为基期，基点为100；
D. ?大项?目数量量指数（BPQI）代表市场机会发展水平；大项目规模指数（BPAI）代表市场需求发展水平
根据百度指数分析显示，2018年年以来与智能交通相关的百度搜索TOP25问题中，?网民关注最多的问题可以归结为违章抓拍、放管服+车驾管、智能公交、出行信息服务和自动驾驶五大类：
A. 违章抓拍类：最关注违章查询，违章处罚等问题；
B. 放管服+?车驾管类：主要关注驾考、车辆年年检等涉车服务与管理理问题；
C. 智能公交类：对于实时公交和公交线路路获取需求最高；
D. 出?行行信息服务类：关注点集中在地图导航和出行信息查询；
E. ?自动驾驶类：关注最多的是车联网
A. 2018年年智能交通领域?网络媒体关注TOP5热点是互联?网+交通、违章抓拍、?人工智能+交通、自动驾驶、大数据+交通。
B. 2018年年交通科技领域，互联?网、人?工智能、?大数据、?自动驾驶、物联?网等技术持续?火爆，媒体?广泛关注
城市智能交通领域?网络媒体关注热点
互联网+交通细分领域，对自动驾驶、公交、出行、停车车驾管、交通信号6个话题进?行行?网络媒体热点统计，其中互联?网+?自动驾驶的媒体关注度最?高，其次是互联?网+公交。
?5G+交通细分领域，对?自动驾驶、出行服务、公交、停车、交通信号5个话题进行网络媒体热点统计，其中自动驾驶的媒体关注度最高，其次是出?行行服务