我在哪
对我们来说，在地球上确定一个特定地点并告诉他人位置所在，可谓困难重重。这是因为我们今天所使用的原始路线图是为了满足邮递员工作的具体需求而设计的。我们每个国家的主要通信系统，即原始国家网络，专为邮件寄送而生。即使在需要骑马出行的时期，庞大的邮差队伍也需要每周六天在全国的每条街道和小路上派发邮件。他们需要知道道路和街道的名称，以及每栋建筑的编码。这是邮局的强制性要求。就邮件系统而言，如果某个地方无法收到邮件，那么在地图上就找不到这个地方。
在地图上没有标记的区域，我们通常依赖手势和面部特征寻找彼此，这种方法已经延续了几千年。司机在人行道上的人群中搜寻面容焦急的乘客，也许她会举起一只手臂挥舞着，但一辆自动驾驶汽车能看到疯狂挥手的乘客吗？如果是无人机，你又该如何描述你所在的位置呢？
如何构建一种交流地点的新方式，无论是一棵很喜欢的橡树、一件埋藏的宝藏、一个鳟鱼垂钓天堂、还是一个拼车的地点，都需要为地球上的每一个地点创建地址。而这件事情的挑战在于，如何将全球定位系统的数字精度与人类思维的健忘特性联系到一起？
语言是联系两者的桥梁。在世界地图上对精细的网格进行叠加，叠加的网格将地球表面分成500亿块，每块3平方米。然后，技术团队开始对电脑编程，给每一块起一个便于人们记住的名字。
而我们大多数人的词汇量约为3.5万个单词。如果将这个数字立方，那么就接近50万亿。因此，只要通过一台电脑把3个词语进行合成，你就能得到50万亿个词语。随后，这些词语就可以给地球上每个地点起不同的名字，每个区域都会用几十种语言进行命名。这些标签很容易被人类记住并相互交流。最重要的是，我们可以通过它来告知机器我们所处的位置。
时空迅速变化
随着新型的交通工具的出现，时间和空间的计算改变了。那些曾经遥不可及的地方，如今却近在眼前，人与人之间的关系也更为亲密。
1869年，美国第一条横贯大陆的铁路竣工，穿越美洲大陆的时间从4个月大幅缩减至三天半。在随后的一个世纪里，航空技术的发展使整个世界似乎都缩小了。下一个阶段的汽车技术会对缩小人类行动范围产生多大的影响，又将如何改变我们的思维和行为？
最简单的说法是，移动速度越快越省时。如果新航空的服务价格更加合理，我们可以更加快速的通勤，而不必在各个拥堵的公路上等待，每周能够为自己节省更多的时间。这些多出来的时间，能够使我们有更多时间和家人共处，找到新的爱好，甚至新的工作。
如果我们能够从100公里外的小镇出发，以支付得起的价格乘坐飞的或超级高铁上下班，那么城市规模会扩大吗？
两个城市可以通过高效的交通技术联系在一起变得仿若同一个城市吗？城市的边界取决于我们的活动范围。新技术将推动特大城市的出现和发展。
城市拥堵的问题
如果某个东西超级棒，无论是餐厅,海滩还是高速公路捷径，那么人们都会蜂拥而至，想要体验它。这种增长将一直持续下去，直到最后拥挤不堪，毁了人们的体验。
我们城市的设计以及我们的期望和生活方式，都是建立在古老和更高效的现状之上的。所以要减轻拥堵的痛苦并非易事。数十亿人在90分钟的通勤和15分钟的超市排队中艰难挣扎。
过去40年左右的时间里，20世纪的汽车经济试图通过扩宽高速公路，修建桥梁和停车场来克服拥堵问题。这些做法在很大程度上是徒劳无用的，因为每一次修建都会吸引更多的司机，直到交通和停车场再次拥堵，使人们再次心生厌烦。
现在通过政策的介入。城市官员经常被同样的现象所困扰，他们可以对基础设施进行调整，在早晚高峰设立潮汐车道；还可以采取措施减少开车出行，缩小停车场规模以增加自行车道。这些措施也没有根本性的解决问题。
目前来说，也许缓解交通堵塞最有效的办法就是财政，即提高开车的成本。金钱便代替了时间，司机将为所节省的时间付费。伦敦的做法是，向进入市中心13平方英里范围内的非伦敦居民收取每天15美元的拥堵费。10年来，伦敦的交通流量减少了25%。骑自行车的人越来越多。
然而，收取拥堵费是一种僵硬的治理方式。司机似乎被当作畜群一样对待。这种严格的规则体系显然仍无力适应不断变化的世界，以及交通状况的起伏。就此而言，收取拥堵费就像一直以来让我们在无人的十字路口等待愚蠢的红绿灯。
数据驱动
网络会对变化进行实时响应，就像一个有机整体一样。优化就是一个早期的典型案例。通过"峰时定价"，这家网约车公司在客流量大的时候大幅度提高了费率。这与伦敦所实施的方案有异曲同工之妙，但相比之下更加灵活。两者的不同之处在于，伦敦的拥堵费是根据规则而定价的，而优步则是根据数据定价的。只有在交通堵塞时，它才会收取时长费。
数据驱动的未来，我们可以想象一下脸书客户管理的变化。该社交应用对用户的海量数据流进行处理。它能够知道用户在点击什么、在哪里度假、他们的朋友是谁、喜欢什么类型的音乐，进而大致判断客户的经济状况。有了这些信息，公司会自动为20亿用户优化服务，为每个用户提供他们最有可能点击的内容和广告。这些算法经过精心设计，旨在为每位客户获取最大的收益。
交通网络的目标是建立像脸书一样反应灵敏、实时性强的公共或私人系统。但这类城市系统不是采用数据流引导用户进行增加收益的点击的，而是试图引导每个出行者沿着最高效的路线前进。脸书可以通过无数爱宠视频或名人八卦来吸引客户，而交通模型则不同，它必须引导现实世界中移动的人和货物，相较于前者它更为复杂。
城市交通网络必须同时兼顾众多优先事项，尽管其中部分是相互矛盾的。显然，同时兼顾出行安全、公平、平等、空气质量以及其它目标。与此同时，它必须允许车队运营商和共享单车公司获得可观利润，或者至少能给它提供足够利润吸引其继续投资。城市监管者的工作将渐渐集中到监控这些变量上。上述所有内容都将被编入运行网络的交通网络算法中。