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人工智能和智能交通信号灯可以改变你的通勤方
更新时间:2021-10-18

  由于新冠疫情全球大流行,在世界各地的封锁中,街道上车流量降低了不少,甚至有的地区街上空无一人,让我们瞥见没有交通拥堵的城市。现在,科学家和工程师希望使用人工智能(AI)重新思考我们的道路使用方式,并减少大流行后的交通拥堵。

  Michael Ganser是提供智能交通系统的奥地利公司Kapsch TrafficCom的工程师。他说:“修建新道路或增加新车道是不可持续的。” Ganser认为,僵局的解决方案在于将智能交通信号灯,联网车辆和交通拥堵费结合起来,所有这些都由AI提供支持。

  在马德里和孟买等城市,Kapsch TrafficCom实施了一个系统,其中路边传感器、交通摄像头和车辆收集有关道路工程,事故和交通拥堵等数据。

  信息被输入到中央系统,并且预测模型实时创建交通状况的综合视图。然后,该系统能够调整交通信号灯的计时,从而改善交通流量。

  将来,将通过一个应用程序向驾驶员发送信息,告诉他们应该选择哪些路线以避免拥堵,以及他们应该驾驶的最佳速度。

  卡普施(Kapsch)以及其他公司已与新加坡等城市合作,实施可变交通拥堵收费标准,以使其在高峰时段外出行更加便宜,从而鼓励驾驶员避免高峰时间。

  甘瑟说,将智能交通信号灯、联网车辆和交通拥堵费相结合,“将导致交通系统在良好条件下几乎可以畅行无阻。”他估计,合并可以减少大约75%的拥堵,每年可为大城市节省数十亿美元。

  阿根廷首都布宜诺斯艾利斯是拉丁美洲人口最多的城市之一。拥有超过300万居民,而且每天都有来自邻近城镇的300万通勤者在此旅行。为了管理道路,该市实施了许多智能交通设备,但需要一种协调不同技术的方法。

  布宜诺斯艾利斯的官员与Kapsch TrafficCom合作,整合了该市现有的交通管理系统。

  该市交通基础设施特别项目组负责人艾伦·鲍尔弗(Alan Balfour)表示,将不同的交通数据整合到一个网络中,意味着信息可以更有效地交换,并为通勤者提供实时建议。

  巴尔弗说:“如今,我们通过此工具管理过境的能力使我们能够控制交通流量,并通过质量计划来支持明天的可持续交通出行。”

  在大流行之前,交通拥堵每年给欧盟经济造成1000亿欧元(1180亿美元)的损失。流量分析公司INRIX的报告显示,在美国,2019年生产力损失的总成本为880亿美元。

  还有一个时间问题:由于交通拥堵,美国通勤者每年平均浪费约99个小时,英国通勤者每年浪费约178小时。

  Damon Wischik在剑桥大学使用AI研究交通流优化。他正在开发用于控制英国城市交通信号的软件。他将“交通信号灯处的汽车队列视为俄罗斯方块中的块”,可以使用AI对其进行重新路由。 Wischick说:“如果将城市像电脑游戏一样对待,它可以学会消除交通拥堵。”

  但他认为,技术本身并不是解决方案。 Wischik认为,驾驶员需要做好改变习惯并在交通高峰期行驶的准备。

  “这归结为-您能否改变人们的行为,是否可以使人们愿意接受行为的轻微改变(如果强加于他们)?”他说。

  最初的封锁期间,许多地方的道路交通量直线下降,但有迹象表明,随着限制的解除,许多人选择开车而不是乘坐公共交通工具。除非城市重新考虑其交通管理,否则从大流行中获得的任何交通收益可能都是短暂的。

  谈到未来的出行方式,甘瑟认为数字技术是解决方案。他说:“它们价格便宜,易于扩展。” “因此,如果社会想要赢得胜利,从而减少碳排放并摆脱交通拥堵,这就是要走的路。”(编译/meng)

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