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一次遇紅燈，一路都紅燈。

家人們，提到通勤堵車，那種等待的痛苦是否依舊歷歷在目？

還真別說，這種難受勁兒，每天經(jīng)歷的人可不在少數(shù)。

央視最新曝出來的一個極端通勤數(shù)據(jù)直接上了熱搜：

我國超過1400萬人忍受著單程耗時超過60分鐘的極端通勤！

這背后的原因，刨除“住得遠”這個硬傷之外，“交通擁堵”明顯成為罪魁禍首。

開車通勤的人最怕一路遇紅燈“走走停停”，哪怕是打車，很多司機師傅也會為了選擇信號燈較少的線路。“躲”紅燈變成了一場人和路口的博弈。

難道就沒有什么方法，能讓咱們出門享受一路“綠”到底的痛快嗎？

有的。

而且還是已經(jīng)有人實現(xiàn)了“綠燈自由”的那種。

一路“綠”到底，通勤耗時“打半折”

不繞彎子，直接上答案。

這個辦法就是讓紅綠燈變得更加聰明。

前不久，央視財經(jīng)在北京的一段道路上做了實際測試。

他們在駕車行駛過程中可謂是出師不利，上來便遇到了一個紅燈。

但測試人員卻信心滿滿地說：

接下來，我們遇到的將全是綠燈。

并且神奇的事情，在車輛啟動前就已經(jīng)開始上演。

紅綠燈上并未設有倒計時的功能，但車內(nèi)導航的App，卻在顯示紅燈的倒計時：“5、4、3、2、1”……

倒計時完畢，對面的綠燈也隨即“如期而至”：

然后在接下來的道路測試中，還真就如測試所說，遇到的所有紅綠燈，都一路飄“綠”。

路遇8個綠燈，一路暢通無阻！

這便是讓紅綠燈變聰明之后的結果了。

但其實測試員們行駛的這段路與普通的道路還有所區(qū)別，它們被稱為“綠波帶”。

（“綠波帶”是指車輛在特定道路上以規(guī)定車速行駛時，紅綠燈會視車流的整體情況將綠燈起始時間做調(diào)整，保證車輛暢行無阻。）

在綠波帶范圍內(nèi)的道路上，會接入各種智能的交通數(shù)據(jù)傳感器。

例如電子警察、卡口、地磁、雷視一體機等等，相當于給這段道路裝上了“慧眼”，能準確敏銳地捕捉路面實時情況的數(shù)據(jù)：

而后這些數(shù)據(jù)還會實時地被上傳到“交通大腦”，通過AI的算法分析，能夠快、準、狠地做出判斷。

最后，“交通大腦”便可以對紅綠燈下達命令：

在規(guī)定好的路段車速（綠波車速）內(nèi)，調(diào)整車流經(jīng)過各個路口的綠燈起始時間，確保車輛到達時剛好遇到綠燈。

現(xiàn)在，知道為何能在北京亦莊實現(xiàn)“綠燈自由”了吧？

總結來說，就是給對應道路上“裝眼睛”、“換腦袋”、“接神經(jīng)”，讓紅綠燈變得更加聰明。

而且這一套“功夫”可不只是在北京獨有，在諸如湖南的株洲、長沙，河北保定、重慶永川、廣州黃埔等城市均已上線。

值得一提的是，株洲的天元區(qū)目前已經(jīng)有66個路口加持了這種“聰明”的buff，形成了7條主干線的動態(tài)綠波帶。

株洲市市民李先生在體驗完這套“功夫”之后表示：

以前開車走黃河南路全程需要20多分鐘，十多個路口走走停停。

而現(xiàn)在只需要11分鐘，10個信號燈基本“一路綠燈”。

一組更為精準的數(shù)據(jù)是——

• 路口的車均延誤下降了22%，優(yōu)化區(qū)域的擁堵指數(shù)下降了13.4%，
• 司機因紅綠燈停車次數(shù)下降38%，提高通行效率12.7%
• 整個天元區(qū)，區(qū)域的平均速度上升了10.6%，擁堵指數(shù)下降了9.7%

由此可見，讓紅綠燈變得更聰明，確實對緩解交通擁堵起到了一定作用。

那么接下來的一個問題便是：

“紅綠燈”是怎么變聰明的？

這套能讓紅綠燈變聰明的“功夫”，正是來自百度的AI智能信控系統(tǒng)。

信控，顧名思義，就是信號控制的意思。

而這套系統(tǒng)與傳統(tǒng)信控系統(tǒng)的區(qū)別主要包含以下兩點：

• 精準預測
• 全域調(diào)控

首先我們來聊聊這個“精準預測”。

之前在做預測方面的工作，往往采用的都是歷史數(shù)據(jù)來訓練。

但這在瞬息萬變的路面交通上卻是行不通，這數(shù)據(jù)還真得是實時的那種。

因此，剛才我們提到綠波帶上的智能數(shù)據(jù)采集傳感器（路網(wǎng)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和專網(wǎng)數(shù)據(jù)），就起到了非常重要的作用。

而且這些數(shù)據(jù)不僅僅是被采集這么簡單，在此之后還要用圖神經(jīng)網(wǎng)絡做“大融合”和“查缺補漏”。

也就是說，道路上車輛擁擠程度的演變，需要實時地“盡收眼底”，這就彌補了此前因數(shù)據(jù)缺失而導致預測不準的情況。

而后這些完備數(shù)據(jù)會實時地傳送到背后的“交通大腦”，通過深度學習等AI手段進行深入智能分析和優(yōu)化決策。

更具體來說，百度的這套信控系統(tǒng)，可以根據(jù)不同時間段的交通情況，自動預測生成適合各路口交通狀況的紅綠燈配時方案。

在這種精準預測的能力之下，對于像救護車這種特殊車輛的意義和價值就顯得格外突出。

當路面上的傳感器系統(tǒng)實時監(jiān)測到一輛救護車，交通大腦便會通過自動化的手段配置紅綠燈。

在它沒有達到路口之前，就會提前亮綠燈放行：

而對于已然發(fā)生事故的路段，百度AI信控系統(tǒng)同樣是基于精準預測的能力，通過在后臺協(xié)助交警等方式，將一部分車流引導到不太擁堵的道路上。

如此一來，就做到了提前防止因交通事故而引發(fā)的擁堵進一步蔓延。

但也正如剛才所說，交通這事畢竟“牽一發(fā)而動全身”，如果僅僅關注一條路面上的擁堵情況是遠遠不夠的。

這也就是百度AI智能信控系統(tǒng)的第二大亮點——“全域調(diào)控”。

更具體一點來說，這套系統(tǒng)之所以能夠做到精準預測，正是因為它是基于全局視角來做決策。除了要做到數(shù)據(jù)的全域采集之外，背后的分析和決策控制也要需要具備全域性。

它不是僅僅對于單點（一個十字路口）或干線（一個路段）進行優(yōu)化。而能夠?qū)崿F(xiàn)以主車流路徑為基礎，通過深度學習等方法實現(xiàn)動態(tài)子區(qū)劃分，也就是區(qū)域級調(diào)控——基于得到的精準預測信息，對城市路網(wǎng)進行動態(tài)子區(qū)劃分，運行不同的控制策略。

針對單點子區(qū)（一個路口），系統(tǒng)將傳統(tǒng)自適應控制模型與強化學習結合，可以更智能有效地對路口進行控制。

針對協(xié)調(diào)子區(qū)（一條路段），系統(tǒng)會將路段車速、排隊清空等動態(tài)需求綜合考慮進來。如此一來，便可以干線進行動態(tài)協(xié)調(diào)，保證了不同時段主干線反向的綠波帶，讓用戶有一路綠燈通行的良好駕駛體驗。

針對擁堵子區(qū)（一個區(qū)域），技術上采用的是自適應的溢流、截流控制，不僅能夠?qū)矶聟^(qū)域這一個點進行預警，更是通過上下游聯(lián)動控制提前消除擁堵風險；以及可以在擁堵發(fā)生后對車輛進行快速疏散、消除擁堵。

這個平臺的一大特點是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式實現(xiàn)策略參數(shù)的自動調(diào)優(yōu)。相比以往專家調(diào)優(yōu)的方式，能夠?qū)崿F(xiàn)全天延誤下降5%、調(diào)優(yōu)成本下降接近30倍，效率方面可以說是有了明顯的提高。

據(jù)了解，百度是在業(yè)界首個采用這種方式來建模整個區(qū)域交通數(shù)據(jù)的。

這也就不難理解，為什么在這種系統(tǒng)加持之下，不僅能夠兼顧全域的整體路況，對于局部亦可做出“快、準、狠”的決策了。

那么在此能力背后，還有一個問題需得探討：

為什么要做這些？

很明顯的一點，隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，無論是發(fā)達國家亦或是發(fā)展中國家，都或多或少的在承受著交通擁堵所帶來的困擾。

而且這個問題還在呈現(xiàn)持續(xù)增加的態(tài)勢，例如隨著我國道路交通量便的急劇增加，機動車平均時速逐年下降、出行時間延長。

隨之而來的問題便是更大的燃油消耗以及環(huán)境污染，并且還會造成巨大的經(jīng)濟損失。

但不止于社會層面，于個人，交通擁堵等帶來的過長通勤時間還會讓幸福感大打折扣。

中國科學院學者便曾對4199名居民進行的問卷調(diào)查結果顯示，通勤時間越長，心理健康水平便會越差。

不僅如此，更有研究指出交通擁堵還會與個人心臟、呼吸道等疾病相掛鉤。

而在政策方面，城市交通智能管控也一直是我國智能交通系統(tǒng)的發(fā)展重點。

正如百度CEO李彥宏在《智能交通》一書中所述：

我國有著領先的科技人才紅利，有著豐富的人工智能應用場景，有著無可比擬的良好政策環(huán)境，智能交通建設必將走在世界前列。

未來，由新技術、新理念、新模式構建的智能交通系統(tǒng)，將有望降低90%交通安全事故；10年之內(nèi)，依托交通效率提升，城市擁堵問題將基本解決。

這也就不難理解，為何百度會不遺余力地發(fā)力于智能交通領域了。

One More Thing

有意思的一點是，以往很多AI的訓練都是在模擬系統(tǒng)中完成。

但從百度AI信控系統(tǒng)中來看，我們?nèi)祟愔蒙碛诼访娼煌ǎ坪跻渤蔀榱薃I訓練的一個要素。

虛實結合的味道似乎是越發(fā)明顯了。