谷歌介紹“交通疏導”AI模型研究成果，可提升30% 交通效率

谷歌介紹“交通疏導”AI模型研究成果，可提升30% 交通效率

IT之家 12 月 25 日消息，谷歌研究院日前發文，介紹了一項利用開源模擬軟件 SUMO（Simulation of Urban Mobility）打造的“交通疏導”AI 模型應用成果。

據悉，谷歌研究人員使用 SUMO 軟件建立了西雅圖 TMobile Park 及 Lumen Field 地區的基礎模型，并利用了谷歌地圖提供的“擁堵量”、“紅綠燈位置”、“道路平均行駛速度”等信息繪制了完整的熱力地圖。

▲ 圖源 谷歌官方新聞稿（下同）

在此之后，研究團隊將熱力地圖劃分為不同的區域，并引入“用戶行為模型”及西雅圖警察局提供的路線建議，從而建立了一項可為車主分配最佳路線的“交通疏導”模型。

IT之家從新聞稿獲悉，谷歌研究人員與美國西雅圖交通部合作，在 2023 年 8 月及 11 月在多項大型活動中實際應用了這項交通疏導 AI 模型，配合“動態引導顯示屏（Dynamic Message Signs）”，平均縮短了 7 分鐘擁堵時間，成功提升 30% 交通效率。

谷歌聲稱，這項研究能夠展現“模擬技術”在交通規劃方面的潛力，從而在大型活動場合提升交通效率，并能夠讓道路規劃者了解“利用率低”的路段，從而改善整體交通環境。