想知道“人工智能如何预测高峰时段交通”吗？让我们跟随INVIAI深入探讨这篇文章，找到答案！

在繁忙的城市中，高速公路和街道在高峰时段常常变成停车场——这是一个令人沮丧且代价高昂的问题。研究估计，交通拥堵给许多经济体带来约2%的GDP损失。例如，在美国，普通司机每年平均有约43小时被困在交通中。

这段浪费的时间还意味着数十亿美元的生产力损失、额外的燃油消耗以及更多的污染和对人们健康的压力。

为了解决这一问题，交通规划者开始依赖人工智能。通过预测堵塞发生的时间和地点，AI系统旨在在交通放缓之前平稳交通流量。

现代AI交通预测依赖于大数据。它们收集大量关于道路的信息：来自传感器和摄像头的车辆计数和速度数据，智能手机和车辆的GPS轨迹，甚至天气或特殊事件等外部因素。

例如，交通摄像头和GPS设备提供的实时数据，AI会结合这些数据与相同道路的历史模式进行分析。

这使模型“知道”某条高速公路路段通常在工作日早晨会变慢，或者市中心的音乐会会导致某些街道车流增加。实际上，像谷歌地图这样的系统将实时交通数据与多年的历史趋势结合，预测未来10至50分钟的交通状况。

实际上，AI在问自己：“根据当前情况和该时间段的常见情况，未来交通状况会如何？”

AI交通模型的关键数据来源包括：

• 历史交通数据：按时间段统计的各道路速度和车流量。
• 实时数据：来自道路传感器、交通摄像头和配备GPS设备的车辆的实时车辆计数和速度。
• 外部信息：天气报告、事故或施工警报以及特殊活动安排。
• 机器学习算法：如神经网络等模型，从上述所有输入中学习复杂模式。

AI模型利用先进技术处理这些输入。传统统计方法难以应对城市交通的庞大规模和多变性，因此研究人员现多采用深度学习。

例如，循环神经网络（RNN）或卷积神经网络能够捕捉交通随时间的变化，图神经网络（GNN）则明确利用道路网络结构。

在谷歌的系统中，附近的路段被归为“超级路段”，GNN基于交通数据训练以预测每个路段的行程时间。预测的行程时间（ETA）随后用于对可能路线进行排序。下图展示了这一流程：

谷歌交通预测流程：匿名的路线和速度数据被归入超级路段，由图神经网络处理以预测行程时间，随后根据ETA对路线进行排序。

实际应用

AI驱动的交通预测已被全球科技公司和城市广泛采用。例如，谷歌地图整合了实时用户数据和AI模型来预测拥堵。

它“记得”某条高速公路通常在早上6点到7点之间变慢，然后将这些历史数据与实时速度结合，预测未来交通状况。

谷歌旗下的DeepMind（AI实验室）报告称，采用图神经网络的增强机器学习模型在台中和悉尼等城市将ETA准确率提升了50%。升级后，超过97%的行程ETA高度准确。

换句话说，如果AI预测你的路线需要30分钟，几乎总是准确的。

其他商业平台也采用类似思路。交通分析公司INRIX表示，其AI通过处理数十年的数据，能够“预测所有道路的实时交通速度”。

INRIX利用AI和云计算的进步，覆盖了传统传感器难以监测的小街道。

导航应用如谷歌旗下的Waze和苹果地图同样利用众包GPS和AI，提醒司机即将出现的拥堵，有时甚至在堵塞形成前建议绕行路线。

城市和交通机构也在部署AI。例如，在华盛顿州贝尔维尤，40个路口的摄像头将实时视频传输给AI，实时识别拥堵热点。

在丹麦，城市系统利用AI处理交通流量，并根据当前流量自动调整信号灯（绿灯）时长。

甚至传统的交通信号灯也变得更智能：匹兹堡和洛杉矶现有AI自适应信号灯，能够动态调整，减少等待时间，保持车辆流动。全球范围内也有相关研究项目在进行。

欧洲与日本合作测试了一种名为TRALICO的深度学习系统，既能预测拥堵，也能控制伊斯坦布尔的信号灯。

所有这些实际应用都旨在提前预测拥堵，让规划者能在交通堵塞出现前采取措施。

对司机和城市的益处

准确的交通预测带来巨大回报。对个人通勤者来说，AI意味着更可靠的出行时间和更少的交通等待。

应用程序可以在你出发前提醒即将拥堵的道路，或为你规划绕行路线。

研究表明，这能为司机每周节省数小时。AI引导还减少了燃油消耗——不再长时间怠速等待或在堵车中缓慢前行，意味着更少的油耗。

事实上，谷歌的一个AI项目报告称，在繁忙路口车辆停驶次数减少了30%，燃油排放降低了10%。

在城市层面，更顺畅的交通流动意味着更低的污染和经济效益。减少交通时间提升生产力，降低通勤压力，改善空气质量。

简而言之，AI驱动的预测帮助人们做出更好的路线选择，也助力城市设计更高效的道路网络。

挑战与未来展望

构建AI交通预测面临诸多挑战。获取和处理大量数据成本高昂——城市可能需要投资传感器、摄像头和计算基础设施。

将AI整合进传统交通系统复杂，且工作人员需接受新工具培训。

数据隐私和偏见也是关注点。庞大的位置数据必须安全管理，且如果训练数据存在盲点（例如，农村道路数据不足），模型可能出现偏差。

网络安全同样重要：联网交通系统可能成为黑客攻击目标，因此需要强有力的防护措施。

尽管如此，专家依然乐观。交通管理中的AI仍处于初期阶段，未来发展空间巨大。研究人员看到明确的发展方向——如开发能实时适应突发事件（如体育赛事结束）并推广到农村地区的模型。

一个前沿想法是利用大型语言模型（如ChatGPT背后的技术）为预测添加上下文。例如，一种新方法让AI“理解”关于道路封闭或活动的书面信息，并将其纳入预测。

不久的将来，AI系统可能整合来自社交媒体或实时新闻的交通报告，使预测更智能。

>>> 点击了解详情：AI 优化公交线路以减少等待时间 

总之，人工智能正在改变我们应对高峰时段交通的方式。通过学习大量历史趋势和实时路况，AI系统能够提前洞察并预测拥堵发生的位置。

这为司机和城市提供了宝贵的先机：调整信号灯、重新规划车辆路线或调整时间表，避免交通堵塞。

随着技术不断进步和谨慎实施，AI驱动的交通预测有望让我们的通勤更短、更环保、更轻松。