想知道「人工智能如何預測繁忙時段交通」嗎？讓我們與INVIAI一起深入探討這篇文章，找出答案！

在繁忙的城市中，高速公路和街道經常在繁忙時段變成停車場——這是一個令人沮喪且代價高昂的問題。研究估計，交通擠塞令多個經濟體損失約2% GDP。以美國為例，平均司機每年約有43小時被困在交通中。

這些浪費的時間同時意味著數十億美元的生產力損失、額外燃油消耗，以及更多污染和對健康的壓力。

為了應對這個問題，交通規劃者正轉向人工智能。透過預測擁堵何時何地發生，AI系統旨在在交通放緩前平順交通流量。

現代AI交通預測依賴於大數據。它們收集大量關於道路的資訊：來自感應器和攝影機的車流量和速度數據、智能手機和車輛的GPS軌跡，甚至包括天氣或特殊活動等外部因素。

例如，交通攝影機和GPS裝置提供的即時數據，AI會與該道路的歷史模式一同分析。

這讓模型「知道」某條高速公路路段通常在平日早上會變慢，或市中心的音樂會會令某些街道車流增加。實際上，像Google地圖這類系統結合了即時交通數據和多年過去的趨勢，預測未來10至50分鐘的路況。

換言之，AI會問自己：「根據現在的情況和這個時間通常的狀況，未來的交通會是怎樣？」

AI交通模型的主要數據來源包括：

• 歷史交通數據：按日間和星期計算的各道路速度和車流量。
• 即時數據：來自道路感應器、交通攝影機和配備GPS裝置的車輛的即時車輛數量和速度。
• 外部資訊：天氣報告、事故或施工警示，以及特殊活動時間表。
• 機器學習算法：如神經網絡等模型，從上述所有輸入中學習複雜模式。

AI模型利用先進技術處理這些輸入。傳統統計方法難以應付城市交通的龐大規模和變化性，因此研究人員現改用深度學習。

例如，循環神經網絡（RNN）或卷積神經網絡能捕捉交通隨時間的變化，而圖神經網絡（GNN）則明確利用道路網絡結構。

在Google系統中，附近的路段被分組為「超路段」，並用GNN訓練交通數據以預測每段的行車時間。預測的行車時間（ETA）隨後用於排序可能路線。下圖說明了這個流程：

Google的交通預測流程：匿名化的路線和速度數據被分組為超路段，經由圖神經網絡處理以預測行車時間，然後用ETA排序路線。

實際應用案例

AI驅動的交通預測已被全球科技公司和城市採用。例如，Google地圖整合了用戶即時數據和AI模型來預測擁堵。

它「記得」某條高速公路通常在早上6至7時會變慢，然後結合即時速度數據預測未來路況。

Google的AI實驗室DeepMind報告，使用GNN的強化機器學習模型在台中和悉尼等城市將ETA準確度提升了高達50%。升級後，超過97%的行程ETA非常準確。

換句話說，如果AI預測你的路程需時30分鐘，幾乎總是準確的。

其他商業平台也採用類似理念。交通分析公司INRIX表示，其AI能「預測所有道路的即時交通速度」，透過分析數十年的數據。

INRIX利用AI和雲端運算的進步，覆蓋了傳統感應器無法監測的小街道。

導航應用如Waze（Google旗下）和Apple地圖同樣利用群眾外包的GPS和AI，提醒駕駛者即將出現的擁堵，有時甚至在擠塞形成前建議替代路線。

城市和交通機構也在部署AI。例如，在華盛頓州貝爾維尤，40個路口的攝影機將即時影像傳送至AI系統，實時偵測擁堵熱點。

丹麥的城市系統利用AI處理交通量，並根據當前流量自動調整信號燈（綠燈時間）。

甚至傳統的交通燈也變得更智能：匹茲堡和洛杉磯現有AI自適應信號燈，能即時調整，減少等待時間並保持車流順暢。全球亦有相關研究項目進行中。

歐洲與日本合作測試一套名為TRALICO的深度學習系統，既能預測擁堵，也能控制伊斯坦布爾的交通燈。

所有這些實際應用都旨在提前預測擁堵，讓規劃者能在交通堵塞出現前採取行動。

對駕駛者與城市的好處

準確的交通預測帶來巨大效益。對個別通勤者而言，AI意味著更可靠的行車時間和減少在交通中浪費的時間。

應用程式能在你出發前提醒某條路即將擠塞，或引導你避開擁堵。

研究顯示，這可為駕駛者每週節省數小時。AI指引亦減少燃油消耗——不再在紅燈前空轉或在塞車中緩慢前進，燃油使用量自然降低。

事實上，Google一個AI項目報告，在繁忙路口減少了30%的停車次數和10%的燃油排放。

在城市層面，更順暢的交通流量意味著污染減少和經濟效益提升。減少交通時間提高生產力，降低通勤壓力，空氣更清新。

簡言之，AI預測幫助人們做出更佳路線選擇，也協助城市設計更高效的道路網絡。

挑戰與未來展望

建立AI交通預測並非沒有挑戰。收集和處理大量數據成本高昂——城市可能需要投資感應器、攝影機和計算基礎設施。

將AI整合入舊有交通系統複雜，且員工需接受新工具培訓。

此外，數據私隱和偏見問題亦令人關注。龐大的位置數據必須安全處理，若訓練數據存在盲點（例如鄉郊道路數據不足）模型可能出錯。

網絡安全也是一大問題：連接的交通系統可能成為黑客目標，因此需有強健的防護措施。

儘管如此，專家仍持樂觀態度。AI在交通管理仍處於初期階段，發展空間廣闊。研究人員看到明確的發展方向——例如開發能即時適應突發事件（如體育賽事結束）並擴展至鄉郊地區的模型。

一個前沿想法是利用大型語言模型（如ChatGPT背後的技術）為預測增添語境。例如，一種新方法讓AI「理解」關於道路封閉或活動的書面資訊，並將其納入預測。

不久的將來，AI系統或會整合來自社交媒體或即時新聞的交通報告，使預測更智能。

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總結來說，人工智能正改變我們應對繁忙時段交通的方式。透過學習龐大的歷史趨勢和即時路況，AI系統能提前洞察並估計擁堵可能發生的位置。

這為駕駛者和城市提供寶貴的先機：調整信號燈、重新規劃車輛路線或調整時間表，避免交通堵塞。

隨著持續進步和謹慎實施，AI驅動的交通預測有望讓我們的通勤更短、更環保、更輕鬆。