想知道「AI 如何預測尖峰時段交通」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，高速公路和街道常在尖峰時段變成停車場，這是令人沮喪且代價高昂的問題。研究估計，交通擁堵對許多經濟體造成約 2% 的 GDP 損失。以美國為例，平均駕駛人每年約有 43 小時被困在交通中。

這些浪費的時間也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。

為了應對這些問題，交通規劃者開始轉向人工智慧。透過預測交通堵塞的時間和地點，AI 系統旨在在交通放緩前平順車流。

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：來自感測器和攝影機的車流量與速度、智慧型手機和車輛的 GPS 軌跡，甚至還有天氣或特殊活動等外部因素。

例如，交通攝影機和 GPS 裝置提供即時資料，AI 會將這些資料與相同道路的歷史模式一同分析。

這讓模型「知道」某高速公路路段通常在平日早晨會變慢，或市中心的演唱會會讓特定街道車流增加。實務上，像 Google 地圖這類系統結合即時交通數據與多年過去的趨勢，預測未來 10 到 50 分鐘的交通狀況。

實際上，AI 會問自己：「根據目前狀況和此時段的慣例，未來交通會是什麼樣子？」

AI 交通模型的主要資料來源包括：

• 歷史交通資料：依時間和星期，記錄各道路的速度與車流量。
• 即時資料：來自路面感測器、交通攝影機和裝有 GPS 裝置的車輛的即時車輛數量與速度。
• 外部資訊：天氣報告、事故或施工警示，以及特殊活動行程。
• 機器學習演算法：如神經網路等模型，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資料。傳統統計方法難以應付都市交通龐大且多變的資料量，因此研究人員現多採用深度學習。

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

在 Google 的系統中，鄰近路段被分組為「超路段」，並以 GNN 訓練交通資料來預測各路段的行車時間。預測的行車時間（ETA）再用來排序可能路線。下圖說明此流程：

Google 交通預測流程：匿名路線與速度資料被分組為超路段，經由圖神經網路預測行車時間，接著用 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與城市採用。例如，Google 地圖整合即時用戶資料與 AI 模型來預測擁堵。

它「記得」某條高速公路通常在早上 6 點到 7 點間會變慢，並將這段歷史與即時速度結合，預測未來狀況。

Google AI 實驗室 DeepMind 表示，使用 GNN 的強化機器學習模型已在台中和雪梨等城市將 ETA 精準度提升多達 50%。升級後，超過 97% 的行程 ETA 非常準確。

換句話說，若 AI 預測你的路程需 30 分鐘，幾乎總是準確無誤。

其他商業平台也採用類似概念。交通分析公司 INRIX 表示，其 AI 能「預測所有道路的即時車速」，透過分析數十年的資料。

INRIX 利用 AI 與雲端運算的進步，涵蓋傳統感測器無法偵測的小街道。

導航應用如 Google 的 Waze 和 Apple 地圖同樣利用群眾外包的 GPS 與 AI，提醒駕駛即將發生的塞車，有時甚至在堵塞形成前建議替代路線。

城市與交通機構也在部署 AI。例如在 華盛頓州貝爾維尤，40 個路口的攝影機即時傳送影像給 AI，實時偵測擁堵熱點。

丹麥的城市系統則利用 AI 處理車流量，自動調整號誌燈（綠燈）時長以配合當前流量。

連傳統紅綠燈也變得更智慧：匹茲堡和洛杉磯已設置AI 自適應號誌，即時調整，減少等待時間並保持車流順暢。全球也有許多相關研究計畫進行中。

歐洲與日本合作的計畫正在測試名為 TRALICO 的深度學習系統，該系統同時預測擁堵並控制伊斯坦堡的號誌燈。

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形成前採取行動。

對駕駛人與城市的好處

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，減少無謂的塞車等待。

應用程式能在你出發前提醒即將塞車的路段，或引導你避開擁堵。

研究顯示，這可幫助駕駛每週節省數小時。AI 指引也降低燃油消耗——不再在紅燈前空轉或在停停走走的高速公路上緩慢前進，減少汽油浪費。

事實上，Google 一項 AI 計畫報告指出，在繁忙路口減少了 30% 的車輛停等次數，並降低 10% 的燃油排放。

在城市層面，順暢的車流帶來較低的污染和經濟效益。減少交通時間意味著更高的生產力、更低的通勤壓力和更清新的空氣。

簡言之，AI 預測幫助人們做出更好的路線選擇，也協助城市規劃更有效率的道路網絡。

挑戰與未來展望

建立 AI 交通預測並非沒有挑戰。取得並處理大量資料成本高昂，城市可能需要投資感測器、攝影機與運算基礎設施。

將 AI 整合進既有交通系統複雜，且工作人員必須接受新工具的培訓。

此外，資料隱私與偏見也是關注重點。龐大的位置資料集必須安全管理，且若訓練資料有盲點（例如對鄉村道路資料不足）模型可能出錯。

網路安全也是問題：連網交通系統可能成為駭客攻擊目標，因此需要強健的防護措施。

儘管如此，專家仍持樂觀態度。交通管理中的 AI 尚處於起步階段，成長空間廣闊。研究者看到明確的發展方向，例如讓模型能即時適應突發事件（如體育賽事結束時的車流）並擴展至鄉村地區。

一項前沿構想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，新方法讓 AI 能「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 系統可能會整合來自社群媒體或即時新聞的交通報告，使預測更智慧。

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總結來說，人工智慧正在改變我們應對尖峰時段交通的方式。透過學習龐大的歷史趨勢與即時路況，AI 系統能提前洞察並估算擁堵可能發生的位置。

這讓駕駛人與城市能搶先調整號誌、改道車輛或調整時程，避免交通堵塞形成。

隨著持續進步與謹慎實施，AI 驅動的交通預測有望讓我們的通勤更短、更環保且壓力更小。