分类：科技 标签：Google Maps、算法、人工智能、智慧城市

在日常通勤中，导航软件通常会毫不犹豫地为我们推荐距离最短、理论上最快的路线。然而，如果所有司机都选择同一条最优路线，拥堵便会不可避免地发生。

近日，根据发表在《Nature Cities》期刊上的一项最新研究显示，Google 研究人员通过 Google Maps 有意向部分司机推荐更长的行驶路线，成功将车流分散到更多道路上，从而达到了缓解城市交通拥堵的目的。

算法博弈：让部分司机“绕远路”

长期以来，城市规划者一直有一个猜想：当一条核心交通干道面临严重拥堵时，只要能够将一小部分车辆分流出去，就能对整体通行状况产生积极的改善效果。

为了验证这一设想，Google 研究人员在西雅图、盐湖城、芝加哥和亚特兰大等 10 座美国大城市展开了大规模实验。在实验过程中，Google Maps 算法会策略性地引导部分司机避开拥堵的主干道，选择稍微绕远但更加畅通的替代路线。

实验成效：车速提升与环保的双赢

实验结果证明了该策略的可行性。在参与测试的城市中，拥堵路段的平均车速得到了不同程度的提升：

  • 大城市效果显著：在洛杉矶等特大城市的高速公路路段，引导效果最为突出，相关路段的车速提升了 4.6%。
  • 整体平均收益：在多数普通城市，高峰时段的整体车速提高了 0.5%，拥堵路段平均车速整体提高 2%，整体通行时间缩短了 0.7%。

除了提升通行效率，这种交通分流策略还在环保方面带来了意外的收获。由于车辆行驶更加顺畅、急刹车和怠速减少，实验展现出了降低二氧化碳排放的潜力。据估算，这种优化每年可减少约 1000 公吨的二氧化碳排放，相当于减少了大约 200 辆燃油汽车的全年排放量。

结语

加州大学洛杉矶分校（UCLA）城市规划教授 Michael Manville 评价称，这项研究用真实数据证实了交通专家的长期猜测。

尽管对于庞大的城市交通网络而言，1000 公吨的减排量或许只是杯水车薪，但通过算法微调出行路线，就能在不增加基础设施投资的前提下实现全局效率提升。未来，随着导航算法的不断进化，如何平衡“个体的绝对最优”与“集体的整体效率”，将成为智慧城市发展的重要课题。