由于新冠疫情全球大流行，在世界各地的封鎖中，街道上車流量降低了不少，甚至有的地區街上空無一人，讓我們瞥見沒有交通擁堵的城市。現在，科學家和工程師希望使用人工智能(AI)重新思考我們的道路使用方式，并減少大流行后的交通擁堵。

Michael Ganser是提供智能交通系統的奧地利公司Kapsch TrafficCom的工程師。他說：“修建新道路或增加新車道是不可持續的。” Ganser認為，僵局的解決方案在于將智能交通信號燈，聯網車輛和交通擁堵費結合起來，所有這些都由AI提供支持。

在馬德里和孟買等城市，Kapsch TrafficCom實施了一個系統，其中路邊傳感器、交通攝像頭和車輛收集有關道路工程，事故和交通擁堵等數據。

信息被輸入到中央系統，并且預測模型實時創建交通狀況的綜合視圖。然后，該系統能夠調整交通信號燈的計時，從而改善交通流量。

將來，將通過一個應用程序向駕駛員發送信息，告訴他們應該選擇哪些路線以避免擁堵，以及他們應該駕駛的最佳速度。

卡普施(Kapsch)以及其他公司已與新加坡等城市合作，實施可變交通擁堵收費標準，以使其在高峰時段外出行更加便宜，從而鼓勵駕駛員避免高峰時間。

甘瑟說，將智能交通信號燈、聯網車輛和交通擁堵費相結合，“將導致交通系統在良好條件下幾乎可以暢行無阻。”他估計，合并可以減少大約75%的擁堵，每年可為大城市節省數十億美元。

布宜諾斯艾利斯

阿根廷首都布宜諾斯艾利斯是拉丁美洲人口最多的城市之一。擁有超過300萬居民，而且每天都有來自鄰近城鎮的300萬通勤者在此旅行。為了管理道路，該市實施了許多智能交通設備，但需要一種協調不同技術的方法。

布宜諾斯艾利斯的官員與Kapsch TrafficCom合作，整合了該市現有的交通管理系統。

該市交通基礎設施特別項目組負責人艾倫·鮑爾弗(Alan Balfour)表示，將不同的交通數據整合到一個網絡中，意味著信息可以更有效地交換，并為通勤者提供實時建議。

巴爾弗說：“如今，我們通過此工具管理過境的能力使我們能夠控制交通流量，并通過質量計劃來支持明天的可持續交通出行。”

時間與金錢

在大流行之前，交通擁堵每年給歐盟經濟造成1000億歐元(1180億美元)的損失。流量分析公司INRIX的報告顯示，在美國，2019年生產力損失的總成本為880億美元。

還有一個時間問題：由于交通擁堵，美國通勤者每年平均浪費約99個小時，英國通勤者每年浪費約178小時。

Damon Wischik在劍橋大學使用AI研究交通流優化。他正在開發用于控制英國城市交通信號的軟件。他將“交通信號燈處的汽車隊列視為俄羅斯方塊中的塊”，可以使用AI對其進行重新路由。 Wischick說：“如果將城市像電腦游戲一樣對待，它可以學會消除交通擁堵。”

但他認為，技術本身并不是解決方案。 Wischik認為，駕駛員需要做好改變習慣并在交通高峰期行駛的準備。

“這歸結為-您能否改變人們的行為，是否可以使人們愿意接受行為的輕微改變(如果強加于他們)?”他說。

最初的封鎖期間，許多地方的道路交通量直線下降，但有跡象表明，隨著限制的解除，許多人選擇開車而不是乘坐公共交通工具。除非城市重新考慮其交通管理，否則從大流行中獲得的任何交通收益可能都是短暫的。

談到未來的出行方式，甘瑟認為數字技術是解決方案。他說：“它們價格便宜，易于擴展。” “因此，如果社會想要贏得勝利，從而減少碳排放并擺脫交通擁堵，這就是要走的路。”