谷歌研究：AI模型"交通疏导"提升交通效率30%
谷歌研究院最近发表了一篇文章，介绍了他们利用开源模拟软件SUMO（SimulationofUrbanMobility）开发的“交通疏导”AI模型的应用成果有报道称，谷歌的研究人员利用SUMO软件建立了西雅图T-MobilePark和LumenField地区的基础模型，并利用谷歌地图提供的拥堵量、红绿灯位置和道路平均行驶速度等信息，绘制了详尽的热力地图▲图源谷歌官方新闻稿（下同）研究团队在此之后将热力地图划分为不同的区域，并引入了“用户行为模型”和西雅图警察局提供的路线建议，从而建立了一种能够为车主分配最佳
谷歌研究院最近发表了一篇文章，介绍了他们利用开源模拟软件SUMO（Simulation of Urban Mobility）开发的“交通疏导”AI模型的应用成果
有报道称，谷歌的研究人员利用SUMO软件建立了西雅图T-Mobile Park和Lumen Field地区的基础模型，并利用谷歌地图提供的拥堵量、红绿灯位置和道路平均行驶速度等信息，绘制了详尽的热力地图
▲ 图源 谷歌官方新闻稿（下同）
研究团队在此之后将热力地图划分为不同的区域，并引入了“用户行为模型”和西雅图警察局提供的路线建议，从而建立了一种能够为车主分配最佳路线的“交通疏导”模型
根据IT之家的新闻稿，谷歌研究人员与美国西雅图交通部合作，在2023年8月和11月的多个大型活动中实际应用了交通疏导人工智能模型，并配合使用了“动态引导显示屏（Dynamic Message Signs）”，结果显示平均缩短了7分钟的拥堵时间，成功提升了30%的交通效率
据谷歌称，这项研究显示了“模拟技术”在交通规划方面的潜力，可以提高大型活动场所的交通效率，并让道路规划者了解利用率低的路段，从而改善整体交通环境
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