在谷歌测试了一套新的机器学习系统，优化了西雅图五个十字路口的红绿灯 timing 后，西雅图一些走走停停的街道上的交通运行得更顺畅了。该公司于 2023 年在西雅图以及包括一些臭名昭著的拥堵地点（如巴西里约热内卢和印度加尔各答）在内的十几个城市启动了这项测试，作为其绿灯试点计划的一部分。在这些测试地点，当地交通工程师使用绿灯的建议——基于人工智能和谷歌地图数据——来调整红绿灯 timing。谷歌的目标是让这些改变减少在红绿灯处的等待时间，同时增加繁忙干道和十字路口的车辆通行量，并最终减少温室气体排放。
西雅图交通运输部发言人玛丽亚姆·阿里说：“我们已经看到了积极的结果。”绿灯提供了“具体的、可操作的建议”，她补充说，它已经识别出交通系统内的瓶颈（并证实了已知的瓶颈）。
管理车辆在城市街道上的移动需要大量的时间、金钱，并要考虑行人安全和卡车路线等因素。谷歌进军该领域是许多正在进行的尝试之一，旨在通过整合 GPS 应用程序数据、联网汽车和人工智能来使交通工程现代化。
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初步数据表明，根据谷歌的2024 年环境报告，该系统可以将路口停车次数减少高达 30%，排放量减少高达 10%，这是减少怠速的结果。该公司计划很快扩展到更多城市。
然而，这种新式的红绿灯系统远不能取代人类在交通工程中的决策，而且它可能不是谷歌声称的可持续发展解决方案。
一切就绪
电动红绿灯主要通过三种方式控制。最古老的方式是使用“固定时间”灯，这些灯根据手动收集的汽车计数按设定的时间表运行。较新的灯可能是“车辆感应式”的，带有探测器，通常安装在路面下，可以感应到汽车的存在或不存在，并可以相应地调整 timing。最后，自适应或响应式交通信号灯除了摄像头等传感器外，还依赖算法来保持对多个十字路口车辆流量的监控。
匹兹堡大学土木与环境工程师亚历山大·斯特凡诺维奇说：“在美国，只有大约 4% 到 5% 的交通信号灯以自适应模式工作”，他研究交通控制。虽然有效，但自适应红绿灯的安装和维护成本很高。根据美国交通部2014 年的数据，最广泛使用的自适应控制系统每个十字路口的初始投资成本为数万美元。
谷歌的绿灯项目不需要昂贵的固定传感器，也不需要实地观察。密歇根大学交通研究所负责人、土木与环境工程师刘亨利说，相反，它汇总了来自谷歌地图的现有交通数据，这些数据是从本质上充当“移动传感器”的车辆中收集的。
谷歌首先基于其地图程序的匿名驾驶轨迹构建每个十字路口的计算机模型，使用机器学习来处理大量信息。模型推断出汽车反复减速和停止的地方是一个十字路口，并计算出红绿灯的确切 timing。谷歌还使用机器学习来识别潜在的调整。谷歌研究项目经理马修斯·弗弗洛特说，这可能包括将红灯缩短几秒钟，并将延迟转移到十字路口的另一侧。或者可能包括更快地加速通过整个红绿灯周期。弗弗洛特补充说，利用现有关于车辆移动的数字数据，可能比构建新的传感器网络来监控交通更经济高效。
刘正在与数字连接的通用汽车 (GM) 车辆合作开发类似的优化系统。他的工具的具体经济效益将取决于通用汽车对数据的收费，但他预计他和谷歌的系统成本都将“远低于”其他选择。
谷歌目前免费向参与城市提供其项目。弗弗洛特拒绝回答大众科学关于谷歌目前对绿灯的财务投资、从事该项目的人数或未来向参与城市收费的任何潜在计划的问题。
刘在密歇根州伯明翰对其工具的早期测试表明，十字路口花费的时间和停车次数分别减少了多达 20% 和 30%。然而，刘并不太看重这些数字。
刘说：“这一切都取决于你比较的基线。”就伯明翰而言，该镇只有基于汽车计数的固定时间红绿灯，这些计数最近没有更新。“这就是为什么我们看到显着改进，”刘补充道。弗弗洛特说，谷歌报告的结果是基于对 70 个十字路口的评估，其中大多数十字路口目前也没有运行自适应系统——因此也很难将绿灯的结果与其他更新的技术进行比较。
谷歌的方法也比许多现代交通控制系统狭窄得多。到目前为止，绿灯只解决了一个变量的优化问题：减少个人车辆在红绿灯处的停车次数。弗弗洛特说，选择测试十字路口是为了专门避免诸如交叉的公共汽车和自行车道、有轨电车和高使用率人行横道等复杂因素。
即使在这些范围内，绿灯的建议也并非总是奏效。阿里说，在一次案例中，西雅图交通运输部恢复了绿灯推荐的红绿灯 timing 调整，因为该调整“没有产生净效益”。大曼彻斯特地方政府机构大曼彻斯特交通局在一份通过电子邮件发送给大众科学的声明中写道，在绿灯试点城市曼彻斯特，交通工程师经常选择忽略谷歌的建议。声明指出，在许多情况下，该市的交通工程师有意将红绿灯设置为优先考虑公交线路或鼓励通勤者避开通过居民区的道路。因此，谷歌旨在最大限度地减少十字路口停车次数的单一想法的建议往往是无关紧要的。熟练人员的决策仍然是关键。
斯特凡诺维奇说，在协调红绿灯 timing 和协调时，交通工程师不仅必须考虑汽车，还必须考虑行人、骑自行车的人和公共交通。红绿灯可以帮助减缓学校区域的交通速度或阻止某些路线作为干道。他说，解决城市交通问题“不是火箭科学。它更困难”，他半开玩笑但也很严肃。“交通有很多不确定性。在一个小时内，你可能想要实现五个不同的目标。”
变绿？
谷歌已经找到了一种易于实施的系统，可以最大限度地减少某些红绿灯处的延误和挫败感。但弗弗洛特说，绿灯的更大使命是减少与交通相关的碳排放，并帮助城市实现可持续发展目标。根据谷歌公开的结果，尚不清楚该项目是否能够实现这一目标。
在描述绿灯的公司网页上，谷歌表示，根据2015 年发表在Atmospheric Environment上的一项研究，城市十字路口的污染可能比开阔道路高 29 倍。怠速汽车燃烧燃料却无处可去，并且减少拥堵可以减少当地污染。然而，减少走走停停的交通是否会在长期内降低整体温室气体排放量仍然是一个悬而未决的问题。
根据国会预算办公室 2022 年的一份报告，美国所有与交通相关的排放量中只有大约 2% 是拥堵造成的。以更高的速度驾驶会燃烧更多燃料。更快的汽车行驶速度最终可能会转化为人们更愿意进行更长通勤，这个过程被称为诱导需求。斯特凡诺维奇警告说，汽车交通越优先于改善公共交通、自行车和行人的基础设施，就越有可能有更多人开车。最大限度地减少红绿灯延误以减少排放的想法类似于立法者建议扩建高速公路以减少污染的逻辑。
尽管如此，交通仍然是许多人的一个合法的生活质量问题，而像谷歌这样有影响力的公司的参与提高了交通工程的知名度。也许会有更多的兴趣和解决方案随之而来。斯特凡诺维奇说：“谷歌正在解决这个问题，这很棒。”他说，“他们可以做出的贡献是巨大的”，只要该公司继续关注道路。