在谷歌測試了一套新的機器學習系統，優化了西雅圖五個十字路口的紅綠燈 timing 後，西雅圖一些走走停停的街道上的交通執行得更順暢了。該公司於 2023 年在西雅圖以及包括一些臭名昭著的擁堵地點（如巴西里約熱內盧和印度加爾各答）在內的十幾個城市啟動了這項測試，作為其綠燈試點計劃的一部分。在這些測試地點，當地交通工程師使用綠燈的建議——基於人工智慧和谷歌地圖資料——來調整紅綠燈 timing。谷歌的目標是讓這些改變減少在紅綠燈處的等待時間，同時增加繁忙幹道和十字路口的車輛通行量，並最終減少溫室氣體排放。
西雅圖交通運輸部發言人瑪麗亞姆·阿里說：“我們已經看到了積極的結果。”綠燈提供了“具體的、可操作的建議”，她補充說，它已經識別出交通系統內的瓶頸（並證實了已知的瓶頸）。
管理車輛在城市街道上的移動需要大量的時間、金錢，並要考慮行人安全和卡車路線等因素。谷歌進軍該領域是許多正在進行的嘗試之一，旨在透過整合 GPS 應用程式資料、聯網汽車和人工智慧來使交通工程現代化。
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初步資料表明，根據谷歌的2024 年環境報告，該系統可以將路口停車次數減少高達 30%，排放量減少高達 10%，這是減少怠速的結果。該公司計劃很快擴充套件到更多城市。
然而，這種新式的紅綠燈系統遠不能取代人類在交通工程中的決策，而且它可能不是谷歌聲稱的可持續發展解決方案。
一切就緒
電動紅綠燈主要透過三種方式控制。最古老的方式是使用“固定時間”燈，這些燈根據手動收集的汽車計數按設定的時間表執行。較新的燈可能是“車輛感應式”的，帶有探測器，通常安裝在路面下，可以感應到汽車的存在或不存在，並可以相應地調整 timing。最後，自適應或響應式交通訊號燈除了攝像頭等感測器外，還依賴演算法來保持對多個十字路口車輛流量的監控。
匹茲堡大學土木與環境工程師亞歷山大·斯特凡諾維奇說：“在美國，只有大約 4% 到 5% 的交通訊號燈以自適應模式工作”，他研究交通控制。雖然有效，但自適應紅綠燈的安裝和維護成本很高。根據美國交通部2014 年的資料，最廣泛使用的自適應控制系統每個十字路口的初始投資成本為數萬美元。
谷歌的綠燈專案不需要昂貴的固定感測器，也不需要實地觀察。密歇根大學交通研究所負責人、土木與環境工程師劉亨利說，相反，它彙總了來自谷歌地圖的現有交通資料，這些資料是從本質上充當“移動感測器”的車輛中收集的。
谷歌首先基於其地圖程式的匿名駕駛軌跡構建每個十字路口的計算機模型，使用機器學習來處理大量資訊。模型推斷出汽車反覆減速和停止的地方是一個十字路口，並計算出紅綠燈的確切 timing。谷歌還使用機器學習來識別潛在的調整。谷歌研究專案經理馬修斯·弗弗洛特說，這可能包括將紅燈縮短幾秒鐘，並將延遲轉移到十字路口的另一側。或者可能包括更快地加速透過整個紅綠燈週期。弗弗洛特補充說，利用現有關於車輛移動的數字資料，可能比構建新的感測器網路來監控交通更經濟高效。
劉正在與數字連線的通用汽車 (GM) 車輛合作開發類似的最佳化系統。他的工具的具體經濟效益將取決於通用汽車對資料的收費，但他預計他和谷歌的系統成本都將“遠低於”其他選擇。
谷歌目前免費向參與城市提供其專案。弗弗洛特拒絕回答大眾科學關於谷歌目前對綠燈的財務投資、從事該專案的人數或未來向參與城市收費的任何潛在計劃的問題。
劉在密歇根州伯明翰對其工具的早期測試表明，十字路口花費的時間和停車次數分別減少了多達 20% 和 30%。然而，劉並不太看重這些數字。
劉說：“這一切都取決於你比較的基線。”就伯明翰而言，該鎮只有基於汽車計數的固定時間紅綠燈，這些計數最近沒有更新。“這就是為什麼我們看到顯著改進，”劉補充道。弗弗洛特說，谷歌報告的結果是基於對 70 個十字路口的評估，其中大多數十字路口目前也沒有執行自適應系統——因此也很難將綠燈的結果與其他更新的技術進行比較。
谷歌的方法也比許多現代交通控制系統狹窄得多。到目前為止，綠燈只解決了一個變數的最佳化問題：減少個人車輛在紅綠燈處的停車次數。弗弗洛特說，選擇測試十字路口是為了專門避免諸如交叉的公共汽車和腳踏車道、有軌電車和高使用率人行橫道等複雜因素。
即使在這些範圍內，綠燈的建議也並非總是奏效。阿里說，在一次案例中，西雅圖交通運輸部恢復了綠燈推薦的紅綠燈 timing 調整，因為該調整“沒有產生淨效益”。大曼徹斯特地方政府機構大曼徹斯特交通局在一份透過電子郵件傳送給大眾科學的宣告中寫道，在綠燈試點城市曼徹斯特，交通工程師經常選擇忽略谷歌的建議。宣告指出，在許多情況下，該市的交通工程師有意將紅綠燈設定為優先考慮公交線路或鼓勵通勤者避開透過居民區的道路。因此，谷歌旨在最大限度地減少十字路口停車次數的單一想法的建議往往是無關緊要的。熟練人員的決策仍然是關鍵。
斯特凡諾維奇說，在協調紅綠燈 timing 和協調時，交通工程師不僅必須考慮汽車，還必須考慮行人、騎腳踏車的人和公共交通。紅綠燈可以幫助減緩學校區域的交通速度或阻止某些路線作為幹道。他說，解決城市交通問題“不是火箭科學。它更困難”，他半開玩笑但也很嚴肅。“交通有很多不確定性。在一個小時內，你可能想要實現五個不同的目標。”
變綠？
谷歌已經找到了一種易於實施的系統，可以最大限度地減少某些紅綠燈處的延誤和挫敗感。但弗弗洛特說，綠燈的更大使命是減少與交通相關的碳排放，並幫助城市實現可持續發展目標。根據谷歌公開的結果，尚不清楚該專案是否能夠實現這一目標。
在描述綠燈的公司網頁上，谷歌表示，根據2015 年發表在Atmospheric Environment上的一項研究，城市十字路口的汙染可能比開闊道路高 29 倍。怠速汽車燃燒燃料卻無處可去，並且減少擁堵可以減少當地汙染。然而，減少走走停停的交通是否會在長期內降低整體溫室氣體排放量仍然是一個懸而未決的問題。
根據國會預算辦公室 2022 年的一份報告，美國所有與交通相關的排放量中只有大約 2% 是擁堵造成的。以更高的速度駕駛會燃燒更多燃料。更快的汽車行駛速度最終可能會轉化為人們更願意進行更長通勤，這個過程被稱為誘導需求。斯特凡諾維奇警告說，汽車交通越優先於改善公共交通、腳踏車和行人的基礎設施，就越有可能有更多人開車。最大限度地減少紅綠燈延誤以減少排放的想法類似於立法者建議擴建高速公路以減少汙染的邏輯。
儘管如此，交通仍然是許多人的一個合法的生活質量問題，而像谷歌這樣有影響力的公司的參與提高了交通工程的知名度。也許會有更多的興趣和解決方案隨之而來。斯特凡諾維奇說：“谷歌正在解決這個問題，這很棒。”他說，“他們可以做出的貢獻是巨大的”，只要該公司繼續關注道路。