谷歌研究院近日公布了一项利用AI模型进行交通疏导的研究成果，该模型通过开源模拟软件SUMO（Simulation of Urban Mobility）在西雅图T-Mobile Park及Lumen Field地区进行了应用。研究结果显示，该AI模型平均缩短了7分钟拥堵时间，成功提升了30%的交通效率。
据悉，谷歌研究人员使用SUMO软件建立了西雅图T-Mobile Park及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」、「道路平均行驶速度」等信息绘制了完整的热力地图。这些数据为AI模型提供了丰富的信息，使其能够更好地理解和预测交通情况。
在2023年8月及11月的多项大型活动中，谷歌研究人员与美国西雅图交通部合作，实际应用了这项交通疏导AI模型。配合「动态引导显示屏（Dynamic Message Signs）」，该模型成功地缩短了拥堵时间并提高了交通效率。
这项研究成果表明，AI技术在交通疏导领域具有巨大的应用潜力。通过结合AI模型和实时数据，我们有望在未来解决城市交通拥堵问题，提高交通效率，为城市居民提供更加便捷、高效的出行体验。
未来，我们期待看到更多的AI技术在交通领域得到应用，助力改善城市交通状况，为我们的出行提供更多便利。
