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  • 你只是过一个马路,交通灯却操碎了心

    2018-11-09 10:29:41 来源:果壳 作者:Bearkiii 评论:
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    ⬆️先来看个视频⬆️

    0x00 引言

    条条大路通罗马。

    但是,路线一要经过7个红绿灯,预计慢42分钟。

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    不知道从什么时候起,交通灯成为了限制我们旅途速度的瓶颈。

    对于行人来说,每一次过马路都是一次心惊肉跳的冒险,走位难度不亚于打了一场dota2职业比赛。

    对于司机来说,人生苦短,却要,灯,等灯等灯。

    可是,在吐槽的同时,你有没有想过,你只是过一个马路,交通灯其实操碎了心。

    0x01 交通灯的前世今生

    世界上第一盏交通灯启用于1868年12月,位于伦敦威斯敏斯特宫前的大桥街、大佐治街与国会街交汇处。它靠人工操作,用红绿两色煤气灯指示交通指令。然而,仅仅使用了24天后,它就发生了爆炸,还使操作它的警察殉职。

    直到1912年,美国盐湖城的警察莱斯特·怀尔才研制出第一盏电力交通信号灯,然而,它仍然需要手动切换。从1922年开始,交通信号灯开始使用全自动的计时器来控制。加装计时器只要是为了节省人力成本,有学者论证,以纽约市为例,在六千名警员当中只需要五百名分配到交通队,这使得城市省下了12,500,000美金的成本支出。

    这种计时器模式的交通信号灯也一直沿用到现在,所以,你觉得交通灯不便,是因为本质上,它是为了节省成本,而不是提高通勤效率。

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    早期的计时器是固定配时,红绿灯的时长属于“任他风吹雨打,我自岿然不动”类型。典型的固定配时方案如下图。

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    传统交通灯的控制方案示例

     

    这种方案明显太简单粗暴,在高峰期容易造成拥堵,在低谷期又容易造成交通资源浪费,所以,在此基础上又出现了升级版,即分时段固定配时方案,一天中的高峰期和低谷期,红绿灯的时长不同。

    与此同时,还有一种方案另辟蹊径,即响应式方案。这种方案会在路口设置额外的按钮,当行人需要过马路时手动按下按钮,经过一定延迟,交通灯进行切换,保障行人通行,而没有按下按钮时则默认车辆通行。这种方案在国外用得比较多,主要还是取决于交通资源是否充足。在地广人稀的国家,用这样的方案能够节省交通灯切换的时间,提高车流效率。但是在我国,如果采用这种方案,车辆怕是“春风不度玉门关”了。

    由于上述模式都无法真正改善交通效率,人们又在此基础上提出了实时动态调控方案。其主要思路是,通过传感器监测路口的车流量信息,再根据车流量按照一定的算法实时调整交通灯配比时间。然而,这种动态算法看上去虽然美好,但仍存在不足:

    1、  无法满足特殊需求。例如救护车、消防车等。人命关天,这些特殊车辆可能闯红灯;若无交警指挥,容易酿成事故。

    2、  知一隅而不知全局。仅能优化当前路口,不能与相邻路口传递信息,进行整体优化,而交通是牵一发而动全身的系统工程

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    因此,尽管各种动态配时方案层出不穷,算法也有一箩筐,但我国目前广泛采用的仍然是简单粗暴的固定配时方案。

    0x02 更智能的交通灯

    所有存在痛点的领域,就存在解决方案的蛋糕。在容忍了固定配时方案100多年后,交通信号灯终于迎来了转机——人工智能。

    率先破局的是华为云。2018年4月,华为云在北京市交管局的指导下,在北京市海淀区上地三街与上地东路交叉路口率先试点,利用AI算法实现信号配时优化和时段自动划分。

    华为云所提出的TrafficGo方案,采用视频方式监测数据,可以精准识别整个道路上每一条车道的全量数据,包括过车数量、过车速度、车辆排队长度等。同时,还能通过正反转视频提取车流的行车轨迹和转向信息,从而掌握区域发车规律。在庞大的监测数据的基础上,再对区域所有车道的交通流量数据进行协同计算,实时生成整个区域全部路口的信号灯配时方案,并通过系统自动推送到交通灯上,实现整个区域的交通流量最大化。

    据第三方公司评估报告显示,华为云TrafficGo方案应用后,上地三街车流主方向(东西向)平均延误时间下降了15.2%,平均车速提升了15%。并且,除了主干线以外,附近2条支路上的通行效率也明显获得改善,平均延误时间降低了10~20%。

    这只是在一个片区AI所带来的变化,相信在不久的将来,随着AI能力的提升,解决方案将会更加智能,其优化范围扩展到整个城市也并非不可能。

    0x03 幕后功臣是AI

    交通灯变得更智能,实际上是背后的AI变得更加智能。从深蓝战胜卡斯帕罗夫开始,我们这一代人见证了AI的迅猛发展,而这些提升主要体现在三个方面。

    1、预测能力

    预测未来是人类一直以来的宏大理想,当然,有些人通过茶叶或者龟壳来预测,而科学家则用数学模型。而现在,我们有了AI,在庞大的数据体量和雄厚的计算能力支持下,越来越多的AI能够对复杂的系统状态进行更准确的预测。预测的目的则是为了优化,从无数可能的未来中选取最美好的那个未来,并计算出通向它的途径。具体而言,在交通灯方案中,就是选取最优的信号配时。

    2、大局观

    以前的算法或者模型也有优化,也能预测,但它们只能解决局部的痛点,而AI现在可以考虑整个宏观图景,就像下围棋那样,既能算局部的劫争,也能算整体的局面。这也是TrafficGo方案优于其他方案的原因,因为它计算的是整片区域。

    3、普惠AI

    与还在“深闺”中的量子计算机相比,AI可以说接地气多了。随着一站式的平台和通用开发框架的出现,AI已经不再是昂贵的玩具,其成本已经大幅降低,各行各业都可以以低成本使用到,同时门槛降低也让AI的上手也变得简单了许多。此外,经过几十年的理论积累和开发实践,AI的稳定性和安全性也大幅提升。总的来讲,AI已经在朝着用得起、用得好、用得放心的普惠AI大步迈进。

    0x04 结语

    一种新技术的诞生也许令人激动,但那一瞬间,只有少数人能够见证。然而,当它开始全方位进入生活的时候,我们每一个人都会感受到它的力量。

    AI也是如此。从Artificial Intelligence这个名词被提出,到如今已经过去了大半个世纪。它不再只是云端的一个名词,而是已经走进生活。它已经出现在了交通灯上、车联网上,它也将出现在生活中更多的地方。它将如同能源、网络一样成为一种基本的生产力,深刻地改变每一个行业。

    我们这一代人无疑是幸运的,因为我们站在巨龙腾空的前夜,巨大的力量即将破渊而出,熊咆龙吟殷岩泉,栗深林兮惊层巅。

    我们也将见证一个新的时代,那是一个“霓为衣兮风为马,云中AI纷纷而来下”的普惠AI时代。

    AI is coming!

    参考资料:

    https://en.wikipedia.org/wiki/Traffic_light

    https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0952197612000966

    https://mp.weixin.qq.com/s/3c1Lrsgo7fQR2-0zE4jykw




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  •    责任编辑:梁兰春
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