美國加利福尼亞州正在測試一種被稱為“智能高速公路”的新型交通管控系統,有可能讓部分司機在上高速前被紅綠燈攔在匝道上長達四分鐘,但交通部門認為,這將有助于緩解主線擁堵、縮短整體通勤時間。
![]()
本月 1 日,河濱縣交通委員會(Riverside County Transportation Commission)在 15 號州際公路北向、特曼古拉(Temecula)路段啟用了一段約 8 英里長的智能高速試點路段。 據報道,當地三處匝道——Temecula Parkway、Rancho California Road 和 Winchester Road——已接入一套新的匝道信號燈控制系統,由算法統一調度車輛何時獲準進入主線車流。
與傳統采用固定短周期放行的匝道信號不同,這套系統根據實時交通狀況動態決定放行頻率,因此單輛車在紅燈前等待的時間可能會被大幅拉長,一些司機甚至可能要等上四分鐘或更久才能并入高速公路。 盡管等待時間明顯延長,交通官員認為,通過在入口處“限流”,可以減輕主線上頻繁的起步、制動和排隊現象,從而改善整體車流效率,讓司機在整段路上的總耗時反而少于傳統匝道信號方案。
這一試點項目耗資約 3300 萬美元,計劃運行兩年。 河濱縣交通委員會發言人大衛·克努森(David Knudsen)表示,如果試點取得成功,該系統將推廣到縣內其他路段,未來也可能部署到加州其他堵點路段。 他強調,相比于投入巨資拓寬車道,利用智能控制提高既有路網的運行效率,是更為經濟可行的選擇。
特曼古拉與穆列塔(Murrieta)之間的這段高速路段長期以擁堵著稱:在沒有車流干擾的理想條件下,通行時間大約只需 10 分鐘,但在下午出行高峰,司機往往需要 25 至 45 分鐘才能通過。 當地希望通過更精細的匝道管理,在不大規模擴建道路的前提下,緩解這一“瓶頸”路段的通勤壓力。
![]()
針對外界對“由人工智能控制潛在危險系統”的擔憂,克努森專門澄清,這套智能高速系統并非由通用意義上的人工智能驅動。 系統依托鋪設在路面的高級傳感器實時監測車流速度、流量等數據,再根據預設邏輯進行調節,而不是由具備自主學習和決策能力的 AI 來控制。 他表示,多處匝道之間實現協調控制,是為了在高速主線上形成更加平穩、連貫的車流。
事實上,智能高速并非加州首創。 早在 2020 年,澳大利亞就已在部分路段部署類似技術;美國科羅拉多州丹佛市的 25 號州際公路等多條高速,也已引入相關系統。 當地公布的數據頗為亮眼:在澳大利亞相應路段,通行時間縮短了約 35% 至 65%;丹佛的高速路段則實現了約 20% 的通行時間下降。
在支持者看來,如果加州此次試點能復制澳大利亞和丹佛的改善效果,哪怕司機在匝道前多等幾分鐘,只要整體出行時間顯著縮短,智能高速就算是“劃算”的買賣。 不過,在實際運行中,如何在效率提升與公眾體驗之間取得平衡,仍有待這項為期兩年的試點給出答案。
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.