由于新冠疫情全球大流行，在全球范围内的封锁中，街道上的车流量下降了很多，街道上什至空无一人在某些地区，让我们瞥见一座没有堵车的城市。现在，科学家和工程师希望利用人工智能(AI)重新思考我们使用道路的方式并减少大流行后的交通拥堵。MichaelGanser是KapschTrafficCom的工程师，这是一家提供智能交通系统的奥地利公司。“修建新道路或增加新车道是不可持续的，”他说。Ganser认为解决僵局的方法在于结合智能交通信号灯、联网车辆和拥堵收费，所有这些都由人工智能提供支持。在马德里和孟买等城市，KapschTrafficCom实施了一个系统，其中路边传感器、交通摄像头和车辆收集道路工程、事故和交通拥堵等方面的数据。信息被输入中央系统，预测模型实时创建全面的交通状况视图。然后系统能够调整交通信号灯的时间，改善交通流量。未来，信息将通过应用程序发送给司机，告诉他们应该走哪些路线以避免拥堵，以及他们应该以最佳速度行驶。Kapsch和其他人与新加坡等城市合作，实施可变拥堵收费，以降低高峰时段以外的出行成本，鼓励司机避开高峰时段。Gunther说，结合智能交通信号灯、联网车辆和拥堵收费，“将形成一个在良好条件下几乎无摩擦的交通系统。”节省数十亿美元。布宜诺斯艾利斯布宜诺斯艾利斯是阿根廷的首都，是拉丁美洲人口最多的城市之一。它有超过300万居民，每天有300万邻近城镇的通勤者来访。为了管理道路，该市实施了许多智能交通设备，但需要一种方法来协调不同的技术。布宜诺斯艾利斯的官员与KapschTrafficCom合作，整合了该市现有的交通管理系统。该市交通基础设施特别项目组负责人AlanBalfour表示，将不同的交通数据整合到一个网络中意味着可以更有效地交换信息并为通勤者提供实时建议。“今天，我们通过这个工具管理交通的能力使我们能够控制交通流量，并通过高质量的项目支持明天的可持续交通，”巴尔福说。时间和金钱在大流行之前，交通拥堵每年给欧盟经济造成1000亿欧元（1180亿美元）的损失。根据流量分析公司INRIX的一份报告，在美国，2019年生产力损失的总成本为880亿美元。还有时间问题：美国通勤者每年平均因交通拥堵浪费约99小时，而英国通勤者每年浪费约178小时。DamonWischik在剑桥大学使用AI研究交通流量优化。他正在开发用于控制英国城市的系统交通信号软件。他将“红绿灯处的汽车队列视为俄罗斯方块中的方块”，可以使用AI重新安排路线。“如果你像对待电脑游戏一样对待一座城市，它就能学会消除交通拥堵，”Wischick说。拥塞。但他认为技术本身并不是解决方案。Wischik认为，司机需要准备好改变他们的习惯并在高峰时段开车。行为略有改变（如果强加于他们）？”他说。在最初的封锁期间，许多地方的道路交通量直线下降，但有迹象表明，随着限制的解除，许多人选择开车而不是使用公共交通工具。除非城市重新考虑他们的交通管理，大流行带来的任何交通收益都可能是短暂的。谈到移动的未来，Gunther将数字技术视为解决方案。“它们便宜，易于扩展。“因此，如果社会想要获胜，从而减少碳排放并摆脱交通拥堵，这就是必经之路。”“
