交通擁堵不單讓司機師傅們惟恐避之不及，更加對公共健康和國家經(jīng)濟造成了巨大的負(fù)面影響。

有研究指出，美國2015年度由交通擁堵造成的經(jīng)濟損失高達1600億美元，其中包括70億小時白白浪費在車流中的等待時間，以及30億加侖發(fā)動機空載消耗的化石燃油。

當(dāng)前，治堵的一個有效方法就是如滴滴、Uber這樣的共享汽車。但共享汽車究竟能達到怎樣的治堵效果，此前并沒有一個基于數(shù)據(jù)出發(fā)的科學(xué)評估。

近期，MIT計算機科學(xué)與人工智能實驗室（CSAIL）研發(fā)了一套全新的共享汽車調(diào)度系統(tǒng)，不但大大增強了現(xiàn)有共享汽車的運行效率，同時從數(shù)據(jù)上證明了共享汽車在治療城市交通擁堵上的卓越表現(xiàn)。

CSAIL的研究表明，在不增加額外出行時間的情況下，使用共享汽車可以減少約75%的城市車輛。具體的說，在紐約只需要3000輛四座汽車提供的共享汽車服務(wù)就可以取代98%的城市出租車，而且前者的平均等待時間只需2.7分鐘。

這項研究的負(fù)責(zé)人，CSAIL實驗室的主任Daniela Rus教授在2016年8月曾出席雷鋒網(wǎng)主辦的CCF-GAIR大會，并發(fā)表人工智能相關(guān)的主題演講。對于這項最新研究，她表示：“通過共享機制，每一輛四座汽車都可以一次運送多位乘客（而不像出租車那樣一次只能運送一位），對于司機來說，這意味著耗費更少的時間、更少的車次，卻可以獲得同樣多的收入。當(dāng)然，這也同時意味著更少的交通擁堵，更少的空氣污染，以及更快捷的出行體驗?！?/span>

研究還指出，只需要2000輛10座商務(wù)車就能覆蓋紐約市近14,000輛出租車提供的95%的出行服務(wù)。

據(jù)Daniela Rus教授介紹，基于紐約市大約300萬輛出租車提供的數(shù)據(jù)，他們最新研究的調(diào)度系統(tǒng)可以實時的根據(jù)乘客目的地的變更重新規(guī)劃行車路線，而且還可以主動調(diào)度空閑的共享汽車到出行需求較大的地區(qū)，通過這些手段，相比于現(xiàn)有調(diào)度系統(tǒng)大約可以提升20%的運行效率。

CSAIL新系統(tǒng)的大致工作原理是：首先將所有的用戶請求和車輛情況繪制出來，形成圖表，然后遍歷所有可能的行程組合，并繪制出第二張圖表，最后利用被稱為“整數(shù)線性規(guī)劃”的算法從圖表中計算出最合理的組合。更重要的是，在訂單分配之后，系統(tǒng)還可以根據(jù)剩余的空閑車輛的情況以及不同地區(qū)的出行需求重新調(diào)配，以平衡各地區(qū)的需求和空閑車輛數(shù)。

Daniela Rus教授表示：“新系統(tǒng)開發(fā)中最關(guān)鍵的挑戰(zhàn)在于，既要管理成千上萬的共享車輛和用戶訂單，還要保證實時的計算結(jié)果。最終我們之所以能做到這一點，都要歸功于上述第一張圖表的幫助，這張圖表使我們能夠詳細(xì)理解并最終抽象出整個城市的道路交通網(wǎng)絡(luò)。”

Daniela Rus教授將最終的產(chǎn)品命名為“任意時間優(yōu)化算法”（anytime optimal algorithm），意指它運行的次數(shù)越多，表現(xiàn)就越好，在任何時間都能提供當(dāng)前條件下的最優(yōu)解。Daniela Rus教授說，她迫不及待的想看到這一算法通過不斷的自我提升最終能達到怎樣的精度。

雷鋒網(wǎng)注：其實，國內(nèi)企業(yè)滴滴已經(jīng)將人工智能技術(shù)成功應(yīng)用在了自家的汽車調(diào)度系統(tǒng)中，大大提升了運行效率，其具體原理詳見《滴滴研究院副院長葉杰平：揭開滴滴人工智能調(diào)度系統(tǒng)的真面目》。

Daniela Rus教授表示：“據(jù)我們所知，CSAIL的這項研究是業(yè)內(nèi)首次將車隊規(guī)模、載客量、等待時間、出行延遲和運營成本在實驗室進行綜合的量化，包括出租車、大貨車和接駁班車等各種車型。同時，我們認(rèn)為這一全新的調(diào)度系統(tǒng)還特別適合于未來的自動駕駛汽車，因為它可以根據(jù)實時請求連續(xù)的重新規(guī)劃路線?！?/p>

其實，共享汽車（或者拼車）的概念早在幾十年前就已經(jīng)存在了。只不過近兩年由于智能手機和移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，讓共享汽車成為了一種更經(jīng)濟也更快捷的選擇，因此迎來了爆發(fā)式的增長。

然而，現(xiàn)有的共享汽車調(diào)度系統(tǒng)在用戶體驗和便捷性上還有待提升。例如，有些系統(tǒng)要求用戶B的上車地點必須在用戶A的路徑規(guī)劃途中，并且雙方都要在訂單創(chuàng)建之前就提交所有請求。

相比之下，CSAIL的新系統(tǒng)允許不同乘客的訂單重新匹配到不同的車輛。同時，這一系統(tǒng)還可以分析各種不同車型的特點，根據(jù)分析結(jié)果進行靈活調(diào)配。例如，10座商務(wù)車在什么時間和什么地點更容易接到合適的訂單，就跟普通的4座汽車完全不同。

“共享汽車對于城市的交通擁堵、環(huán)境污染和能源消耗等各方面都具有非常大的積極影響，”Daniela Rus教授說：“作為一名科研人員，盡可能的去探索各種方法來提高交通系統(tǒng)的運行效率和可靠性，這一點非常重要。”

雷鋒網(wǎng)獲悉，該研究成果將發(fā)表在本周出版的國家科學(xué)院院刊（PNAS）上。

來源：mit，由雷鋒網(wǎng)編譯

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