谷歌介绍「交通疏导」AI 模型研究成果：平均缩短 7 分钟拥堵时间、提升 30% 交通效率
#灰度资讯 12 月 25 日消息，谷歌研究院日前发文，介绍了一项利用开源模拟软件 SUMO（Simulation of Urban Mobility）打造的「交通疏导」AI 模型应用成果。
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，并利用了谷歌地图提供的「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。
此前，谷歌研究人员与美国西雅图交通部合作，在 2023 年 8 月及 11 月在多项大型活动中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）」，平均缩短了 7 分钟拥堵时间，成功提升 30% 交通效率。
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此前，谷歌研究人员与美国西雅图交通部合作，在 2023 年 8 月及 11 月在多项大型活动中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）」，平均缩短了 7 分钟拥堵时间，成功提升 30% 交通效率。
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