由于新冠疫情全球大流行，在世界各地的封锁中，街道上车流量降低了不少，甚至有的地区街上空无一人，让我们瞥见没有交通拥堵的城市。现在，科学家和工程师希望使用人工智能(AI)重新思考我们的道路使用方式，并减少大流行后的交通拥堵。
Michael Ganser是提供智能交通系统的奥地利公司Kapsch TrafficCom的工程师。他说：“修建新道路或增加新车道是不可持续的。” Ganser认为，僵局的解决方案在于将智能交通信号灯，联网车辆和交通拥堵费结合起来，所有这些都由AI提供支持。
在马德里和孟买等城市，Kapsch TrafficCom实施了一个系统，其中路边传感器、交通摄像头和车辆收集有关道路工程，事故和交通拥堵等数据。
信息被输入到中央系统，并且预测模型实时创建交通状况的综合视图。然后，该系统能够调整交通信号灯的计时，从而改善交通流量。
将来，将通过一个应用程序向驾驶员发送信息，告诉他们应该选择哪些路线以避免拥堵，以及他们应该驾驶的最佳速度。
卡普施(Kapsch)以及其他公司已与新加坡等城市合作，实施可变交通拥堵收费标准，以使其在高峰时段外出行更加便宜，从而鼓励驾驶员避免高峰时间。
甘瑟说，将智能交通信号灯、联网车辆和交通拥堵费相结合，“将导致交通系统在良好条件下几乎可以畅行无阻。”他估计，合并可以减少大约75%的拥堵，每年可为大城市节省数十亿美元。
布宜诺斯艾利斯
阿根廷首都布宜诺斯艾利斯是拉丁美洲人口最多的城市之一。拥有超过300万居民，而且每天都有来自邻近城镇的300万通勤者在此旅行。为了管理道路，该市实施了许多智能交通设备，但需要一种协调不同技术的方法。
布宜诺斯艾利斯的官员与Kapsch TrafficCom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艾伦·鲍尔弗(Alan Balfour)表示，将不同的交通数据整合到一个网络中，意味着信息可以更有效地交换，并为通勤者提供实时建议。
巴尔弗说：“如今，我们通过此工具管理过境的能力使我们能够控制交通流量，并通过质量计划来支持明天的可持续交通出行。”
时间与金钱
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。流量分析公司INRIX的报告显示，在美国，2019年生产力损失的总成本为880亿美元。
还有一个时间问题：由于交通拥堵，美国通勤者每年平均浪费约99个小时，英国通勤者每年浪费约178小时。
Damon Wischik在剑桥大学使用AI研究交通流优化。他正在开发用于控制英国城市交通信号的软件。他将“交通信号灯处的汽车队列视为俄罗斯方块中的块”，可以使用AI对其进行重新路由。 Wischick说：“如果将城市像电脑游戏一样对待，它可以学会消除交通拥堵。”
但他认为，技术本身并不是解决方案。 Wischik认为，驾驶员需要做好改变习惯并在交通高峰期行驶的准备。
“这归结为-您能否改变人们的行为，是否可以使人们愿意接受行为的轻微改变(如果强加于他们)?”他说。
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乘坐公共交通工具。除非城市重新考虑其交通管理，否则从大流行中获得的任何交通收益可能都是短暂的。
谈到未来的出行方式，甘瑟认为数字技术是解决方案。他说：“它们价格便宜，易于扩展。” “因此，如果社会想要赢得胜利，从而减少碳排放并摆脱交通拥堵，这就是要走的路。”
