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【嵌牛导读】：人工智能的现实应用
【嵌牛鼻子】：AI、交通
【嵌牛提问】：大家还知道什么AI的小应用？
【嵌牛正文】：
（vicko238/译，锦衣Reload、Ent/校）我们都经历过“幽灵堵车”——在没有任何明显原因的情况下堵车就出现了。来自麻省理工大学计算机与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员最近发现了能减少“幽灵堵车”的小改变：不要紧跟前车。
这个团队的新论文提出，与前后车保持同等距离，就能让驾驶者到达目的地的速度快一倍（与跟随前车的传统模型相比）。麻省理工大学伯特教授霍尔德·霍恩（Berthold Horn ）称其为“双向控制”。
紧跟前车的交通模型（下）与新提出的“双向控制”交通模型（上）。图片来源：MIT
“我们人类倾向根据前方的事物观察世界，在现实里和在观念里都是这样，所以关注后方也许是反直觉的，”与博士后研究人员王亮（Liang Wang）共同完成了这篇文章的霍恩说，“但是这种驾驶方式可以减少大量行驶时间和能源消耗，而且还不用增加车道或改变基础设施。”
霍恩承认司机们不太可能在短时间内改变关注前方的驾驶方式，因此他建议车辆厂家更新车辆的自适应巡航控制系统，在汽车的前后两个保险杠都加装传感器（现在大部分系统只在前方设置传感器）。
根据霍恩所说，即使只有很小比例的车辆装备控制前后车距的系统，交通情况也能得到显著改善。他未来工作中有部分由丰田公司赞助，霍恩将模拟测试这种方法是否不仅能让司机行车更快，也能更加安全。
这个团队工作的部分灵感来自于椋鸟在天空中成群结队的飞行模式。
图片来源：Wikipedia
“鸟类长久以来就是这样做的，”霍恩说，“要想习得这种行为，你需要关注周围的所有鸟，而不只是你前面的几只鸟。”
根据CSAIL团队的说法，几十年来数百篇论文都在关注交通流问题，但真正关于解决问题的研究非常少。
一个被提出的方法是用电子设备将各车联接，以协调彼此间距离。但是这种称为“结队”（platooning）方法需要细致的配合以及一个庞大的车辆联结网络。相反的，CSAIL团队的方法仅需要新的软件和一些便宜的硬件更新。
2013年，霍恩第一次提出“双向控制”理论是基于一辆单独的车及直接围绕这辆车的车辆。在这次新的研究里，他采取了更加宏观的视角，将视线落在整条公路的密度以及多少公里內的交通模式会受到一辆车变速（他的团队将之称为“扰动”）的影响上。
“我们的研究发现，如果所有司机都能保持前后车距一致，他们行驶在一列车队里时出现的那种‘扰动’便会消失，而不会扩大成交通拥堵。”霍恩说。
该团队的这项研究已发表在去年12月份的《IEEE智能交通系统汇刊》（IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems）上。
作者：Adam Conner-Simons
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来源：果壳
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