Google开发了一个名为“Project Green Light”的AI驱动项目，旨在减少交通中的停停走走，让你能“一路绿灯”，从而降低燃油排放。
通过分析Google Maps的驾驶趋势，Green Light能够优化交通灯的时间安排。各城市可以快速且轻松地实施这些方案，而无需投资新硬件或软件。
目前，该系统已经在13个城市的70多个交叉口实施，包括以色列的海法、印度的班加罗尔和德国的汉堡，每月为3000万辆次的车程节省燃料并降低排放。减少多达30%的停车次数，并在路口减少多达10%的排放。
团队计划未来几年将Green Light扩展到数百个城市和成千上万个路口。
功能特点
- 利用AI优化交通灯: Green Light通过分析交通流量数据，识别出优化交通灯时间的机会，从而减少车辆的停停走走。
- 简便易行: 城市无需购买新设备或软件，只需根据建议调整现有的交通灯设置即可。
- 快速见效: 城市工程师可以在几分钟内实施建议，利用现有基础设施进行优化。
- 减少停车: 该项目有潜力将停车次数减少多达30%，提高交通流畅度。
- 降低排放: 在路口处降低多达10%的排放，改善空气质量。
- 广泛应用: 已在全球多个城市测试，包括里约热内卢、西雅图、班加罗尔和波士顿等。
工作原理
- 理解交叉口：
- 现有交通信号灯参数：通过对全球城市的长期地图绘制工作，Green Light能够推断现有的交通信号灯参数，包括：周期长度、转换时间、绿灯分割时间（即通行权时间和顺序）、协调和传感器操作等。
- 测量交通趋势：
- 交通流量模型：创建一个模型来理解交叉口的交通流量。这有助于识别典型的交通模式，包括启动和停止的模式、平均等待时间、相邻交叉口之间的协调情况（或缺乏协调）以及交通信号灯计划在一天中的变化。
- 为城市提供建议：
- AI生成优化建议：使用AI识别可能的交通信号灯时间调整。将这些调整作为可操作的建议分享给城市交通工程师，工程师审核并批准后，可以在短短5分钟内实施建议，利用城市现有的政策和工具。
- 分析影响：
- 评估和报告：衡量实施建议后为司机节省的停车次数及其对交通模式的影响。然后使用行业标准模型计算这些变化的气候影响。将这些结果与合作城市分享，并持续监测以便未来的必要调整。
Green Light仪表盘：
自 2021 年首次试点以来，该团队对越来越多的交叉路口进行了测试，做出了更准确的预测，并将 “绿灯 “系统带到了全球十多个城市，包括里约热内卢、西雅图、班加罗尔以及最近的波士顿。该团队还开发了一个综合仪表板，以便与合作城市轻松共享建议和分析结果，同时继续监测任何新的必要变化。
仪表盘提供城市特定的可操作建议，展示每个建议的支持趋势，用户可以选择接受或拒绝建议。实施建议后，仪表盘会显示影响分析报告。
详细介绍：https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/google-ai-project-greenlight/
