如今的出行方式千百种，共享单车、共享汽车、公共交通、私家车，选择众多的背后其实都离不开一个环节——等待红绿灯。于是，如下的场景成为常态：看到前路畅通无阻却被长时间的红绿灯拦在门外，相邻道路畅通无阻、正想变线时却被红绿灯拦下来，眼看着其他车辆通行，自己只能堵车又堵心。

每到这时，都会期待交通信号灯能读懂路况、察言观色，像智能大脑一样灵活调控变灯时间，这样不仅能减少拥堵时间、提升出行舒适度，更重要的是减少拥堵带来的污染物排放和空气污染，打造绿色城市。

智能信号灯的概念因此应运而生，多个城市也开始陆续和互联网公司等合作共同打造交通大数据平台，指挥信号灯自我调控，让信号灯变“添堵”为“缓堵”。对此类信号灯需求最多的莫过于特大城市，人流如织、车流密集的早晚高峰都是信号灯智商的最好用武之地。不过，特大城市的信号灯数量众多、交通需求复杂，有针对性根据不同路况调节信号灯、提供整体解决方案是最大关键，也是最大难点之一。

在人工智能技术不断发展、融入的今天，以上问题迎来了化解的绝佳机会。就在日前，百度地图为北京市交管局定制了城市灯控路口路况监测平台——智慧信号灯研判平台，实现信号灯路口拥堵分钟级发现、实时报警、主动处理，优化城市道路使用效率。

这一平台首先离不开的是大数据。据百度地图智慧交通高级产品经理何蕾介绍，该平台已经实现了百度地图大数据、信号灯报警数据和信号灯配时数据的互通，目前已覆盖北京二环内、上地和望京区域400个路口，之后会做更多信号灯的尝试。这直接方便了交警的一线指挥工作。何蕾介绍到，从前期的数据来看，在平台覆盖的400个路口中，已通过路口病历档案，锁定了8个死锁/溢出时长较高的灯控路口进行了路口治理，其中后厂村和上地西路路口的日均死锁、溢出时长从原来的13.1分钟降低至日均1.4分钟。今后随着不断覆盖更多的信号灯和监控模式的不断优化，其他城市也会逐渐落地，让路口信号灯及时调整时间、缓解城市交通拥堵。

在谈到“定制”的意义时，何蕾谈到，针对北京交管局科信处信号科的实际工作重点，实时监控产品主要弥补重点红绿灯路口监控盲区的不足，所以此次在“智慧信号灯研判平台”之上定制了“城市灯控路口路况监测服务”。

原来百度地图智慧交通大数据平台的实时监控主要面向拥堵路段，本次针对路口的路况多维度指标，对死锁和溢出等路口进行了数据建模，可实现分钟级发现路口死锁和溢出行为的严重路口拥堵，为交警锁定了当前重点关注路口名单，并为路口建立了“病历档案”，方便交警针对病历进行精细化治疗。

当然，“智能”的内涵远不止如此，未来还将引入人工智能对出行需求进行预测，真正做到提前避堵，让车辆上路不再碰运气，而是实现第三阶段的目标——运行中自动发现问题、自我修复。这其中离不开人工智能技术的支持，需要平台拥有对大数据的深度学习和挖掘能力，在获取交管局的信号灯、交通大数据之后合理高效利用才能缓解拥堵。

谈到平台背后的人工智能大脑时，何蕾介绍到，百度地图主要优势在于百度大脑和人工智能领域中的技术，通过联合北京交管局、信号机厂商和信号科信科研机构，为引入人工智能的智慧信号灯搭建先期条件——即互联互通的信号灯配时与信号灯评价指标反馈的闭环环境，目前正在开展信号灯配时数据与信号灯评价指标的数据算法验证和信号灯评估评价平台产品工程化阶段。

由此可见，人工智能的引入一定能在不远的未来更精准地预测城市交通的未来需求，将准确地感知每个出行个体的实时出行需求，通过大数据的汇总帮助交警及时指挥交通，也让交警将拥堵“消灭”在摇篮中。

在此过程中，我们始终认为，瞄准不同城市的个性化需求、打造贴合实际的定制服务是直击交通痛点的关键，市场主体更应主动和交通管理部门、研究机构打造交通数据互联互通共建模式，为更多城市民众提供量身定制的智能出行新体验。

来源： 赛迪网