新冠大流行期间Google Maps如何借助AI来帮助预测交通流量

2020年09月04日 09:45 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

据外媒SlashGear报道,Google Maps在正确掌握交通模式方面可能已经有了13年的实践,但2020年的新冠大流行给其工作带来了麻烦,这期间的驾驶显然是一个非常不同的问题。谷歌透露,为了应对COVID-19相关的交通不确定性,谷歌被迫调整了其珍贵的算法,包括抛弃传统上对于更好地预测道路交通流量情况至关重要的老数据。

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通常情况下,Google Maps依靠大量的历史信息来计算不同道路上的交通将如何表现。Google Maps经理Johann Lau解释说,"例如,一种模式可能会显示,北加州的280高速公路上的车辆在早上6-7点之间通常以65英里/小时的速度行驶,但在下午晚些时候的速度只有15-20英里/小时。然后,我们将这个历史交通模式的数据库与实时交通状况相结合,利用机器学习,根据这两组数据生成预测。"

这些信息的颗粒度很重要,因为现在路上发生的情况可能和人们真正打算开车时的预期不一样。谷歌使用这些本地化数据,并将其与人工智能驱动的历史趋势对即将到来的交通进行预测相结合。Lau说,其结果是,行程长度预测准确率已经高于97%。虽然谷歌表示,早在2020年初就观察到全球交通量减少了一半--而是地方开放时间的变化。有的地区受限,有的地区不受限,旧的模型不成立。

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“为了解释这种突如其来的变化,我们最近更新了我们的模型,使其变得更加敏捷--自动优先处理过去两到四周的历史流量模式,并取消之前任何时间的模式的优先级。” Lau解释说。

谷歌将这些资料与当地政府提供的“权威资料”结合,包括道路封闭、维修与施工地点、COVID相关减速的可能性,以及驾驶者的事故报告

。最近对Google Maps的更新,借鉴了Waze磨练的技术,使得该报告过程在出行中变得更加容易。

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可能证明最有趣的是所有这一切如何随着时间的推移继续发展,因为像Android汽车操作系统这样的平台变得更加普遍。谷歌的互联汽车软件最初在Polestar 2电动车上推出,预计将在通用汽车、沃尔沃、奥迪等汽车上推出。运行Google Maps作为默认导航系统,并有权限访问汽车底层硬件的指标,这将是一个更为丰富的交通和路况数据管道,谷歌将能够匿名汇总。

事实上,虽然数字仪表盘设计的美感会根据汽车制造商的不同而有所不同,但反馈给谷歌的底层数据将有可能惠及每一家使用Android汽车操作系统的汽车公司。例如,谷歌可能不必依赖用户对冰雪路况的主动报告,而是能够根据每辆车的牵引力控制和稳定性系统的反馈来识别这些情况。然后,这些数据可以在所有运行基于Android平台的车辆中共享,驾驶员可以得到关于前方可能存在的危险状况的预先警告,或者干脆绕开这些状况。

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