近日，首批34处带有“行人过街按钮”的信号灯杆在天津完成安装。没有行人过街的时候，信号灯延时让机动车顺畅通过；行人需要过街时，按下按钮，系统就会根据实时的道路车流量情况、行人过街情况“预约”绿灯。
“堵车”这一世界难题，到底有解没解？尤其是一些以堵车闻名的十字路口，简直成了出行者每天绕不过去的梦魇。近日，北京市交管局宣布正式启用百度地图为其量身定制的“智慧信号灯研判平台”，用以实现对城市灯控路口路况的实时监测。北京交管局高级工程师陈大农教授在接受科技日报记者采访时透露，该平台初期主要覆盖二环内以及上地、望京主要商务出行区域400多个路口的路况监测，将原来的人工监测转变为远程平台化监控。
有了“人工智能”的加持，会为“首堵”带来哪些改变呢？高峰期出行过的人都知道，有信号灯的路口很容易发生拥堵甚至堵死的情况，如果不能被及时发现和处理，很可能升级为整个区域的交通瘫痪。而传统条件下，依靠人工的信号灯路口监测，相对被动和延后。
“现在我们借助人工智能技术和大数据资源，就能实现对主城区及商务出行频繁区域交通拥堵的分钟级报警和规律性分析，包括为每一个路口定制一个‘病历表’，定位易发多发异常拥堵路口。”陈大农认为，从被动的处理报警，到主动发现问题并及时调整信号策略，避免拥堵升级，这是大数据平台和人工智能技术在交通领域应用后带来的升级和改变。
“过去，信号灯路口的交通监测主要依靠人工调度和经验判断。付费请一个临时人员帮助交警统计路口的车流量，我们觉得贵，别人还不愿意来。”陈大农说，关键是人工统计会受到各种因素影响，“这样的数据可靠性不高。”
事实上，2016年9月9日，广州市交警便对外宣布，引入阿里云人工智能技术ET（工业大脑）搭建“互联网+信号灯”控制优化平台。这款号称“城市数据大脑”的平台可对路口车辆运行情况进行实时分析，并输出对红绿灯时间的调整建议。同年10月，阿里云人工智能ET接管杭州交通治理，为这座拥有2200多年历史的城市也安装一个人工智能中枢。杭州市萧山区部分路段的初步试验结果显示，通过城市大脑智能调节红绿灯，车辆通行速度最高提升了11%。
那么，如果不借助智能信号灯这类黑科技，在体量堪称“巨无霸”的首都，交警和民众将面对怎样的出行现状？百度地图官方数据显示，2016年交通运输公路里程较之2015年增长2.6%，而汽车保有量的增幅为12.8%左右，“一除就知道，2016年汽车保有量的增幅是公路里程增幅的5倍。”百度地图开放平台总经理李志堂在接受采访时表示，这表明在北京，交通需求和供给之间存在很大矛盾，“出行资源相对而言是有限的，我们要在这样的背景下讨论交通话题。”
科技日报记者在采访中了解到，早在2016年11月，北京市交管局便联合百度地图围绕“互联网大数据优化交通信号配时”进行了创新和探索。比如，通过优化治理，把海淀区后厂村路的拥堵指数峰值从4.6降至3.96，让上地区域小营西路到上地三街路段的每辆车平均上下班时间分别减少了3.35分钟和4.89分钟，使朝阳北路和朝阳路的平均通行速度分别提升了3.25%和3.99%。
今年7月，百度地图智慧信号灯研判平台刚上线的时候，北京市交管局根据系统发出的2600多次异常警报定位了8处易发生拥堵的交叉路口，并为每个路口量身定制了“病历表”。经过系统化调整和治理后，这8个路口从每月每天平均死锁时间13分钟下降到9月的1.4分钟。这让从业多年的高级工程师陈大农“眼界大开”：“这充分论证了海量路况数据在信号灯配时优化方向的潜力。”更关键的是，陈大农笑着补充说，“还是免费的。”
“北京交警经常向我们提出需求，比如‘能不能不看实时数据，通过历史数据就能更精准地定位某个路口的问题’。”百度地图智慧交通总经理严孙荣告诉记者，除了引入路口数据，双方讨论更多的还有要不要引入大数据来统计信号灯路口每个方向的流量数据，“通过抽样分析可以得出，某个路口每天左转有多少车辆，右转有多少车辆，左转时段内的平均延误时间是多少，每个车辆通过时的平均停车次数大致是多少，结合整体历史数据回溯，就可以发现路口的失衡问题。”
而这些正是双方希望未来能与信号机打通的重要数据，被称为“信号机感知的神经终端”，通过更大量、更广泛的路口数据，做信号灯配时评估、绿波带分析以及优化评估报告等，甚至更进一步地反向优化控制信号灯。
