百度能5年解决限购限行？用这项黑科技没准真行

前几天北京摇号的结果又出来了，身边的几个小伙伴纷纷表示——又没中！摇号已经成了广大在京人的一块心病，这题简直无解呀。

不过就在上周，李彦宏居然敢说，有方法能让一线城市5年内不再限行限购，10年内能解决道路拥堵问题。百度这又是在瞎吹吗？其实李彦宏说的这个方法，在一部分地方已经用上了，今天核桃君就来试试看，这里面到底有什么新花样。

一路没红灯？原来是信号灯被“动了手脚”

荣华路是北京亦庄的一条主干道，长度约4.5公里，全程有10个红绿灯。一般来说，开过这样一条路，运气差能遇上一半以上的红灯，就算运气好也总得撞上那么几个。但这条路的红绿灯都被“动了手脚”。

经过实际测试，核桃君驾车在这条路上反复通行了5次，基本上每次只会遇到2-3个红灯，总通行时长都能控制在6-7分钟左右。

双向车流量虽然有所不同，但无论哪个方向都没发生连续遇到红灯的情况，通行时长也都差不多。

这到底是什么黑科技呢？核桃君这里就给大家简单说说。这项技术源于绿波（Green Wave），它的原理其实并不复杂：把一条道路设定一个预期的车辆行驶速度，并调整好每个红绿灯的时间，只要车辆只要按照指示牌上的推荐车速来行驶，就能尽量避免遇到红灯。

绿波技术其实早在几十年前就在国内外落地使用，并不新鲜，有些国家还将这项技术应用于自行车道促进绿色出行。

但绿波技术也存在瓶颈，毕竟每条道路在一天中车流量有多有少，因此适合的车速也会随之变动，如果只按照一个推荐速度，恐怕难以应对全天双方向的同行。并且在城市中还涉及多条道路交汇的复杂问题，不过还是有解决办法的。

一天优化上百次，AI参与出行

这时候就要用到“动态绿波”了，通过摄像头、雷达等传感器收集道路上的交通状况信息，随时计算适合这条路的车速。

以百度在河北保定市的落地项目为例，系统AI会根据实时交通流量和排队长度进行数据分析，给出更优化的信号灯配时方案。

这样下来，一天能进行多达上百次的调整，可以进一步缓解拥堵问题。根据百度Apollo公布的数据显示，保定8条主干道运行动态绿波后，车辆行程时间平均缩短了20%，车速平均提高约6.5km/h。

马路长了“脑子”，也能智能化

其实动态绿波只是百度这盘大棋中的一个棋子，百度同时还整了个 AIR （AI Road）系统，可以让道路都变成“智慧的路”。

道路首先要装上各种“眼睛”。从摄像头、毫米波雷达、超声波雷达到激光雷达，都会成为路侧的传感器。而道路的脑子则是由路侧的计算单元以及运算中心的计算机等设备构成。

这些传感器采集到的数据，不但可以用于刚才提到的“动态绿波”，还可以对区域内所有的红绿灯及交通情况进行调控，并且还能够通过想导航APP发送引导信息，达到提前分流车辆的目的。

例如道路出现事故时，导航软件通过多种方式收集事故发生的时间地点，并会安排绕路的方案，就是为了起到分流作用，缓解拥堵，也能让用户更快捷地到达目的地。

根据百度预计，这套系统能够提升30%的通行效率，如果在各大一线城市都用上，那确实是能缓解拥堵，限号限购或许真的能消失！

不过这套系统还有一个更大的野心——更安全的自动驾驶。

自动驾驶才是最终目的

为了实现自动驾驶，目前的新车上都配备了各类激光雷达、摄像头等传感器，力争能“看得更全更远”，但不管是传感器还是人，面对鬼探头这类问题，存在无论如何都看不见的死角。

但车路协同就可以有效解决这个问题。百度在测试中，让一辆车不依靠车上的传感器，只依靠路侧的传感器，就完成了自动驾驶的无保护左转。

路侧感知可以避免很多交通事故的发生，例如前方被大车遮挡的信号灯及路口交通状况、前方发生事故前车突然避让、鬼探头、合流时的盲区等，都可以被路侧感知采集到，及时向车辆发送信息，避免发生事故。

通过这些路侧的传感器，可以让原本只能达到L2级别辅助驾驶的车辆，升级到L3、L4级别，具备自动驾驶能力。

不过，目前市面上的车，基本还不具备这样的“车路协同”能力，但大家可以用手机或智能车机来试试。

在北京亦庄的部分道路上，如果使用百度地图来导航，可以看到目前信号灯的状态与倒计时，算是体验“车路协同”的一个小方法吧。在前车遮挡信号灯时也能起到一个辅助作用。

“这盘大棋”还需要很长时间来下

不得不说，百度的这盘大棋想的倒是挺不错。只不过问题也显而易见——要在路面上建设大量的传感器，成本、与各地的合作以及建设速度都是问题，想解决好还是比较困难的。

目前可以先从基础做起。例如在停车场内布局传感器，适配车辆便可完成AVP（自动代客泊车），不仅不用担心停车场内发生剐蹭、停车入位难等问题，还节约了找车位的时间，一步到位。

改善交通这件事确实不是一两家公司能够完成的任务，现在总算是有了明确的方向——AI。改变世界的AI这次来改变出行。大家相信只需要5-10年，出行就能发生翻天覆地的变化吗？