据悉，谷歌研究职员利用 SUMO 软件建立了西雅图 T-Mobile Park 及 Lumen Field 地区的根本模型，并利用了谷歌舆图供应的“拥堵量”、“红绿灯位置”、“道路均匀行驶速率”等信息绘制了完全的热力舆图。

谷歌介绍“交通疏导”AI模型研究成果可提升30% 交通效率_西雅图_地图 文字写作

▲ 图源 谷歌官方新闻稿（下同）

在此之后，研究团队将热力舆图划分为不同的区域，并引入“用户行为模型”及西雅图警察局供应的路线建议，从而建立了一项可为车主分配最佳路线的“交通开导”模型。

IT之家从新闻稿获悉，谷歌研究职员与美国西雅图交通部互助，在 2023 年 8 月及 11 月在多项大型活动中实际运用了这项交通开导 AI 模型，合营“动态勾引显示屏（Dynamic Message Signs）”，均匀缩短了 7 分钟拥堵韶光，成功提升 30% 交通效率。

谷歌声称，这项研究能够展现“仿照技能”在交通方案方面的潜力，从而在大型活动场合提升交通效率，并能够让道路方案者理解“利用率低”的路段，从而改进整体交通环境。