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首先 ， 我觉得这个项目落地并非大问题 ， 可以用AMD来做 ， 生成一个相性相对良好的解 ， 主要问题在于智能道路的搭建 ， 这个才是落地上最大的GAP 。 而提供优化的行车路线 ， 无非就是根据大数据的评估 ， 不过百度地图ETA作为迭代的升级版 ， 通过在飞桨平台学习框架的基础上加入智能交通后 ， 就不单单会分析路况这么简单了 。
因为每个司机的手法和开车习惯都不同 ， 同样的路线你能10分钟达到 ， 另一个人可能就要15分钟 ， 别看只有5分钟的差距 ， 瞬息万变的道路环境可能让这5分钟的路程堵上50分钟也很有可能 。 不过有了百度地图ETA后 ， 用的人越多给系统提供的数据就越多 ， 机器会根据自我学习形成算法反馈 ， 还会基于对你出发的时间、开车习惯和信号灯信息推荐一条最合理的路线 ， 跟预估的时间相比 ， 基本上能同步达到 。
在配合上百度信控的车路协同方式 ， 智能数字化会根据车流控制信号灯时间 ， 最大程度上避免拥堵 ， 实现快速通行 。 设想的这种东西就是公共交通的体验+成本升级版……然而众所周知 ， 能支付这种成本的地域只有城市市区以及长三角珠三角区域 ， 其他区域私家车在成本和体验方面 ， 天然吊打这种公共交通 。
【智能交通|未来智能交通会如何发展？这项技术最大的阻碍是什么？】最后 ， 这项技术虽然在理论上达的到 ， 但是在物理上达不到 。 私家车变多是不可避免的一件事 。 科技所做的事是去解决车多带来的拥堵问题 ， 而不是因噎废食 。 其实拥堵没你想象的是因为车增加的太多而造成的 ， 相反当一个一线城市在交通顺畅的情况下 ， 增加10w个车去道路上行驶 ， 就会造成拥堵 。 但是这10w辆对比千万级别的人口还是很小的数字 。 是可以通过科技优化的 。
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