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中國工程院院士王堅最近在兩會期間指出,每天通勤40分鐘其實是在浪費生命,人工智能應該把人最寶貴的資源用好。他以交通為例說明,傳統管理最大的短板是不知道每時每刻路上到底有多少車在跑,而現在AI能精準掌握這個數字。
即使高峰期,路上行駛車輛也只占機動車保有量的約10%。這個數據顛覆了很多人的認知,說明擁堵的核心不是車總量多,而是那10%的在途車輛效率沒發揮出來。
解決好這10%,城市交通就能發生大變化。王堅把重點放在“算力治堵”上,通過城市級算力平臺建交通大腦,實時監控每輛車位置和速度,動態調整紅綠燈,讓車流以最佳速度通過關鍵節點。
南昌就是活例子,依托這項技術動態調優流量,沒新增道路就取消機動車限行,機動車保有量還自然增長約50萬輛,城市擁堵指數卻沒上升,實現了數據智能驅動的精細治理。
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王堅的觀點把大家視線拉回日常駕駛習慣上。堵車往往從一輛車突然放慢速度開始,后面車輛為了安全只能跟著剎車,剎車燈信號像水波一樣向后傳遞,每輛車都可能把這個減速動作放大,結果整條車流流量掉下來。
公安部道路交通安全研究中心提到,分心駕駛是龜速行駛的主要原因,包括接打電話、刷視頻、操作導航,還有新手覺得越慢越安全。
重載車輛和新手駕駛員常占左側車道,速度差越大,事故概率越高,也更容易引發擁堵。管理上,超速抓得嚴,低速卻容易被忽視,這種抓快不抓慢的導向,讓低速行車成為隱形習慣,直接把路網效率拖低。
很多人日常通勤被這種連鎖反應卡住,早晚高峰多花的時間加起來,一年下來就是大筆生命成本。
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第二座山是公共交通的短板。北京交通委2023年數據顯示,公共交通出行比例從疫情前的31.9%降到26%,日均客流量減少約255萬人次,降幅20%。
同期小客車出行比例從22.7%升到23%,非機動車出行比例從12.5%升到16%。集約化出行比例降低,直接給道路增加壓力。
問題出在公交車輛不足、線路覆蓋不全、站點設置不科學上。城市擴張讓工作和生活距離拉長,通勤成了耗時的事。
軌道交通站點與周邊社區、辦公區銜接弱,最后一公里接駁跟不上,大家只好轉向私家車,形成惡性循環。私家車依賴一高,路就更容易堵。
提升公交競爭力需要增加運力、優化線網,更要讓軌道和社區融合,縮短換乘距離,讓公交在速度和方便上真正有吸引力。這樣才能減少私人汽車上路,從源頭緩解擁堵。
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第三座山是城市肌理與交通脈絡的規劃滯后。很多城市功能區分布疏離,經濟區、居住區、商業區隔得遠,職住分離明顯,鐘擺式長距離通勤成為常態。
道路網絡本身規劃跟不上發展,該暢通的地方信號燈太密,車輛頻繁啟停;關鍵路口人車沖突點缺乏立體分流,混行加劇混亂。
紅綠燈本是調節工具,設置過密或配時僵化就變成堵點制造機。綠燈剛過沒多久又變紅,車輛走走停停,平均時速甚至比自行車還慢。
資源錯配浪費明顯,修再多路也解決不了深層問題。北京等城市平均通勤距離已達11.7公里,比十年前增加3.5公里,高峰期車流被頻繁截斷,通行效率大打折扣。這些規劃層面的毛細血管堵塞,讓擁堵成為頑疾。
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好在科技已經在移山。杭州從2016年啟動城市大腦,以交通治堵為突破口,把衛星定位、物聯網傳感器和AI算法連起來,實時感知路網車流,動態優化紅綠燈配時。
蕭山區1260個路口接入系統,分析3600多個路段后生成動態綠波方案,主干道平均通行速度提升,擁堵報警下降。2025年的一項研究顯示,城市大腦實施后,高峰擁堵程度在兩年內平均下降約14.94%。
杭州在全國堵城排行榜從前三降到30名以外,高峰期平均行車速度提升15%。現在杭州城市大腦3.0正在推進,打造超大城市智能體,覆蓋更多場景,從治堵擴展到治城。
南昌的實踐證明,算力介入后,即使保有量增加,擁堵指數也能穩住。其他城市如北京也建信號燈統一管控平臺,五環內聯網率100%,動態綠波覆蓋干線,停車次數減少。
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王堅長期推動AI與城市治理融合,他提出的城市大腦理念已在多地落地。算力治堵的核心是把數據變成資源,實時知道路上到底有多少車、怎么跑,而不是靠經驗拍腦袋決策。
這套思路讓城市從電氣化走向數字化,資源配置更精準。以前大家以為解決300萬輛車的保有量問題,現在知道只需管好30萬輛在途車,方案完全不同。
公共交通短板也在同步補齊,北京調整公交線路,強化軌道和地面公交融合,50米內換乘比例提高到86%。綠色出行比例目標逐步推進,私家車出行強度下降。
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公交優先落地需要持續提升便捷可靠,城市空間優化考驗職住平衡能力。杭州、南昌的成功給全國提供樣本,算力融入交通管理,效率提升立竿見影。
曾經的龜速現象和長距離通勤壓力,正在被數據和智能逐步化解。普通人每天少堵一會兒,多出的時間能用來陪伴家人、學習充電,生活質量實實在在提高。
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擁堵不是無解的命題,三座山松動后,高效友好的城市交通圖景就在眼前。算力時代,城市會變得更聰明,人的時間也更值錢。
關鍵看大家一起把數據貢獻出來,把習慣規范起來,把規劃做實。路越走越順,城市生活就會多一份從容。
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