紅燈停，綠燈行，是我們孩提時代最早知道的交通規(guī)則之一。然而隨著私家車數(shù)量的與日俱增，以及各個國家城市化水平的不斷提升，1912 年誕生的傳統(tǒng)紅綠燈系統(tǒng)似乎從維護(hù)交通秩序的“英雄”，逐漸變成了交通擁堵的“幫兇”。

例如在某一時刻，某個十字路口南北向是紅燈禁行，東西向是綠燈通行，可是偏偏東西向一輛車都沒有，南北向卻車流不斷。對于等待紅燈的車主來說，這種無謂的等待時間不僅降低了通行效率，造成了不該出現(xiàn)的局部擁堵，而且增加了他們的出行成本。

雖然近年來人們引入了大數(shù)據(jù)、攝像頭和智能檢測傳感器等手段，來升級交通信號燈系統(tǒng)，但是本質(zhì)上還是依靠實(shí)體的紅綠燈系統(tǒng)，做出決策的仍然是中心化的交通系統(tǒng)，再強(qiáng)大的優(yōu)化算法也不能突破這個局限。

“去中心化的”虛擬紅綠燈

今年七月，沙特阿卜杜拉阿齊茲國王科技城（KACST）舉辦了一次新穎的路測：在兩個十字路口使用虛擬紅綠燈系統(tǒng)，然后讓幾輛車用遵守交通規(guī)則的方式隨意通過這些路口。路測的參與人員超過 100 人，包括政府官員，學(xué)術(shù)代表，Uber 等企業(yè)代表，以及虛擬紅綠燈技術(shù)的研發(fā)人員。這項(xiàng)技術(shù)在測試中運(yùn)行完美，沒有出現(xiàn)一次錯誤。

這項(xiàng)虛擬紅綠燈技術(shù)由 Virtual Traffic Lights（VTL）公司研發(fā)，其創(chuàng)始人是美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的電子與計算機(jī)工程教授 Ozan K.Tonguz。在進(jìn)行公開路測之前，研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在基于現(xiàn)實(shí)世界的模擬交通壞境中進(jìn)行了很多次試驗(yàn)，并且從 2017年 5 月，就開始在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)附近路段進(jìn)行小規(guī)模路測。

在匹茲堡的路測車（來源：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)）

模擬測試結(jié)果顯示，在早晚高峰時段，波爾圖市和匹茲堡市的平均通勤時間均縮短了約 40%，通勤時間的方差也明顯減少了。這說明整套系統(tǒng)的理念的確有助于緩解交通擁堵。

虛擬紅綠燈技術(shù)的本質(zhì)就是“車對車通信技術(shù)（Vehicle-to-Vehicle，V2V）”的高級延伸，它將行駛權(quán)和路權(quán)的判斷交給每一輛十字路口附近行駛的汽車，讓它們“集體投票”決定某一方向的某一輛車應(yīng)該通行還是停下，并通過車載顯示器或抬頭顯示技術(shù)，以紅綠燈的形式提醒司機(jī)。而這個“集體投票”過程，其實(shí)就是技術(shù)背后強(qiáng)大算法的計算過程。

虛擬紅綠燈系統(tǒng)，讓汽車自己控制行駛權(quán)

這項(xiàng)技術(shù)要求每輛車都支持“專用短程通信技術(shù)（DSRC）”，只有這樣，車輛之間才能互相“溝通”，共享計算路權(quán)所需要的數(shù)據(jù)，包括汽車確切位置（經(jīng)度、緯度和行駛方向）、各個方向的汽車數(shù)量、行駛速度、加速度、與十字路口的距離和行駛軌跡等等。如果除了距離，其它所有參數(shù)都一樣，那么算法會選擇讓離十字路口最遠(yuǎn)的車輛顯示紅燈，因?yàn)樗懈湓５臅r間和距離進(jìn)行剎車。

我們可以設(shè)想一個十字路口，東南西北四個方向各有一輛車要直行。這時四輛車集體選出了一位自西向東行駛的“領(lǐng)導(dǎo)者（Leader）”，它會決定哪個方向的汽車擁有路權(quán)，可以綠燈通過。

如果在南北向車道上沒有汽車行駛，那么“領(lǐng)導(dǎo)者‘就會選擇為自己亮起綠燈，保留路權(quán)。

下圖這名具備犧牲精神的'領(lǐng)導(dǎo)者"決定給自己一個紅燈，因?yàn)樗窃诋?dāng)下情況最適合停車的車輛。與此同時，自西向東行駛的汽車也會收到紅燈提醒，因?yàn)樗鼈円瑫r讓出路權(quán)，交給南北向行駛的車輛。

選出的“領(lǐng)導(dǎo)者”決定讓出路權(quán)

而這一“領(lǐng)導(dǎo)者”的角色將由各個方向上的汽車輪流扮演。在動態(tài)計算或人為設(shè)定的紅燈等待時間過后，“領(lǐng)導(dǎo)者”將把“為集體奉獻(xiàn)的殊榮”交給南北向行駛的某一輛車，從而使南北向車輛停止，自己和對向車輛獲得綠燈的通行路權(quán)。

圖 |“領(lǐng)導(dǎo)者”角色轉(zhuǎn)換

技術(shù)的應(yīng)用前景

根據(jù) Tonguz 教授的描述，整個虛擬紅綠燈系統(tǒng)的決策過程十分簡單，并且配有緊急情況預(yù)警措施，比如遇到闖紅燈的突發(fā)事件，所有附近車輛都會收到閃爍的紅燈警示。同時，該技術(shù)無需高強(qiáng)度的計算設(shè)備，因此相比攝像頭和傳感器為基礎(chǔ)的智能紅綠燈系統(tǒng)，其運(yùn)營和維護(hù)成本十分低廉。然而拋開技術(shù)成熟程度不談，單從客觀條件考慮，期望該技術(shù)在短時間內(nèi)徹底替換現(xiàn)有系統(tǒng)并不現(xiàn)實(shí)。

首先，虛擬紅綠燈系統(tǒng)要求每輛汽車必須支持 DSRC 技術(shù)，并且裝有相應(yīng)的信息收發(fā)裝置。如果有一輛車沒有安裝 DSRC 技術(shù)，那么整套系統(tǒng)就無法正常工作，因?yàn)檐囕v信息無法做到 100% 共享，系統(tǒng)就沒辦法給出正確的通行方案，甚至?xí)劤墒鹿省?/p>

雖然 DSRC 技術(shù)早在 1999 年就已經(jīng)問世，并且經(jīng)過了多年的改進(jìn)，但是并沒有法律規(guī)定強(qiáng)制安裝 DSRC 信息收發(fā)裝置，因此車企為了節(jié)約成本，大多放棄了安裝該設(shè)備。目前只有小部分車輛支持 DSRC 技術(shù)。

每輛車都有紅綠燈指示燈

其次，目前的虛擬紅綠燈系統(tǒng)并沒有仔細(xì)考慮非機(jī)動車輛和行人的路權(quán)處理。非機(jī)動車輛數(shù)量龐大，而且沒有統(tǒng)一的規(guī)范，比汽車更難以做到 100% 支持 DSRC 技術(shù)。同時，行人有時也會做出非理性的突發(fā)性舉動，比如闖紅燈或橫穿馬路，增加了路況的不確定性。這就要求算法在給出通行方案時，不僅要考慮非機(jī)動車輛和行人的路權(quán)，而且還要以某種方式通知他們，讓他們做出正確的決定。

Tonguz 教授在研究中也指出了上述不足之處，除了給出“現(xiàn)有交通系統(tǒng)和虛擬紅綠燈并行”的暫時性解決方案外，他還寄希望于未來的 IoT 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和無人駕駛技術(shù)。

他指出，對于無人駕駛汽車來說，最頭疼的情況之一就是通過十字路口，因?yàn)樾枰紤]的交通因素非常繁瑣和復(fù)雜。這一問題究其根本，是信息的缺失和不對稱性導(dǎo)致的。

在這一前提下引入虛擬紅綠燈系統(tǒng)，可以簡化路況和相應(yīng)的判斷機(jī)制，免去很多冗長的計算過程，極大地提高無人駕駛汽車和交通系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率。而且，無人駕駛技術(shù)的徹底落地，本來就需要對原有的交通基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行改良和革新，既然要追求交通方式的自動化，為什么不改變的更徹底呢？

傳統(tǒng)紅綠燈誕生的 100 多年里，的確給人類帶來了交通的規(guī)范和便利，不過也許快到跟它說再見的時候了。數(shù)十年后，我們可能會指著博物館里的紅綠燈對孩子說，“你沒見過吧，這是紅綠燈時代的歷史遺物。”