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首先 ， 我覺得這個項目落地并非大問題 ， 可以用AMD來做 ， 生成一個相性相對良好的解 ， 主要問題在于智能道路的搭建 ， 這個才是落地上最大的GAP 。 而提供優化的行車路線 ， 無非就是根據大數據的評估 ， 不過百度地圖ETA作為迭代的升級版 ， 通過在飛槳平臺學習框架的基礎上加入智能交通后 ， 就不單單會分析路況這么簡單了 。
因為每個司機的手法和開車習慣都不同 ， 同樣的路線你能10分鐘達到 ， 另一個人可能就要15分鐘 ， 別看只有5分鐘的差距 ， 瞬息萬變的道路環境可能讓這5分鐘的路程堵上50分鐘也很有可能 。 不過有了百度地圖ETA后 ， 用的人越多給系統提供的數據就越多 ， 機器會根據自我學習形成算法反饋 ， 還會基于對你出發的時間、開車習慣和信號燈信息推薦一條最合理的路線 ， 跟預估的時間相比 ， 基本上能同步達到 。
在配合上百度信控的車路協同方式 ， 智能數字化會根據車流控制信號燈時間 ， 最大程度上避免擁堵 ， 實現快速通行 。 設想的這種東西就是公共交通的體驗+成本升級版……然而眾所周知 ， 能支付這種成本的地域只有城市市區以及長三角珠三角區域 ， 其他區域私家車在成本和體驗方面 ， 天然吊打這種公共交通 。
【智能交通|未來智能交通會如何發展？這項技術最大的阻礙是什么？】最后 ， 這項技術雖然在理論上達的到 ， 但是在物理上達不到 。 私家車變多是不可避免的一件事 。 科技所做的事是去解決車多帶來的擁堵問題 ， 而不是因噎廢食 。 其實擁堵沒你想象的是因為車增加的太多而造成的 ， 相反當一個一線城市在交通順暢的情況下 ， 增加10w個車去道路上行駛 ， 就會造成擁堵 。 但是這10w輛對比千萬級別的人口還是很小的數字 。 是可以通過科技優化的 。
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