现代交通依赖车辆运输，但司机平均花费2.6年时间在路上，私家车排放占全球二氧化碳10%。谷歌研究通过数字平台和AI技术（如绿灯项目）优化交通信号灯，探索系统级协调管理，以提升交通网络效率。

车辆交通是现代生活的基石，支撑着货物与人员流动、生产力提升及经济增长。然而，其代价高昂：驾驶员平均一生中约有2.6年时间耗费在路上，私家车和货车占全球二氧化碳排放量的约10%。因此，高效利用交通网络至关重要。能否像航空管理空域或互联网路由数据包那样，对整个道路系统进行交通路由管理？尽管地面交通历来缺乏物理控制塔，但数字平台为更协调的未来提供了有力展望。

导航服务、联网车辆、智慧城市和自动驾驶技术的普及，为优化交通资源提供了机遇。谷歌研究已通过“绿灯计划”展示了基础设施级干预的潜力，该计划利用人工智能优化城市交通信号灯。然而，优化车辆网络仍具挑战性。虽然所有主流导航产品都提供个体车辆路由，但系统级路由优化尚未实现。尽管存在网络优化的理论模型，但大规模实证验证仍有限，阻碍了进展。

在《自然·城市》发表的《通过导航应用干预缓解城市拥堵实验》中，我们首次开展了大规模真实世界研究，探索利用导航平台改善交通。研究表明，即使协调一小部分行程来分散交通，也能显著提升整个城市的行驶速度并减少排放。该研究还建立了一个实验框架，推动从个体行程优化向合作路由范式演进，以提升整体网络效率。

实验

我们在美国10个主要城市进行了实验，验证低成本路由干预对改善整体交通的有效性。实验中，谷歌地图算法被修改为优先推荐行驶时间相似、路段类型相同的替代路线，从而引导车辆避开预选的拥堵路段。

在六个月内，我们采用全市范围的切换实验设计，在连续数日交替使用干预算法和原始算法，以准确衡量干预效果。干预并非随机选择个体行程，而是系统性地应用于整个城市。在“干预日”，修改后的路由会引导所有途经预选拥堵路段的行程转向替代路线。实验中，不到2%的行程收到了调整后的路由建议。

实验城市根据拥堵程度和真实数据可用性选定。每个城市基于历史拥堵模式（如高峰时段反复出现的瓶颈或高密度路段）选取约100个路段。下图展示了一个示例。

结果

为量化路由干预的效果，我们采用分层贝叶斯结果建模框架进行分析。该方法同时建模城市整体和局部小时级参数，灵活捕捉共享变化而不施加严格约束，并允许城市与时段间信息共享，使特定城市或时段的估计值能借鉴其他子组的效应估计。

研究发现，即使这些微小干预也能带来可测量且统计显著的交通改善。各城市平均而言，目标路段行驶速度中位数提升约2%，对应燃料消耗率中位数下降0.5%至1.0%。在更广泛的受影响路段（包括被分流或引入交通的路段）中，行驶速度中位数提升约0.35%，早晚高峰时段提升0.5%。按研究涉及城市的规模和能耗计算，这相当于每个城市每年可减少数千吨二氧化碳当量排放。

行驶速度和排放率的改善在整个网络中普遍且统计显著。这些成果源于将车辆从主要瓶颈处战略分流；通过高效分散交通，周边道路即使吸收更多车辆，仍能保持较高平均速度和较低排放。下图展示了这一行为。

结论

研究明确表明，联网导航技术可成为主动塑造交通流、造福社会的有力工具。通过协调一小部分行程，我们能实现系统性收益，惠及所有道路使用者——不仅限于使用特定应用的用户。导航用户和非用户都能共享目标路段疏堵带来的好处，实现全网络行驶时间改善和二氧化碳当量减排。

除即时缓解拥堵外，该研究还为基于实验的严谨交通管理方法奠定了基础。随着智慧城市基础设施成熟，本实验展示的路径——利用连通性测量和促进系统级变革——可应用于更广泛的挑战，如动态信号控制和复杂城市环境中的实时网络优化。尽管这些结果展示了相对简单改道的潜力，但它们为未来汽车、基础设施和网络感知路由协同工作、优化整个社区的出行效率与可持续性奠定了基础。

致谢

本研究与Alexandre Bayen、Andrew Tomkins、Theophile Cabannes、Kevin Chen、Yechen Li、Marc Nunkesser、Prem Ramaswami、Eray Turkel、Shoshana Vasserman及Haizheng Zhang合作完成。

根据评论内容，主要观点和论据总结如下：

1. 对Google Maps新算法的评价（正面与质疑） - 正面：部分用户认为这是合理的负载均衡，如评论4（guessmyname）表示“I imagined that if I ever landed a job at Google, this would be my most significant project... they finally built it!”；评论11（wxw）引用数据称“median increase of around 2% in driving speeds... median decrease of 0.5% to 1.0% in fuel consumption rates”，并称赞“Kudos Google!”。 - 质疑：评论28（siren2026）认为“It's actually shocking they didn't do this before? Load balancing across multiple similar paths seems to be one of the first thing you would add”，并批评“Google being Google, they still think they are the smartest people in the room”。

2. 算法对用户信任的影响 - 评论22（nostrademons）指出“I've stopped using Google Navigation for routine trips... now that there's a good chance that it'll take you on a slower route for reasons that may be beneficial to Google but detrimental to you”；评论29（rconti）警告“people will trust your app less, and use a different, more 'selfish' app”。 - 评论19（ventana）描述实际体验：“a popup appears in Google Maps: a faster route is available! ... Google now wants me to exit the interstate... We call it a 'Google detour' in the family, and rarely agree to the change”。

3. 对道路基础设施的担忧 - 评论3（jawns）指出“different roads are built with different levels of hardiness... increase in traffic on the less-hardy detour route, that route needed repairs and repaving soon afterward”；评论16（cyberax）批评“Grid design that allows traffic to diffuse is a secret superpower of American cities... Project Zero Vision sabotage of stroads... forced more traffic onto local streets, resulting in MORE pedestrian deaths”。

4. 其他解决拥堵的建议 - 评论13（zip1234）主张“Congestion can be solved by charging more for driving... money could be used for better roads and improving other transit options”；评论7（bob1029）建议“copy the traffic laws of a country like Germany to the US... automated/elevated enforcement if it means stop & go traffic evaporates”；评论15（asdff）提出“let people work from home again”；评论24（thelastgallon）强调“100% remote unless absolutely required... will clear 95% of traffic”。

5. 对算法改进的具体需求 - 评论21（CamperBob2）要求“Give me the ability to say 'Avoid left turns' in your Maps and Waze directions”；评论12（pedrosuave）抱怨“Why cant we have smart stop lights. Nothing more annoying than sitting on a street with nobody coming and a red light”；评论14（pretzellogician）建议“Perhaps some sort of carpooling profile? That would be a dramatically bigger improvement than routing users through residential neighborhoods”。

6. 对数据透明度的呼吁 - 评论17（mips_avatar）提出“we need some law that if you are above a certain scale you have to publish traffic data as a gtfs feed, ie basically apple and google have to”；评论25（Animats）质疑“Do different people get different routes depending upon 'dynamic pricing' type metrics?”。

7. 对算法效果的总体评价 - 评论18（ceroxylon）认为“a fuel use decrease of ~0.75% is a bit underwhelming for this particular endeavor”；评论11（wxk）在肯定后补充“let's just build more trains?”；评论8（dzuc）表示“I always just assumed they were already doing this”。