近日媒体报道，卡内基梅隆大学人工智能实验室的教授研发出了智能交通红绿灯，可根据当前车流量和交通情况做出智能反应，预计可缩短25%的出行时间。

　　智能交通信号灯系统Surtrac就是卡内基梅隆大学机器人研究所研究教授Stephen Smith领头研发的，他的团队专注于多主体决策研究工作。Smith表示：“我们关注的问题是，不由一个主体负责，而是协作做出决策，特别适用于交通信号灯。”

　　软件可以让信号灯之间“互相交谈”，每个信号灯都通过感知不断接近的交通流，生成优化十字路口交通的时间规划。然后，此类信号灯会与相邻的信号灯共享时间规划，以协调行动。

　　该系统利用人工智能技术，根据交通状况协调交通信号灯，改善了交通流量，将平均出行时间减少了25%，而且由于也让汽车的空转时间减少了高达40%，因而由废气排放造成的空气污染也相应减少了。

　　Smith表示，随着车辆都配备了能够与交通信号灯直接通信的设备，因而可与交通信号灯共享额外的数据，以提高交通效率。由于Surtrac能够建立交通流量模型，并优化交通流量，可以直接利用车辆提供的额外信息，而联网的基础设施可以提高人类驾驶和自动驾驶汽车的安全性和流动性。

　　虽然还需要几十年才能够让所有车辆都联网，不过，从短期来看，网联汽车技术仍可以带来很多好处。例如，货运公司可以知道他们在城市中的路线。如果车队配备了通信能力，智能交通信号灯可以优化路线，网约车公司也能够优化路线以搭载更多乘客。

　　Smith团队正致力于让宾夕法尼亚州的第二大公共交通机构 - 阿勒格尼县港口管理局的巴士配备无线电设备，以与Surtrac信号灯进行通信，以便更好地预测巴士到达时间，并在适当的时候给予巴士优先权。

　　此外，该团队还在与美国联邦公路管理局合作开发一款移动应用程序，以帮助身患残疾的行人。该应用程序可直接与Surtrac系统通信，并指示用户需要多长时间才能安全地过马路。此外，该系统还可以让过马路的人知道，还要多长时间交通灯才会变色。

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