在全球有 13 亿辆汽车的今天，许多车辆每天都在交通堵塞中浪费时间和燃油。为了解决这一问题，谷歌推出了 “绿灯计划”（Project Green Light）。这个项目利用 AI 技术来优化交通灯的时序，目的是减少停车等待时间和降低燃油排放。
谷歌团队通过分析谷歌地图上的驾驶数据，了解交通流量，并为城市工程师提供改进交通灯设置的建议。目前，这个项目已经在超过 70 个交叉口实施，初步数据显示，可以减少高达 30% 的停车次数，并降低交叉口约 10% 的燃油排放量。
“绿灯计划” 无需额外投资新的硬件或软件，谷歌提供的建议完全可以利用现有的交通基础设施。谷歌利用 Google Maps 的驾驶数据，分析交通流量和起停模式。通过长期监测和分析这些数据，AI 模型能够准确推断出最佳的交通信号灯设置参数，包括周期长度、转换时间、绿灯分割时间等。
AI 模型在 “绿灯计划” 中是核心。它通过测量交通灯的平均等待时间，识别可能的改进措施，比如减少等待时间。AI 模型能够实时调整信号灯的时长，从而减少等待时间和车辆排放。
谷歌的 “绿灯计划” 在波士顿、里约热内卢和西雅图等城市已经有了成效。在这些地方，AI 系统通过优化交通信号灯，减少了车辆在红灯前的等待时间。具体数据来看，波士顿的交通停顿次数减少了约 28%，温室气体排放量降低了 12%。在里约热内卢，项目优化了繁忙路段的交通信号灯设置，使高峰时段的平均行驶速度提高了 15%。西雅图的初步数据显示，交通停顿次数减少了 30%，温室气体排放降低了 10%。
尽管 Project Green Light 取得了一些成果，但在实施过程中依然面临一些技术挑战。例如，如何准确预测交通流量变化、如何在不同城市环境中应用这一技术等问题尚待解决。谷歌表示，他们会持续进行技术研发和测试，克服这些挑战，确保项目在全球范围内的推广。