当App主宰道路交通

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最初，系统供应商使用这些GPS轨迹作为历史数据，通过算法来估计一天中不同时段的实际车速。 他们将这些估计数据与地图整合在一起，标识出红、黄、绿3种颜色的路线图，其中红色表示可能拥堵，绿色则表示路线畅通。

随着这些GPS轨迹历史记录的增加以及蜂窝网络的覆盖和带宽的改善，开发人员开始向用户提供近乎实时的交通信息。 越受欢迎的App估计的数据越准确，而且它们往往在特定地区的司机人数最多。

再往后，在2013年前后，Here Technologies、TomTom、Waze和谷歌都不在局限于标示前方的交通堵塞，它们开始根据当前的交通路况和路网特征实时提供改道建议，为其用户提供机会绕开交通拥堵路段，混乱就是这样开始的。

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从表面上看， 实时改变路线不是问题。城市交通管理一直通过改变信号、划分时段、改变红绿灯时间，或者闪动绕行警报来做到这一点。真正的问题是，交通管理App并未与现有的城市基础设施相互协调，无法以最有效的方式实现交通流量最大化。

首先，这些App没有考虑到特定街区的独特性。 还记得我提到的五级道路及其估计畅通的车速吗？ 这就是这些App知道的一切了。 例如，洛杉矶的巴克斯特街由于App引发用户抄近道，造成了一系列交通事故。 这是一条非常陡峭的道路，原本是通向一条陡峭崎岖的公路网。 但在App中，这条路与其他低限速住宅公路相差无异。 App假设道路两边都可停车，中间还可双向通行，但却没有考虑到32%的坡度，当司机在坡顶时，无法及时看到前方道路或迎面驶来的车辆。 这个盲点经常导致司机意外停车，使这条曾经安静的街道频发交通事故。

算法也可能不会考虑它们选择路径的其他特性。 例如，是否经过行人较多的道路？ 是否经过小学？ 是否会经过难以穿过的交叉路口，比如穿过主干道却没有信号灯辅助的小街道？

最近我就经历了一次这样的情形。 我在一条多车道公路上堵车时，为避开交通拥堵，App引导我进入一个居民区。 早上8点15分，刚好经过一所小学。 这条道路上有交通协管员、开着双闪停着的校车、从车里跳出来的孩子，而司机迎着早晨明亮的阳光，很难看清前方。 我的到来则进一步增加了混乱。

造成所有这些问题的原因是，这些重新规划路线的App都是仅考虑自己。 以自私的观点，为每辆车争夺通往目的地的最快路线。 这就可能导致在意料之外的位置造成新的交通阻塞。

设想一下，汽车在没有信号灯的帮助下穿过主路。 也许在小路上的车有停车标志，很可能是双向停车标志，因为在大路上车少，交通较为通畅，小路等待通过的时间不会很长。 但是，如果大路上汽车增加，交通间隔就会减少，导致在小路停车标志处等候的汽车排到了邻近的街道上。 如果您正行驶在大路上，可能会快行驶到目的地。 但是如果在小路上行驶，可能需要很长时间才能穿过大路。 比如高速公路发生异常延误时，如果App将越来越多的汽车引到附近的道路上，就会引发交通堵塞，从而导致事故增加。

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