谷歌研究团队在10个美国大城市进行了为期6个月的对照实验，用地图导航引导不到2%的车辆绕开拥堵路段，结果全城行驶速度中位数提升2%，油耗下降0.5%-1%。如果推广到类似规模的城市，每城每年可减少数千吨碳排放。
汽车交通支撑了人类社会的流动和生产效率，但代价沉重。司机一生平均有2.6年在路上度过，私家车和货车贡献了全球约10%的二氧化碳排放。谷歌研究的两位软件工程师在Nature Cities上提出了一个类比：航空有空管调度、互联网有数据包路由，地面交通能不能也搞一个系统级的控制塔？
过去的思路是优化红绿灯，比如谷歌的Green Light项目用AI做信号灯优化。但在车辆路由层面，现状是每家导航APP都在为个体司机寻找最优路径，没有人站在全网角度思考。理论上的网络优化模型存在，但大规模实地验证几乎为零。
这支团队完成了这个缺失的拼图。他们选定了10个美国大城市，按历史拥堵模式在每个城市挑出约100个常发性瓶颈路段。然后修改了谷歌地图的算法，在保持行程时间相近的前提下，把部分车辆从拥堵路段引导到备选路线上。整个实验用了一种城市级的交叉对照设计：试验日和对照日交替进行，连续跑了6个月。
结果令人惊喜：在目标路段上，行驶速度中位数提升约2%，油耗中位数下降0.5%到1%。即便计入那些被引导来的车辆所增加的流量，整个受影响路段的网络速度仍然提升了约0.35%，高峰时段达到0.5%。换算到每座城市每年，相当于数千吨CO2当量的减排。关键是，被干预的行程不到总观测量的2%。
一张亚特兰大的路线图直观地展示了原理：被分散的车辆从穿过市中心的高速公路转移到了空间上更分散的周边支路上，少数高流量路段的负担被大量低流量路段共同分担，每个路段单独增加的流量都很小，但网络整体的平均速度提升了，排放降低了。
这项研究的意义超出了治堵本身。它证明了联网导航技术可以主动塑造交通流、系统性地造福社会，而不是被动地响应用户需求。随着智慧城市基础设施的成熟，这套实验方法还可以扩展到动态信号控制和实时网络优化。
原文：https://research.google/blog/the-power-of-collaboration-how-we-can-reduce-traffic-congestion/