IBM智能交通系统可实时预测、避免塞车

又塞车?放松心情看看这篇文章舒缓一下，我要告诉你一个好消息，IBM在智能交通方面的研究取得了突破性的进展，IBM在本周三公布了该技术，并称将有效缓解城市塞车状况，还能在塞车发生前预测到，并给出解决方案。

IBM这家高科技巨头的研究人员，在法国里昂市成立了一个智能交通系统研究团队，他们最近研制出了一套智能系统，该系统可以帮助城市交通管理中心的交通调度员，缓解城市道路上的交通拥堵状况。

据该公司公布的信息显示，该系统可以采集实时交通数据，通过实时数据和“预测交通管理技术”，该系统可以预测车辆的行为，并给出相应的指示，以避免造成交通阻塞。IBM把该系统起名为“决策支持系统优化工具”( Decision Support System Optimizer，简称DSSO)，它可以预测车辆的行为事件，并预测这些事件的影响，进而预测交通状况。同时，该系统还可以在遇到交通阻塞的时候给出最佳解决方案。

DSSO不仅可以解决交通阻塞问题，还可以为一些紧急事件提供帮助，例如，调度员可以通过调整交通信号，让其他车辆绕道，以给救护车让路，使其更快速地通行。

以里昂市为例，IBM的“决策支持系统优化工具”，可以将里昂市的历史交通数据和实时交通数据结合，并使用先进的分析方法和算法模型，预测在正常条件下和事故条件下的交通状况，进而对整个交通网络给出指示。”

里昂市的市长Gerard Collomb在接受媒体采访时表示，“采用该分析技术可以在交通拥堵发生之前预测到，这样就可以帮助我们的城市，避免很多交通拥堵情况的发生，这无疑将减轻交通拥堵对市民的影响。此外，利用收集到的实时数据，也可以帮助我们做出更明智的决策，在遇到突发交通事件的时候，还能为我们提供解决方案和建议，同时也能优化公共交通。”

IBM在一份声明中称，尽管目前的城市交通管理中心，有预先制定的应急预案，在遇到突发事件时，也可以即时作出反应。但是，在目前的条件下，他们不能回顾以前的交通模式，也不能预测未来的交通模式，这是不利于他们的决策的，而IBM“决策支持系统优化工具”则可以为城市交通管理中心，提供这方面的信息。

据IBM的一位负责人称，该系统与现有的系统相比，可以更准确地估计驾驶时间和交通流量模式。该负责人还透露，该系统具有自我学习能力，其算法可以“学习”成功的解决方案，并在其未来给出建议的时候运用这些知识。

IBM的交通管理系统或许可以让我们摆脱塞车的噩梦，让“大型露天停车场”还原为高速车道。各位读者，你怎么看?

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