加州试点智能高速算法控流 软件疏堵成本远低于扩建
美国加州河滨县近日启动智能高速公路试点项目，在15号州际公路一段约12 9公里的拥堵路段，用算法动态控制三个入口匝道的信号灯。该系统通过实时传感器监测路况，协调车辆放行节奏，旨在创造稳定车流以减少整体通行时间。项目耗资3300万美元，试运行两年，其成本远低于扩建车道。类似技术已在澳大利亚和科罗拉多州
美国加利福尼亚州正尝试一种全新的交通治理思路，试图用算法而非水泥来缓解日益严重的道路拥堵问题。河滨县交通委员会本月正式启动了一项智能高速公路试点项目，首期在蒂梅丘拉市境内的15号州际公路北向车道约12.9公里路段启用。
与传统的固定周期信号灯不同，该项目在蒂梅丘拉公园大道、兰乔加州路和温彻斯特路三处入口匝道，部署了一套由算法控制的信号系统。这套系统能根据实时路况动态决定何时放行车辆进入高速，这意味着司机在匝道口的等待时间可能长达4分钟甚至更久，远超传统的几秒钟。
算法协调车流，旨在提升整体通行效率
河滨县交通委员会发言人戴维·克努森解释称，虽然单个车辆的等待时间增加了，但交通部门相信这套系统能够优化车流、减少走走停停的状况。其核心理念是通过协调入口匝道的放行节奏，在高速公路上创造更稳定、连续的车流，从而缩短整体行程时间，让司机比使用传统信号灯时更快到达目的地。
此次试点的路段以拥堵严重著称。从蒂梅丘拉到穆列塔的215号州际公路互通立交，平峰期仅需10分钟车程，但在下午高峰时段，通行时间往往延长至25到45分钟。该项目总耗资3300万美元（约合2.24亿元软妹币），将试运行两年。若效果理想，未来可能推广至县内其他路段乃至加州其他拥堵节点。
成本效益显著，传感器实时监测保障安全
克努森直言，这套智能系统的成本远低于新建车道，其思路是让现有道路基础设施运行得更高效。针对外界对算法控制交通可能带来的安全隐患，他强调该系统并非由AI自主管理，而是依靠铺设于道路中的先进传感器进行实时监测和调整，确保决策基于精确的实时数据。
智能高速公路技术并非加州首创。类似系统早在2020年就已在澳大利亚投入使用，美国科罗拉多州也曾在丹佛的25号州际公路及其他高速公路上部署。两地的实测数据提供了乐观的参考：澳大利亚的行程时间下降了35%至65%，丹佛的行程时间则减少了约20%。这些成果为加州此次试点提供了有力的实践依据，也预示着算法优化交通流可能成为未来城市基建的重要方向。
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