紅燈停，綠燈行，是我們孩提時代最早知道的交通規則之一。然而隨着私家車數量的與日俱增，以及各個國家城市化水平的不斷提升，1912 年誕生的傳統紅綠燈系統似乎從維護交通秩序的“英雄”，逐漸變成了交通擁堵的“幫兇”。

　　例如在某一時刻，某個十字路口南北向是紅燈禁行，東西向是綠燈通行，可是偏偏東西向一輛車都沒有，南北向卻車流不斷。對於等待紅燈的車主來說，這種無謂的等待時間不僅降低了通行效率，造成了不該出現的局部擁堵，而且增加了他們的出行成本。

　　雖然近年來人們引入了大數據、攝像頭和智能檢測傳感器等手段，來升級交通信號燈系統，但是本質上還是依靠實體的紅綠燈系統，做出決策的仍然是中心化的交通系統，再強大的優化算法也不能突破這個侷限。

　　“去中心化的”虛擬紅綠燈

　　今年七月，沙特阿卜杜拉阿齊茲國王科技城（KACST）舉辦了一次新穎的路測：在兩個十字路口使用虛擬紅綠燈系統，然後讓幾輛車用遵守交通規則的方式隨意通過這些路口。路測的參與人員超過 100 人，包括政府官員，學術代表，Uber 等企業代表，以及虛擬紅綠燈技術的研發人員。這項技術在測試中運行完美，沒有出現一次錯誤。

　　這項虛擬紅綠燈技術由 Virtual Traffic Lights（VTL）公司研發，其創始人是美國卡內基梅隆大學的電子與計算機工程教授 Ozan K.Tonguz。在進行公開路測之前，研究團隊已經在基於現實世界的模擬交通壞境中進行了很多次試驗，並且從 2017年 5 月，就開始在卡內基梅隆大學附近路段進行小規模路測。

　　圖 | 在匹茲堡的路測車（來源：卡內基梅隆大學）

　　模擬測試結果顯示，在早晚高峯時段，波爾圖市和匹茲堡市的平均通勤時間均縮短了約 40%，通勤時間的方差也明顯減少了。這說明整套系統的理念的確有助於緩解交通擁堵。

　　虛擬紅綠燈技術的本質就是“車對車通信技術（Vehicle-to-Vehicle，V2V）”的高級延伸，它將行駛權和路權的判斷交給每一輛十字路口附近行駛的汽車，讓它們“集體投票”決定某一方向的某一輛車應該通行還是停下，並通過車載顯示器或抬頭顯示技術，以紅綠燈的形式提醒司機。而這個“集體投票”過程，其實就是技術背後強大算法的計算過程。

　　圖 | 虛擬紅綠燈系統，讓汽車自己控制行駛權（來源：Anders Wenngren）

　　這項技術要求每輛車都支持“專用短程通信技術（DSRC）”，只有這樣，車輛之間才能互相“溝通”，共享計算路權所需要的數據，包括汽車確切位置（經度、緯度和行駛方向）、各個方向的汽車數量、行駛速度、加速度、與十字路口的距離和行駛軌跡等等。如果除了距離，其它所有參數都一樣，那麼算法會選擇讓離十字路口最遠的車輛顯示紅燈，因爲它有更充裕的時間和距離進行剎車。

　　我們可以設想一個十字路口，東南西北四個方向各有一輛車要直行。這時四輛車集體選出了一位自西向東行駛的“領導者（Leader）”，它會決定哪個方向的汽車擁有路權，可以綠燈通過。

　　如果在南北向車道上沒有汽車行駛，那麼“領導者‘就會選擇爲自己亮起綠燈，保留路權。

　　下圖這名具備犧牲精神的'領導者"決定給自己一個紅燈，因爲它是在當下情況最適合停車的車輛。與此同時，自西向東行駛的汽車也會收到紅燈提醒，因爲它們要同時讓出路權，交給南北向行駛的車輛。

　　圖 | 選出的“領導者”決定讓出路權（來源：Anders Wenngren）

　　而這一“領導者”的角色將由各個方向上的汽車輪流扮演。在動態計算或人爲設定的紅燈等待時間過後，“領導者”將把“爲集體奉獻的殊榮”交給南北向行駛的某一輛車，從而使南北向車輛停止，自己和對向車輛獲得綠燈的通行路權。

　　圖 |“領導者”角色轉換（來源：AndersWenngren）

　　技術的應用前景

　　根據 Tonguz 教授的描述，整個虛擬紅綠燈系統的決策過程十分簡單，並且配有緊急情況預警措施，比如遇到闖紅燈的突發事件，所有附近車輛都會收到閃爍的紅燈警示。同時，該技術無需高強度的計算設備，因此相比攝像頭和傳感器爲基礎的智能紅綠燈系統，其運營和維護成本十分低廉。然而拋開技術成熟程度不談，單從客觀條件考慮，期望該技術在短時間內徹底替換現有系統並不現實。

　　首先，虛擬紅綠燈系統要求每輛汽車必須支持 DSRC 技術，並且裝有相應的信息收發裝置。如果有一輛車沒有安裝 DSRC 技術，那麼整套系統就無法正常工作，因爲車輛信息無法做到 100% 共享，系統就沒辦法給出正確的通行方案，甚至會釀成事故。

　　雖然 DSRC 技術早在 1999 年就已經問世，並且經過了多年的改進，但是並沒有法律規定強制安裝 DSRC 信息收發裝置，因此車企爲了節約成本，大多放棄了安裝該設備。目前只有小部分車輛支持 DSRC 技術。

　　圖 | 每輛車都有紅綠燈指示燈（來源：卡內基梅隆大學）

　　其次，目前的虛擬紅綠燈系統並沒有仔細考慮非機動車輛和行人的路權處理。非機動車輛數量龐大，而且沒有統一的規範，比汽車更難以做到 100% 支持 DSRC 技術。同時，行人有時也會做出非理性的突發性舉動，比如闖紅燈或橫穿馬路，增加了路況的不確定性。這就要求算法在給出通行方案時，不僅要考慮非機動車輛和行人的路權，而且還要以某種方式通知他們，讓他們做出正確的決定。

　　Tonguz 教授在研究中也指出了上述不足之處，除了給出“現有交通系統和虛擬紅綠燈並行”的暫時性解決方案外，他還寄希望於未來的 IoT 物聯網技術和無人駕駛技術。

　　他指出，對於無人駕駛汽車來說，最頭疼的情況之一就是通過十字路口，因爲需要考慮的交通因素非常繁瑣和複雜。這一問題究其根本，是信息的缺失和不對稱性導致的。

　　在這一前提下引入虛擬紅綠燈系統，可以簡化路況和相應的判斷機制，免去很多冗長的計算過程，極大地提高無人駕駛汽車和交通系統的運轉效率。而且，無人駕駛技術的徹底落地，本來就需要對原有的交通基礎設施進行改良和革新，既然要追求交通方式的自動化，爲什麼不改變的更徹底呢？

　　傳統紅綠燈誕生的 100 多年裏，的確給人類帶來了交通的規範和便利，不過也許快到跟它說再見的時候了。數十年後，我們可能會指着博物館裏的紅綠燈對孩子說，“你沒見過吧，這是紅綠燈時代的歷史遺物。”

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