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利用手机数红绿灯据采集车辆信息
当你开车或者乘车，总有一种等待让你焦灼难耐。对，你遇到堵车了，时光在流失，汽油在发动机里被白白燃烧，污染物被排入大气……“红灯停，绿灯行”，这是我们小时候就熟知的。道路信号灯系统——俗称红绿灯的投入使用虽然只有100多年，但科学家和管理者为它功能的完善和智能化一直在进行不懈探索。
堵车造成的经济损失有多大？2005年，美国得克萨斯农工大学的一篇文献统计称，仅仅在美国每年的损失就高达631亿美元，其中包括37亿小时的时间损失和被浪费的87亿升燃料。随着全球汽车数量的激增，全球范围内堵车造成的损失更是不可计数。
为了避免堵车，人类探索赋予红绿灯更多的“智慧”，让它去“思考”让交通更顺畅的方法。
业界公认的盏红绿灯，是英国人在1868年12月9日开始启用的，地点是英国议会大厦附近的大桥街、国会街和大乔治街三条马路交汇处，三位铁路系统的工程师设计了这盏灯。灯光有红绿两色，使用煤气灯做光源。遗憾的是，盏红绿灯用了不到一个月就退出了历史舞台，因为煤气爆炸事故造成了操作红绿灯的警察受伤（一种说法是殉职）。
1912年，以电力做能源的红绿灯出现在美国犹他州盐湖城。两年后美国俄亥俄州克利夫兰市的红绿灯更进一筹，在灯光变换时蜂鸣器会发出声音提供警告。1920年是双色红绿灯变成三色灯的元年，美国底特律市的警官威廉·波茨设计了三色灯。俄亥俄州阿什维尔市一个路口的红绿灯，从1932年服役到1982年，后来被拆下来直接搬进了博物馆，可谓全美老资格的红绿灯。
当全美各地纷纷装上了红绿灯的时候，英国等到1926年才在皮卡迪利广场首次装上电力红绿灯。之后，红绿灯的外观就鲜有重大变化了。大家熟悉的人行横道上的倒计时计数器（有时候是动态小人），是上世纪90年代才问世的，因为显示直观、使用贴心，使用得较为广泛。
2008年，德国德累斯顿理工大学的斯蒂芬·莱默和瑞士联邦工学院的德克·赫尔冰通过研究，认为人类对于规则和控制太过于偏好了，如果我们放手“无为而治”，让智能系统自己找解决方法，情况会好很多。
两人在实验和研究中发现，以往必须给交通系统建立一个控制中心来支配红绿灯的做法，使交通信号灯只能听命于控制中心，不能自适应路口的情况变化；若给红绿灯制定简单规则后使其自己行动起来，每盏灯都能采取策略去适应下一刻的交通状况不是更好吗？两人经过优化，让系统中邻近的红绿灯彼此共享信息，使其他红绿灯也能够对某个灯附近的情况做出反应，从而避免大规模堵车。
两人在模拟运行系统后，司机无法预测绿灯持续时间，可是整个道路系统的总行车时间大幅下降。而且以往传统交通中出现的荒诞场景，例如半夜车辆在空旷路上被路口红灯叫停的情况不会出现了。两人研究成果中的亮点，即“建立能够自己解决问题的系统”，正逐渐被越来越多的城市规划人员所重视，其后在德累斯顿公路上开展的初步试验令人振奋，当地的一家交通部门已与两人开始合作。
让红绿灯“邻里对线年，在加拿大多伦多大学攻读工程学研究生的萨玛·艾尔·坦塔维和导师巴赫尔·阿卜杜亥教授合作，运用博弈论和人工智能设计了匹配实时交通模型的更智能的红绿灯系统。该系统的特色是实时无延迟，避免了因为管理中心崩溃引发的全系统混乱。系统甚至允许红绿灯彼此之间“对话”，即每个路口都和临近路口“合作”，在特定地域内优化车流，进而形成全网范围内的相互协调。经过计算，坦塔维设计的红绿灯系统在每一个路口的安装，需要投入2万至4万美元。这套系统已经引起了交通信号控制产业的兴趣，还赢得了两项国际大奖。
在世界很多地区，传统信号灯的变色模式可能几年才修订一次，但是美国犹他州的红绿灯只需30秒就能完成调整。这是拜2002年盐湖城冬奥会所赐，犹他州对本州的基础设施进行了大量的投资和提升，将犹他州的信号灯通过光纤网络连接起来。犹他州交通运输部门从1000多个相机和马路下埋置的线圈中收集数据，实现了对全州50%（也有文献说80%）交通灯的智能控制，终实现交通的优化。该州交通运输部工程师马克·泰勒估计，在红绿灯系统上的投入至少能带来40倍的产出。即使财力如美国般雄厚，也不是每个城市都有能力对信号灯系统进行大改造。匹兹堡市的智能红绿灯技术从研究到应用走在美国的前列，与当地的卡耐基梅隆大学提供的技术支持密不可分。卡耐基梅隆大学的斯蒂芬·史密斯团队，使用埋置在道路下的感应线圈，与车辆位置、速度和方向等信息相协调，实时灵活变化红绿灯，避免可能发生的拥堵。这套系统结合了现有技术和人工智能，号称开创了能够“自主思考”的红绿灯。
卡耐基梅隆大学的这个研究项目名为“交通21（Traffic21） ” ， 系统中的光纤视频接收器允许控制器实时监控和改变信号灯颜色，应对交通情况的变化，所谓“自主思考”就是这个意思。
2012年6月起，斯蒂芬·史密斯及其他师生开始了系统试运行，他们将智能红绿灯系统安装在匹兹堡东自由区的9个交叉路口，取得了预期效果。结果显示，路线%。
如果能将当下广为普及的智能手机的性能开发出来，作为汽车的一个信号源与控制红绿灯的计算机系统相连接，可以为后者提供重要的车流数据，这对于优化红绿灯效果很有用处。美国得克萨斯州哈里斯县控制红绿灯的计算机系统就做到了这一点，该系统基于司机手机发出的信号对车辆信息进行收集，即使在少量司机手机开通的情况下，系统也可以通过红绿灯的变换针对交通密度进行调整。美国麻省理工学院研究人员研究的车对车平台系统“卡特尔（CarTel）”，就是使用手机提供的数据，对行车轨迹进行预测，取得较准确的结果。为了从公众中采集信息源，技术人员在苹果和谷歌的应用商店里提供了应用下载，该应用在波士顿有一定的应用基础。
此外，美国加州大学和欧洲部分学术团体也在这方面开展了研究。但是需要指出的是，利用手机数据采集车辆信息，需要处理好公众隐私这一难题，所以这方面的进展因此受到了限制。
智能红绿灯在英国的应用颇有些喜感。2011年秋天，英格兰西南的斯温顿镇地方议会，经过讨论决定关闭当地马路上的测速仪，原因是这些测速仪每年维护费高达32万英镑，而发生的交通事故数量表明，这些测速仪并没有使交通更安全，所以一拆了之，同时安装上新的智能红绿灯。这种智能灯在灯前面不远处埋置有传感器，记录经行的车辆速度，如果车速太快，信息传到灯光控制盒，灯光就会切换成红色，迫使超速车辆停下来。为了防止司机们耍花样，传感器的具体位置不予公开。而自动车牌识别系统会给救护车等特别车辆以方便，让它们畅通无阻。尽管这种智能限速手段在西班牙、葡萄牙和法国也有应用，可是在英国试用仍然引起了不同的看法。英国皇家汽车俱乐部基金会的董事斯蒂芬·格莱斯特对此泼了冷水：“这种奇怪的红灯会改变那些超速惯犯吗？红灯亮了，他们熟视无睹地开过，倒是他们后面的守法司机会被红灯逼停。”官方称这种红绿灯的使用如果证明是成功的，可以为后续更成熟的智能红绿灯系统引入英国铺平道路。
除了上面所说的智能红绿灯，当下世界各地广泛采用的智能交通系统——无论是英国的“交通信号自动化控制系统（SCOOT）”，澳大利亚的“悉尼自适应交通控制系统（SCATS）”，还是美国的“自适应控制的策略（OPAC）”和“实时、递阶、化的、分布式、且可实施的系统（RHODES）”等，均把红绿灯的管理纳入系统范畴，作为一项核心功能给予重视，此处就不一一叙述了。此外参与研发智能红绿灯管理系统的还包括宝马和西门子，两家在2010年公布了其网络化的信号灯系统，该系统能够与许多汽车上安装的反空转技术协同工作，从汽车上收集的信息能够帮助智能红绿灯减少循环时间，也能够告知司机红绿灯即将发生的变化，使行车更有效率。奥迪正在测试的原型车也具通知司机灯光何时变色的功能。据德国汽车商称，该技术很快会被商业化。
也许，在不远的将来，谷歌无人驾驶汽车引领的汽车全自动驾驶风潮遍及全球之后，汽车自己会决定何时停、何时走，熟悉的红绿灯可能会成为一件令后人倍感稀奇的历史文物。但在目前，相信红绿灯的智能化，是减少拥堵令人乐观的发展方向。
（本文写作过程中参考了美国麻省理工学院、城市实验室、《匹兹堡邮报》，英国《新科学家》杂志、《每日电讯报》和《每日邮报》等网站的相关文献，在此一并致谢。）
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