交通擁堵不單讓司機師傅們惟恐避之不及，更加對公共健康和國家經濟造成了巨大的負面影響。
有研究指出，美國2015年度由交通擁堵造成的經濟損失高達1600億美元，其中包括70億小時白白浪費在車流中的等待時間，以及30億加侖發動機空載消耗的化石燃油。
目前，治堵的一個有效方法就是如滴滴、uber這樣的共享汽車。但共享汽車究竟能達到怎樣的治堵效果，此前并沒有一個基于資料出發的科學評估。
近期，mit計算機科學與人工智能實驗室（csail）研發了一套全新的共享汽車排程系統，不但大大增強了現有共享汽車的運作效率，同時從資料上證明了共享汽車在治療城市交通擁堵上的卓越表現。
csail的研究表明，在不增加額外出行時間的情況下，使用共享汽車可以減少約75%的城市車輛。具體的說，在紐約隻需要3000輛四座汽車提供的共享汽車服務就可以取代98%的城市計程車，而且前者的平均等待時間隻需2.7分鐘。
研究還指出，隻需要2000輛10座商務車就能覆寫紐約市近14,000輛計程車提供的95%的出行服務。
據daniela rus教授介紹，基于紐約市大約300萬輛計程車提供的資料，他們最新研究的排程系統可以實時的根據乘客目的地的變更重新規劃行車路線，而且還可以主動排程空閑的共享汽車到出行需求較大的地區，通過這些手段，相比于現有排程系統大約可以提升20%的運作效率。
csail新系統的大緻工作原理是：首先将所有的使用者請求和車輛情況繪制出來，形成圖表，然後周遊所有可能的行程組合，并繪制出第二張圖表，最後利用被稱為“整數線性規劃”的算法從圖表中計算出最合理的組合。更重要的是，在訂單配置設定之後，系統還可以根據剩餘的空閑車輛的情況以及不同地區的出行需求重新調配，以平衡各地區的需求和空閑車輛數。
daniela rus教授表示：“新系統開發中最關鍵的挑戰在于，既要管理成千上萬的共享車輛和使用者訂單，還要保證明時的計算結果。最終我們之是以能做到這一點，都要歸功于上述第一張圖表的幫助，這張圖表使我們能夠詳細了解并最終抽象出整個城市的道路交通網絡。”
daniela rus教授将最終的産品命名為“任意時間優化算法”（anytime optimal algorithm），意指它運作的次數越多，表現就越好，在任何時間都能提供目前條件下的最優解。daniela rus教授說，她迫不及待的想看到這一算法通過不斷的自我提升最終能達到怎樣的精度。
daniela rus教授表示：“據我們所知，csail的這項研究是業内首次将車隊規模、載客量、等待時間、出行延遲和營運成本在實驗室進行綜合的量化，包括計程車、大貨車和接駁班車等各種車型。同時，我們認為這一全新的排程系統還特别适合于未來的自動駕駛汽車，因為它可以根據實時請求連續的重新規劃路線。”
其實，共享汽車（或者拼車）的概念早在幾十年前就已經存在了。隻不過近兩年由于智能手機和移動網際網路的普及，讓共享汽車成為了一種更經濟也更快捷的選擇，是以迎來了爆發式的增長。
然而，現有的共享汽車排程系統在使用者體驗和便捷性上還有待提升。例如，有些系統要求使用者b的上車地點必須在使用者a的路徑規劃途中，并且雙方都要在訂單建立之前就送出所有請求。
相比之下，csail的新系統允許不同乘客的訂單重新比對到不同的車輛。同時，這一系統還可以分析各種不同車型的特點，根據分析結果進行靈活調配。例如，10座商務車在什麼時間和什麼地點更容易接到合适的訂單，就跟普通的4座汽車完全不同。
“共享汽車對于城市的交通擁堵、環境污染和能源消耗等各方面都具有非常大的積極影響，”daniela rus教授說：“作為一名科研人員，盡可能的去探索各種方法來提高交通系統的運作效率和可靠性，這一點非常重要。”
雷鋒網獲悉，該研究成果将發表在本周出版的國家科學院院刊（pnas）上。
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本文作者：恒亮