Dan+Rend

當談到交通，專家在一件事上幾乎意見一致，那就是我們的行為該當更像螞蟻。從樹葉底下鉆出來一刻開始，蟻群便首尾相隨沿著最近的樹枝推進，坦然接受交通運輸無可避免的一個事實一一所有人皆牽涉其中。所以每只螞蟻都會以群體利益為大前提厘定本身爬行速度，而不是為求自娛我行我素，既不會延遲剎車，也不會隨意超越，就算螞蟻甲在最后一刻切進螞蟻乙前方也不會導致其他人連聲咒罵，更不會出現(xiàn)太過靠近前方蟻哥屁股的險況。

反觀人類，迄今才花了百多年時間學習使用超越自身先天體能所限的速度順著同一方向占用有限空間（駕駛者表面上雖然好像公平占用路面，事實上卻有違群體利益，因為爭先恐后的行徑只會虛耗路面空間這種共有資源）。此外，人類還需面對其他現(xiàn)象所帶來的挫折感，比如另一條車道的車流為什么總是比較暢通，紅燈為什么比綠燈亮得更久，前面交通為什么老是毫無理由地受阻，諸如此類。

為此人類動了幾十年腦筋，其間培育了不知多少交通工程師、交通學教授以至交通心理學家等等窮畢生精力嘗試勘破有關玄機的專才，可是你我至今仍然未能完全理解交通擠塞的成因，更遑論治本。誠然，多建一兩條道路也許不無幫助（盡管有些研究結果持相反意見），正如繁忙時間開放路邊安全停車帶供車輛行走同樣有利疏導交通。事實上繼續(xù)看下去的話，大家便會知道更有效地利用交通燈原來大大有助化解市區(qū)堵車問題，但堵車這回事就是沒有一勞永逸又簡單的解決辦法。

交通堵塞的癥結關乎一個測量值一一流量。專家甚至為它寫了一條以Q=KV表達的方程式，當中Q代表交通流量，K是車輛密度，V是車輛速度。其他人則往往使用較為具象的比喻法，比如將車流比作從水桶開孔一涌而出的水，或者擠過漏斗的米粒。許多人為此收集了大量數據，藉此建立各種算法以預測堵塞在何時何地發(fā)生，并且想方設法防患于未然。

不過就如Tom Vanderbilt在其巧思過人的著作《Traffic》中所言，“就連最精妙的模型也無法完全理解人類的怪行”。為了說明這一點，這里不妨引用一個經典事例。話說閣下正在暢通無阻的高速公路開車，交通卻突然變得擁擠起來，車流最終不得不完全停頓。十分鐘后，車群終于再次動起來，所以你不禁四周探看，看看是哪個白癡撞了車誤己誤人，還是有一輛標致壞了車堵塞道路，結果卻毫無發(fā)現(xiàn)，到頭來只是平白無故或者不知就里地耽誤了好些時間。

某位日本交通運輸系教授曾經進行這樣的實驗：要求數名駕駛者以定速30mph （48km/h）魚貫而行繞圈，其間盡量保持跟車距離不變。結果實驗進行了不過幾分鐘，秩序便開始瓦解，因為個別駕駛者的輕微減速產生了類似沖激波的干擾作用，最終導致車群時速驟降至個位數字。

現(xiàn)在試試想象把上述的環(huán)形車陣拉成一道長長直線，并將之搭在高速公路上，個別駕駛者的輕微車速變化可能出于剎那間有所猶豫、分心調校音響系統(tǒng)，或者試圖探身拾起那根失手丟落在踏板旁的煙屁。為免撞上閣下，尾隨著你的司機這時唯有減速，繼而影響所有落在后方的車輛，漣漪效果將以差不多19km/h的速度向后擴散，直至整段路的交通動彈不得，一切

高速公路管理者的管理對象通常涉及三或四條車道，市區(qū)的同行卻往往受制于歷史遠似維多利亞時代地下污水溝的狹窄街道。這些交通壓力雖有一部分由地下鐵和公交車分攤掉，但大家可別忘記，街道其實是城市交通網絡中不管是誰游行示威也可以全年365日24小時無休的唯一一環(huán)。

在倫敦南部的倫敦交通局（Transport for London--TFL）指揮中心，首席運營官Garrett Emmerson的工作是確保這個城市的交通像參禪境界一樣，好比一道流經日式庭園的涓涓流水。無論如何，這就是建立這個中心的出發(fā)點。

Garrett口B下使用的裝備包括5000個CCTV閉路鏡頭和6000組交通燈，相關信息在四壁屏幕映照出一片柔和白光的控制中心受到嚴密監(jiān)察，中心還駐有公交調度員（司機擔當現(xiàn)場眼線）和倫敦警察廳交通部人員（一旦發(fā)生交通事故，最先抵達現(xiàn)場的通常就是警察）。

不過控制大局的關鍵仍然在于交通燈身上?！安环翆⒅胂蟪上滤??！盙arrett說，“你絕不希望見到所有污水聚于一點或個別水管水淹成災，所以關鍵在于適當時候打開排水閥?！?/p>

交通燈就是比喻中的排水閥。這些交通燈超過半數由一個簡稱SCOOT的系統(tǒng)自動控制（全稱Split Cycle OffsetOptimisation Technique.周期分段補償優(yōu)化技術）。透過道路埋藏的磁力探測器，這套系統(tǒng)可以測知個別地區(qū)與相鄰地區(qū)的車流有多順暢，然后利用這些數據進行逐秒運算，再根據運算結果重新編排燈號的開關時間，從而疏導受影響地區(qū)的交通。

閉路電視又有何作用？“用肉眼觀察大局尤關重要，因為你可以看清楚現(xiàn)場情況和哪一段路需要疏導。”Garrett說。但我們到底無法同一時間留意數以千個現(xiàn)場畫面，所以剛才提到的磁力探測器才會那么重要。

除了實時疏導交通，他們還會把數據輸入五座巨型服務器。這些服務器多年來貯存了大量收集自真實車程的數據，以便輸入交通預測模型（還記得早前提及的流量方程式嗎？）就任何交通時段，比如星期一早上的上班時段推算出更好的交通燈開關時序。

當然，就連最聰明的算法也沒法預知純粹隨機的事件，何況預測交通的難度甚至比預測天氣更加困難。不是嗎？英國氣象辦公室也許早在烈風席卷英倫之前便知道大西洋上空正在醞釀颶風，交通控制中心的人員卻無法預知某某出租車司機不久之后就要在尤斯頓地下干線拋錨。

遇上這種突發(fā)情況或者繁忙時段往往不知緣由突然飆升的流量需求，便是人類插手的時候。他們首先會用操縱桿控制的閉路電視找出問題所在，下一步是判斷路上有否拋錨貨車或鵝群之類的障礙物需要移走。接下來便是最神奇的一步：暫時無視燈號的原有設定，盡快疏導受阻交通?！熬唧w而言，離開受阻地點的路上會有更長時間出現(xiàn)綠燈信號?！盙arrett說。乍聽之下好像非常簡單，其實不然。

這些工作有賴一群聰明人執(zhí)行。這幫人負責監(jiān)看崗位屏幕上打出的編碼，后者雖然只有一串數字，卻代表著燈號時序和個別車輛駛過傳感器所傳來的現(xiàn)場數據。有時他們會在這邊輸入幾個數字，或者在另邊輸入幾個字母，每一次改動均意味著現(xiàn)實世界中某處的綠燈點亮時間有所延長或縮短，難怪控制中心有點介乎《黑客帝國》和舊式足球比分顯示板之間的味兒。

“有時人們會說堵車無處不在。”Garrett說，“其實不會發(fā)生這種情況，因為一般來說，交通網絡中或多或少總會留有一點轉寰余地，問題只在于人和系統(tǒng)能否在需要時找出這些余地?！?/p>

“變通的竅妙在于與時并進，無分日子或行程。”他說，“多虧SCOOT和那些傳感器，我們可以用比較科學化的方法理解個中玄機。不過話說到底，你傳達給客戶的信息越有用，車流自然越暢通?！彼韵乱还?jié)要談的主角正是機靈過人的車載裝置…

在所有汽車能夠直接互通聲氣之前，避開堵車的最可靠方法莫過于安裝一套功能得體的衛(wèi)星導航系統(tǒng)。大部分衛(wèi)星導航系統(tǒng)生產商皆提供實時交通信息服務，智能手機的地圖軟件也有同類功能，但他們從何得知某時某地出現(xiàn)交通擠塞呢？又用什么方法助你趨吉避兇呢？

為便說明，這里姑以TomTom為例。跟絕大部分實時交通信息系統(tǒng)一樣，TomTom有三大途徑收集現(xiàn)場交通數據：一，個別衛(wèi)星導航單元。這些單元可能購自Halfords之類的售后汽車用品店，也可以是TomTom為本的單板內置式導航系統(tǒng)；二，商用面包車和貨車車隊；三，開啟了GPS定位功能的智能手機。

“這些裝置經由GPS把移動速度的數據送往我們的云端系統(tǒng)。”TomTom高級交通運輸專家Nick Cohn說，“我們會把所有數據送進一個大數據融合器去蕪存菁，從而判斷哪些數據可信，再以30秒一次的頻率更新有關道路網絡的現(xiàn)場圖片?！?/p>

接下來這些數據就可以用GPS信號的形式直接發(fā)送至個別衛(wèi)星導航裝置，后者會利用本身預載的行程運算軟件就有關數據推演。這些行程算法總會找尋最快捷的行車路線，卻不一定專挑距離最短的快捷方式。事實上系統(tǒng)通常會建議司機盡可能選用最高級的干線，不過行車時間若因此延長半個小時以上，系統(tǒng)便會把搜尋目標移往低一級的干線，如此類推。

這樣豈不是純粹把問題從一處搬到另一處？“我們從云端無法預知你選用哪條路線，因為導航系統(tǒng)會因時制宜為你編排最稱心的路線和目地的?！盢ick說，“不過假設有一大群人正在同一高速公路上涌往同一目的地，比如開往球場看比賽。最初那一分鐘，導航系統(tǒng)或會向所有人建議同一路線?？墒堑搅说诙昼姡浖銜l(fā)現(xiàn)由此而來的問題，位于車流后方的駕駛者便會在系統(tǒng)引導下另覓暢通路徑?！?/p>

換言之這些信息會向后來者產生漣漪作用，讓落在后方遠處的同路人趕在堵車形成之前趨吉避兇，不會像本文早前提及的可憐人那樣不知不覺自找麻煩。

除此之外，尚有其他值得參考的信息，比如道路工程、預先公布的封路措施，以及當地部門就交通事故發(fā)出的通告。這些數據該如何處理呢？Nick說：“我們會隨時搜集倫敦馬拉松等大型活動的交通安排細節(jié)，再由一支特別小隊用人手方式把數據輸入數據庫?！彼源伺e應該有助TFL的Garrett保持心境開朗……

跟Garrett的龐大數據庫一樣，To mTom也有同類型的研究以備不時之需，旗下每一套系統(tǒng)的導航引擎均以地圖嵌入的長期累積數據作為發(fā)展基礎，車速起伏的參考數據可以上溯至2007年，并可以按周按日按時分割比對，從而得知堵車通常何時發(fā)生，一般持續(xù)多久。所以閣下就算不是實時交通信息服務的用戶，你的衛(wèi)星導航系統(tǒng)某程度上仍然知道應該怎樣趨吉避兇。

不過要真正解決堵車問題，似乎仍然值得在活生生的東西身上花多一點金錢。事實上有不少研究指出，只要十分之一的駕駛者獲得可靠的實時交通情報，便足以令堵車問題整體上大為改善，不過實際效果仍需視乎道路網絡本身是否容許系統(tǒng)另覓可行路線一一要鉆進繁忙時間的倫敦，你可能別無他選，但是開往擠塞情況不是那么嚴重的小城市，繞道或可彌補堵車所耽誤的部分時間。

“最終我們當可更加善用現(xiàn)有道路網絡?！盢ick說，“因為世上總有一些道路在某時某刻正無人使用?！?/p>

這是惠及所有人的喜訊，不過最開心的還是樂于為駕駛而駕駛的你和我，而且這里牽涉的好處可不限于改善通勤情況，因為有關技術只要略為修改，便可以用于提示車手自己最喜歡的道路此刻原來空曠無人?！熬湍撤矫娑?，我們的實時交通信息服務現(xiàn)已做得到這一點?！盢ick說，“有關情報其實早已存在，只是公司方面尚未針對精彩駕駛路線推出具體產品，但我們不難推出一些可根據駕駛者偏好來安排路線的功能。”

若然，“最快捷路線”的導航選項或會因此添上一層更切合字面的意思。這個佳音就無謂通知螞蟻們好了…