每天，在全球有超过 220 个国家和地区的人利用 Google 地图行驶超过 10 亿公里，当你坐上驾驶座或跨上机车开始导航，你可以从 Google 地图上看到一些行车资讯，像是该走哪条路、沿途的交通流量、预计花费的行车时间与预计抵达时间等。由於疫情的关系，全球的交通量最高减少了 50%，交通流量预测也需要因此而做出调整，Google 地图透过利用 DeepMind AI 来改善交通流量预测与预计抵达时间，让你的美好时光不浪费在行车上。

Google 与 DeepMind 合作，改良 Google 地图交通流量预测

Google 地图在过去的 13 年间，透过结合历史模式和即时交通状况来预测不久之後的交通将是什麽样。举例来说，依照 Google 过去的监测中，北加州的 280 号高速公路的车辆通常在早上 6 – 7 点间以每小时 65 英里的速度行驶，但在午後却仅以每小时 15 – 20 英里来行驶，把过去的统计数据资料库跟现在的即时交通状况相结合，再利用机器学习基於这两组数据来产生预测，依照这样计算得出的预测结果在 97% 的行程中都是准确的。

为了获得更精准的预估抵达时间，Google 地图团队与 Alphabet AI 实验室 DeepMind 合作，在包括柏林、雅加达、圣保罗、悉尼、东京、华盛顿特区，以及台湾的台中等城市试行，结果取得了两位数的增长，尤其是台中的交通预测更是达到 51％ 的提升。

Google 地图预测交通流量也是确定行车路线规划的关键部分，如果预测某个方向的交通流量可能会增加，则会自动为使用者找到交通流量较低的替代方案。Google 还会研究许多其他因素，例如道路品质，道路是否未铺砌，或被碎石、污垢或泥土覆盖等，此类元素会使道路难以行驶，因此 Google 地图不太可能将这条道路推荐为用户可选的路线之一。另外还研究了道路的大小和直接性，在高速公路上行驶通常比在多处停靠的较小道路上行驶更为有效率。

▲用於确定最佳路线及其行驶时间的流程架构

另外两个资讯来源对於确保推荐最佳路线很重要，首先是来自地方政府的权威数据和来自用户的即时回馈。权威数据可让 Google 地图知道当地限速、过路费或某些道路是否因建设工程或各种情况而受到封路或限制。用户的即时回馈使 Google 地图可以快速显示道路或车道是否封闭，附近是否有建筑物，道路上是否有车辆残骸或物体掉落等。这两种资源还可以帮助 Google 了解何时因土石流、暴风雪或其他不可抗力的自然因素而使道路状况发生意外变化，藉此随时调整提供给用户的行车资讯与路线。

这并不是 DeepMind 首次与 Google 合作，在过去也曾联手改善 Play 商店中的文字转语音以及 Andorid 应用程式推荐等。预测流量和确定行车路线的规划听起来很简单，但其实背後要结合的因素非常复杂，但藉由各方面因素的运算後，Google 地图会利用其对附近道路状况和事件的了解自动为你重新安排路线，从而帮助你避开交通拥堵并准时赴抵每一个重要约会。

◎资料来源：Google、DeepMind