DoNews 9(记者刘文选)GoogleMaps产品经理约翰·刘在官方博客上的一篇文章中介绍了该产品如何使用人工智能来预测交通流量和确定最佳路线。

刘说，要在几秒钟内向用户传达建议的路径、沿途的交通拥堵、估计的交通时间和预期到达时间，就需要付出很大努力。

当用户使用GoogleMaps导航时，Google汇总可用的位置信息来掌握世界各地的道路状况。通过这些信息来计算当前的交通流量，然后确定距离是否会受到当前交通拥挤的影响，但仅凭这些信息，仍然不可能在10、20甚至50分钟内预测用户的交通状况。

为了预测近期的道路状况，GoogleMaps将分析过去一段时间的交通流模式，然后交叉引用过去的交通流模式数据库和实时道路状况信息，然后利用机器学习技术根据这两组数据生成预测结果。

为了提高准确性，GoogleMaps团队最近还与Alphabet的DeepMindAI研究实验室合作。他表示，GoogleMaps目前在预测距离方面的准确率高达97%。与DeepMind合作，我们使用了一种名为图形神经网络(GraphNeuralNetworks)的机器学习技术，显著降低了预测到达时间的错位率。

自从新型冠状病毒流行以来，世界各地的交通方式发生了巨大变化。一些地区于2020年初开始关闭城市，使世界各地的交通减少了多达50%。随后，一些地区相继开放，而另一些地区仍在实施交通管制。为了应对这一突如其来的变化，GoogleMaps团队还更新了流量模型，以提高其恢复能力，在过去两到四周自动优先考虑交通模式，并将较早的交通模式作为次要考虑因素。

他说："在路线选择方面，GoogleMaps会使用交通流量预测模型，当系统预测某条路线可能会挤塞时，便会自动找出交通流量较少的另一条路线。"该系统亦会考虑道路质素等因素，这些因素可能会令驾驶困难，因而不包括在建议的路线内。此外，地方政府机构提供的可靠信息以及供用户立即返回的道路条件也是该系统规划拟议路线的重要参考资料来源。

最后，GoogleMaps与交通预测和即时交通信息相结合，发现如果沿着当前路线再走30分钟，可能会遇到交通堵塞，让它太晚才去看医生。此时，GoogleMaps将根据附近道路状况和交通事故的信息，自动重新规划路线，以帮助用户避免交通拥堵，并在指定时间及时就医。

预测交通流量和确定路线的过程是复杂的，这个团队将继续开发工具和技术，帮助用户规划更节省时间、更安全和避免交通拥堵的路线。