Google 與 DeepMind 合作，改良 Google 地圖交通流量預測 - 電腦王阿達

每天，在全球有超過 220 個國家和地區的人利用 Google 地圖行駛超過 10 億公里，當你坐上駕駛座或跨上機車開始導航，你可以從 Google 地圖上看到一些行車資訊，像是該走哪條路、沿途的交通流量、預計花費的行車時間與預計抵達時間等。由於疫情的關係，全球的交通量最高減少了 50%，交通流量預測也需要因此而做出調整，Google 地圖透過利用 DeepMind AI 來改善交通流量預測與預計抵達時間，讓你的美好時光不浪費在行車上。

Google 與 DeepMind 合作，改良 Google 地圖交通流量預測

Google 地圖在過去的 13 年間，透過結合歷史模式和即時交通狀況來預測不久之後的交通將是什麼樣。舉例來說，依照 Google 過去的監測中，北加州的 280 號高速公路的車輛通常在早上 6 – 7 點間以每小時 65 英里的速度行駛，但在午後卻僅以每小時 15 – 20 英里來行駛，把過去的統計數據資料庫跟現在的即時交通狀況相結合，再利用機器學習基於這兩組數據來產生預測，依照這樣計算得出的預測結果在 97% 的行程中都是準確的。

為了獲得更精準的預估抵達時間，Google 地圖團隊與 Alphabet AI 實驗室 DeepMind 合作，在包括柏林、雅加達、聖保羅、悉尼、東京、華盛頓特區，以及台灣的台中等城市試行，結果取得了兩位數的增長，尤其是台中的交通預測更是達到 51％ 的提升。

Google 地圖預測交通流量也是確定行車路線規劃的關鍵部分，如果預測某個方向的交通流量可能會增加，則會自動為使用者找到交通流量較低的替代方案。Google 還會研究許多其他因素，例如道路品質，道路是否未鋪砌，或被碎石、污垢或泥土覆蓋等，此類元素會使道路難以行駛，因此 Google 地圖不太可能將這條道路推薦為用戶可選的路線之一。另外還研究了道路的大小和直接性，在高速公路上行駛通常比在多處停靠的較小道路上行駛更為有效率。

▲用於確定最佳路線及其行駛時間的流程架構

另外兩個資訊來源對於確保推薦最佳路線很重要，首先是來自地方政府的權威數據和來自用戶的即時回饋。權威數據可讓 Google 地圖知道當地限速、過路費或某些道路是否因建設工程或各種情況而受到封路或限制。用戶的即時回饋使 Google 地圖可以快速顯示道路或車道是否封閉，附近是否有建築物，道路上是否有車輛殘骸或物體掉落等。這兩種資源還可以幫助 Google 了解何時因土石流、暴風雪或其他不可抗力的自然因素而使道路狀況發生意外變化，藉此隨時調整提供給用戶的行車資訊與路線。

這並不是 DeepMind 首次與 Google 合作，在過去也曾聯手改善 Play 商店中的文字轉語音以及 Andorid 應用程式推薦等。預測流量和確定行車路線的規劃聽起來很簡單，但其實背後要結合的因素非常複雜，但藉由各方面因素的運算後，Google 地圖會利用其對附近道路狀況和事件的了解自動為你重新安排路線，從而幫助你避開交通擁堵並準時赴抵每一個重要約會。

◎資料來源：Google、DeepMind