红绿灯在城市中随处可见，但其效率往往不尽如人意。驾驶者可能会连续遇到红灯，浪费时间和燃油，而行人可能需要长时间等待过马路。而且，交通灯增长了车辆的怠速时间，进而导致更多的温室气体排放。
城市中的停-走交通产生的温室气体排放量是在开放道路上的29倍。然而，谷歌已开发出一种利用人工智能和其地图服务数据的方案，旨在优化全球12个城市，包括芝加哥、洛杉矶、悉尼和雅加达的红绿灯时序。这个项目名为交通灯优化（TLO），希望为每月3000万辆车辆减少停车和排放。
根据谷歌的说法，TLO利用机器学习模型来分析来自地图的历史和实时交通数据，例如车辆和行人的速度、数量和行驶方向。这些模型为每个交叉路口产生最佳的交通灯调度，同时考虑到高峰时段、天气和特殊事件等因素。为了适应不断变化的交通状况，这些调度方案每几分钟就会更新一次。
谷歌表示，在TLO投入使用的城市中，交通状况已明显改善。例如，在芝加哥，TLO使停车次数减少了30%，行驶时间缩短了10%，排放量下降了8%。在悉尼，停车次数减少了25%，行驶时间缩短了7%，排放量下降了6%。而在雅加达，TLO使停车次数减少了35%，行驶时间缩短了15%，排放量下降了12%。
谷歌的AI不仅提高了交通灯的效率，还提升了驾驶者和行人的驾驶和行走体验。一位洛杉矶司机表示：“我过去不喜欢红绿灯，但现在我觉得它们非常好。它们反应迅速，给人一种驾驶在云端的感觉。”一位悉尼司机说：“以前我经常因为红绿灯而烦躁，但现在我觉得更加放松。这些交通灯如此智能，让我觉得我正在为保护地球尽一份力。”
此外，谷歌的AI还使得红绿灯更加友好地服务于残疾人。一位芝加哥的视障行人表示：“我以前很害怕过马路，但现在我更有自信。交通灯指示清晰，使我感觉就像有个朋友在引导我。”一位雅加达的轮椅使用者说：“以前交通灯常常忽视我，但现在我感到更受尊重，感觉我也是这座城市中的一员。”
总的来说，谷歌的AI为全球数百万人带来了更高效和更加愉快的交通体验。通过利用数据和机器学习，谷歌将城市生活的一个日常部分转变为一个智能且环保的解决方案，使所有人都从中受益。
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