浙江
美國加利福尼亞州正在測試一種被稱為“智能高速公路”的新型交通管控系統，有可能讓部分司機在上高速前被紅綠燈攔在匝道上長達四分鐘，但交通部門認為，這將有助于緩解主線擁堵、縮短整體通勤時間。
本月 1 日，河濱縣交通委員會（Riverside County Transportation Commission）在 15 號州際公路北向、特曼古拉（Temecula）路段啟用了一段約 8 英里長的智能高速試點路段。 據報道，當地三處匝道——Temecula Parkway、Rancho California Road 和 Winchester Road——已接入一套新的匝道信號燈控制系統，由算法統一調度車輛何時獲準進入主線車流。
與傳統采用固定短周期放行的匝道信號不同，這套系統根據實時交通狀況動態決定放行頻率，因此單輛車在紅燈前等待的時間可能會被大幅拉長，一些司機甚至可能要等上四分鐘或更久才能并入高速公路。 盡管等待時間明顯延長，交通官員認為，通過在入口處“限流”，可以減輕主線上頻繁的起步、制動和排隊現象，從而改善整體車流效率，讓司機在整段路上的總耗時反而少于傳統匝道信號方案。
這一試點項目耗資約 3300 萬美元，計劃運行兩年。 河濱縣交通委員會發言人大衛·克努森（David Knudsen）表示，如果試點取得成功，該系統將推廣到縣內其他路段，未來也可能部署到加州其他堵點路段。 他強調，相比于投入巨資拓寬車道，利用智能控制提高既有路網的運行效率，是更為經濟可行的選擇。
特曼古拉與穆列塔（Murrieta）之間的這段高速路段長期以擁堵著稱：在沒有車流干擾的理想條件下，通行時間大約只需 10 分鐘，但在下午出行高峰，司機往往需要 25 至 45 分鐘才能通過。 當地希望通過更精細的匝道管理，在不大規模擴建道路的前提下，緩解這一“瓶頸”路段的通勤壓力。
針對外界對“由人工智能控制潛在危險系統”的擔憂，克努森專門澄清，這套智能高速系統并非由通用意義上的人工智能驅動。 系統依托鋪設在路面的高級傳感器實時監測車流速度、流量等數據，再根據預設邏輯進行調節，而不是由具備自主學習和決策能力的 AI 來控制。 他表示，多處匝道之間實現協調控制，是為了在高速主線上形成更加平穩、連貫的車流。
事實上，智能高速并非加州首創。 早在 2020 年，澳大利亞就已在部分路段部署類似技術；美國科羅拉多州丹佛市的 25 號州際公路等多條高速，也已引入相關系統。 當地公布的數據頗為亮眼：在澳大利亞相應路段，通行時間縮短了約 35% 至 65%；丹佛的高速路段則實現了約 20% 的通行時間下降。
在支持者看來，如果加州此次試點能復制澳大利亞和丹佛的改善效果，哪怕司機在匝道前多等幾分鐘，只要整體出行時間顯著縮短，智能高速就算是“劃算”的買賣。 不過，在實際運行中，如何在效率提升與公眾體驗之間取得平衡，仍有待這項為期兩年的試點給出答案。
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