交通樽頸的碳排放挑戰

十字路口是城市交通網絡的核心，卻也是能源消耗與污染的主要來源。

• 驚人的怠速排放： 研究指出，僅僅是車輛在路邊怠速等待，就可能佔了美國陸路交通總碳排放量的 15%。
• 低效的能源消耗： 傳統的「停車-起步」駕駛模式，涉及頻繁的煞車和劇烈加速，導致大量燃油被浪費，並產生不必要的廢氣。
• 靜態管理的局限： 現有的交通燈和路牌等固定設施，難以動態適應實時變化的車流，導致效率瓶頸和能源浪費。

AI 驅動的「生態駕駛」新方案

為解決上述問題，MIT 的研究人員將目光從傳統基建轉向了車輛本身，並利用 AI 賦予其更智能的行駛策略。

• 核心概念： 「生態駕駛」的核心是透過動態調整車速，讓車輛能更順暢地通過十字路口，從而最大限度地減少停車和不必要的加減速。
• 技術實現路徑： 近期可透過智能手機應用程式或車載系統，為駕駛者提供速度建議；長遠來看，則可透過車聯網（V2I）系統，直接向半自動或全自動駕駛車輛下達智能速度指令。
• AI 的關鍵角色： 研究團隊採用「深度強化學習」（Deep Reinforcement Learning）這一強大的 AI 技術，模擬了美國三大城市（亞特蘭大、三藩市、洛杉磯）超過一百萬種交通情景，從中訓練 AI 學習在不同情況下的最佳節能駕駛行為。

研究的重大發現與影響

這項歷時四年的研究，得出了令人鼓舞的量化結果，展示了生態駕駛的巨大潛力。

• 顯著的減排潛力： 若全面採用生態駕駛，整個城市的十字路口碳排放量可減少 11% 至 22%。減排效益因城市佈局而異，街道更開闊、限速更高的城市（如亞特蘭大）潛力更大。
• 漸進實施的高效益： 即便只有 10% 的車輛採用生態駕駛，也能實現總減排效益的 25% 至 50%，因為後方非生態駕駛的車輛會自然跟隨前車的平穩速度，從而一同受益。同時，僅優化約 20% 的關鍵路口，即可獲得七成的總體效益。
• 與其他方案的協同效應： 生態駕駛若與電動車等其他減碳方案結合，效果將更為顯著。例如，在三藩市，20% 的生態駕駛普及率可減排 7%，若結合預期的電動車普及，總減排量將躍升至 17%。

結論

麻省理工學院的研究清晰地指出，由 AI 驅動的生態駕駛並非遙遠的構想，而是一項幾乎「免費的干預措施」。它能有效利用我們已有的智能手機，以及快速普及的先進汽車自動化功能，來應對城市交通的碳排放難題。這項技術的優勢在於其高度的可擴展性和「落地可行性」，無需大規模改造基礎設施。隨著技術的成熟，生態駕駛有望成為未來智慧城市交通管理的標準配置，為實現更潔淨、更高效的城市交通邁出關鍵一步。