当谈到交通运输，专家在一件事上几乎意见一致，那就是我们的行为该当更像蚂蚁。从树叶底下钻出来一刻开始，蚁群便首尾相随沿着最近的树枝推进，坦然接受交通运输无可避免的一个事实一一所有人皆牵涉其中。所以每只蚂蚁都会以群体利益为大前提厘定本身爬行速度，而不是为求自娱我行我素，既不会延迟刹车，也不会随意超越，就算蚂蚁甲在最后一刻切进蚂蚁乙前方也不会导致其他人连声咒骂，更不会出现太过靠近前方蚁哥屁股的险况。
反观人类，迄今才花了百多年时间学习使用超越自身先天体能所限的速度顺着同一方向占用有限空间(驾驶者表面上虽然好像公平占用路面，事实上却有违群体利益，因为争先恐后的行径只会虚耗路面空间这种共有资源)。此外，人类还需面对其他现象所带来的挫折感，比如另一条车道的车流为什么总是比较畅通，红灯为什么比绿灯亮得更久，前面交通为什么老是毫无理由地受阻，诸如此类。
为此人类动了几十年脑筋，其间培育了不知多少交通工程师、交通学教授以至交通心理学家等等穷毕生精力尝试勘破有关玄机的专才，可是你我至今仍然未能完全理解交通挤塞的成因，更遑论治本。诚然，多建一两条道路也许不无帮助(尽管有些研究结果持相反意见)，正如繁忙时间开放路边安全停车带供车辆行走同样有利疏导交通。事实上继续看下去的话，大家便会知道更有效地利用交通灯原来大大有助化解市区堵车问题，但堵车这回事就是没有一劳永逸又简单的解决办法。
交通堵塞的症结关乎一个测量值一一流量。专家甚至为它写了一条以Q=KV表达的方程式，当中Q代表交通流量，K是车辆密度，V是车辆速度。其他人则往往使用较为具象的比喻法，比如将车流比作从水桶开孔一涌而出的水，或者挤过漏斗的米粒。许多人为此收集了大量数据，藉此建立各种算法以预测堵塞在何时何地发生，并且想方设法防患于未然。
不过就如Tom Vanderbilt在其巧思过人的著作《Traffic》中所言，“就连最精妙的模型也无法完全理解人类的怪行”。为了说明这一点，这里不妨引用一个经典事例。话说阁下正在畅通无阻的高速公路开车，交通却突然变得拥挤起来，车流最终不得不完全停顿。十分钟后，车群终于再次动起来，所以你不禁四周探看，看看是哪个白痴撞了车误己误人，还是有一辆标致坏了车堵塞道路，结果却毫无发现，到头来只是平白无故或者不知就里地耽误了好些时间。
某位日本交通运输系教授曾经进行这样的实验：要求数名驾驶者以定速30mph (48km/h)鱼贯而行绕圈，其间尽量保持跟车距离不变。结果实验进行了不过几分钟，秩序便开始瓦解，因为个别驾驶者的轻微减速产生了类似冲激波的干扰作用，最终导致车群时速骤降至个位数字。
现在试试想象把上述的环形车阵拉成一道长长直线，并将之搭在高速公路上，个别驾驶者的轻微车速变化可能出于刹那间有所犹豫、分心调校音响系统，或者试图探身拾起那根失手丢落在踏板旁的烟屁。为免撞上阁下，尾随着你的司机这时唯有减速，继而影响所有落在后方的车辆，涟漪效果将以差不多19km/h的速度向后扩散，直至整段路的交通动弹不得，一切
高速公路管理者的管理对象通常涉及三或四条车道，市区的同行却往往受制于历史远似维多利亚时代地下污水沟的狭窄街道。这些交通压力虽有一部分由地下铁和公交车分摊掉，但大家可别忘记，街道其实是城市交通网络中不管是谁游行示威也可以全年365日24小时无休的唯一一环。
在伦敦南部的伦敦交通局(Transport for London--TFL)指挥中心，首席运营官Garrett Emmerson的工作是确保这个城市的交通像参禅境界一样，好比一道流经日式庭园的涓涓流水。无论如何，这就是建立这个中心的出发点。
Garrett口B下使用的装备包括5000个CCTV闭路镜头和6000组交通灯，相关信息在四壁屏幕映照出一片柔和白光的控制中心受到严密监察，中心还驻有公交调度员(司机担当现场眼线)和伦敦警察厅交通部人员(一旦发生交通事故，最先抵达现场的通常就是警察)。
不过控制大局的关键仍然在于交通灯身上。“不妨将之想象成下水道。”Garrett说，“你绝不希望见到所有污水聚于一点或个别水管水淹成灾，所以关键在于适当时候打开排水阀。”
交通灯就是比喻中的排水阀。这些交通灯超过半数由一个简称SCOOT的系统自动控制(全称Split Cycle OffsetOptimisation Technique.周期分段补偿优化技术)。透过道路埋藏的磁力探测器，这套系统可以测知个别地区与相邻地区的车流有多顺畅，然后利用这些数据进行逐秒运算，再根据运算结果重新编排灯号的开关时间，从而疏导受影响地区的交通。
闭路电视又有何作用?“用肉眼观察大局尤关重要，因为你可以看清楚现场情况和哪一段路需要疏导。”Garrett说。但我们到底无法同一时间留意数以千个现场画面，所以刚才提到的磁力探测器才会那么重要。
除了实时疏导交通，他们还会把数据输入五座巨型服务器。这些服务器多年来贮存了大量收集自真实车程的数据，以便输入交通预测模型(还记得早前提及的流量方程式吗?)就任何交通时段，比如星期一早上的上班时段推算出更好的交通灯开关时序。
当然，就连最聪明的算法也没法预知纯粹随机的事件，何况预测交通的难度甚至比预测天气更加困难。不是吗?英国气象办公室也许早在烈风席卷英伦之前便知道大西洋上空正在酝酿飓风，交通控制中心的人员却无法预知某某出租车司机不久之后就要在尤斯顿地下干线抛锚。
遇上这种突发情况或者繁忙时段往往不知缘由突然飙升的流量需求，便是人类插手的时候。他们首先会用操纵杆控制的闭路电视找出问题所在，下一步是判断路上有否抛锚货车或鹅群之类的障碍物需要移走。接下来便是最神奇的一步：暂时无视灯号的原有设定，尽快疏导受阻交通。“具体而言，离开受阻地点的路上会有更长时间出现绿灯信号。”Garrett说。乍听之下好像非常简单，其实不然。
这些工作有赖一群聪明人执行。这帮人负责监看岗位屏幕上打出的编码，后者虽然只有一串数字，却代表着灯号时序和个别车辆驶过传感器所传来的现场数据。有时他们会在这边输入几个数字，或者在另边输入几个字母，每一次改动均意味着现实世界中某处的绿灯点亮时间有所延长或缩短，难怪控制中心有点介乎《黑客帝国》和旧式足球比分显示板之间的味儿。
“有时人们会说堵车无处不在。”Garrett说，“其实不会发生这种情况，因为一般来说，交通网络中或多或少总会留有一点转寰余地，问题只在于人和系统能否在需要时找出这些余地。”
“变通的窍妙在于与时并进，无分日子或行程。”他说，“多亏SCOOT和那些传感器，我们可以用比较科学化的方法理解个中玄机。不过话说到底，你传达给客户的信息越有用，车流自然越畅通。”所以下一节要谈的主角正是机灵过人的车载装置…
在所有汽车能够直接互通声气之前，避开堵车的最可靠方法莫过于安装一套功能得体的卫星导航系统。大部分卫星导航系统生产商皆提供实时交通信息服务，智能手机的地图软件也有同类功能，但他们从何得知某时某地出现交通挤塞呢?又用什么方法助你趋吉避凶呢?
为便说明，这里姑以TomTom为例。跟绝大部分实时交通信息系统一样，TomTom有三大途径收集现场交通数据：一，个别卫星导航单元。这些单元可能购自Halfords之类的售后汽车用品店，也可以是TomTom为本的单板内置式导航系统;二，商用面包车和货车车队;三，开启了GPS定位功能的智能手机。
“这些装置经由GPS把移动速度的数据送往我们的云端系统。”TomTom高级交通运输专家Nick Cohn说，“我们会把所有数据送进一个大数据融合器去芜存菁，从而判断哪些数据可信，再以30秒一次的频率更新有关道路网络的现场图片。”
接下来这些数据就可以用GPS信号的形式直接发送至个别卫星导航装置，后者会利用本身预载的行程运算软件就有关数据推演。这些行程算法总会找寻最快捷的行车路线，却不一定专挑距离最短的快捷方式。事实上系统通常会建议司机尽可能选用最高级的干线，不过行车时间若因此延长半个小时以上，系统便会把搜寻目标移往低一级的干线，如此类推。
这样岂不是纯粹把问题从一处搬到另一处?“我们从云端无法预知你选用哪条路线，因为导航系统会因时制宜为你编排最称心的路线和目地的。”Nick说，“不过假设有一大群人正在同一高速公路上涌往同一目的地，比如开往球场看比赛。最初那一分钟，导航系统或会向所有人建议同一路线。可是到了第二分钟，软件便会发现由此而来的问题，位于车流后方的驾驶者便会在系统引导下另觅畅通路径。”
换言之这些信息会向后来者产生涟漪作用，让落在后方远处的同路人赶在堵车形成之前趋吉避凶，不会像本文早前提及的可怜人那样不知不觉自找麻烦。
除此之外，尚有其他值得参考的信息，比如道路工程、预先公布的封路措施，以及当地部门就交通事故发出的通告。这些数据该如何处理呢?Nick说：“我们会随时搜集伦敦马拉松等大型活动的交通安排细节，再由一支特别小队用人手方式把数据输入数据库。”所以此举应该有助TFL的Garrett保持心境开朗……
跟Garrett的庞大数据库一样，To mTom也有同类型的研究以备不时之需，旗下每一套系统的导航引擎均以地图嵌入的长期累积数据作为发展基础，车速起伏的参考数据可以上溯至2007年，并可以按周按日按时分割比对，从而得知堵车通常何时发生，一般持续多久。所以阁下就算不是实时交通信息服务的用户，你的卫星导航系统某程度上仍然知道应该怎样趋吉避凶。
不过要真正解决堵车问题，似乎仍然值得在活生生的东西身上花多一点金钱。事实上有不少研究指出，只要十分之一的驾驶者获得可靠的实时交通情报，便足以令堵车问题整体上大为改善，不过实际效果仍需视乎道路网络本身是否容许系统另觅可行路线一一要钻进繁忙时间的伦敦，你可能别无他选，但是开往挤塞情况不是那么严重的小城市，绕道或可弥补堵车所耽误的部分时间。
“最终我们当可更加善用现有道路网络。”Nick说，“因为世上总有一些道路在某时某刻正无人使用。”
这是惠及所有人的喜讯，不过最开心的还是乐于为驾驶而驾驶的你和我，而且这里牵涉的好处可不限于改善通勤情况，因为有关技术只要略为修改，便可以用于提示车手自己最喜欢的道路此刻原来空旷无人。“就某方面而言，我们的实时交通信息服务现已做得到这一点。”Nick说，“有关情报其实早已存在，只是公司方面尚未针对精彩驾驶路线推出具体产品，但我们不难推出一些可根据驾驶者偏好来安排路线的功能。”
若然，“最快捷路线”的导航选项或会因此添上一层更切合字面的意思。这个佳音就无谓通知蚂蚁们好了。
作者：Dan Rend 来源：TopGear汽车测试报告 2015年7期
