假期到来，车辆拥堵成为许多城市的常态，本该快速行驶的旅程变得如同慢镜头一般。这时的城市道路变得如同一个巨大的停车场，就算是秋名山车神也只能跟在实习司机的车屁股后面缓慢挪动。
## 城市交通拥堵问题出路何在
据统计，今年9月29日至10月6日12时，广东省高速公路累计车流量约6040万车次。其中，粤港澳大湾区高速公路车流总量约4567万车次。预计中秋国庆假期（9月29日至10月6日），全省高速公路累计车流量将达到6561万车次，日均车流量约820万车次，同比2022年增长约14%。
今年中秋国庆假期，广东高速公路车流量持续高位运行。9月28日（中秋国庆假期前一天），广东省高速公路车流量突破历史峰值达990.76万车次，创历史新高。
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车流量的增加、出行时间的集中、道路建设的不足、交通事故的易发等导致了“车海”现象，进而造成时间浪费和行程延误。车辆经常启动和停止增加了油耗，也带来了更多环境污染。在拥堵的交通中，驾驶员容易变得烦躁和不满，增加了发生交通事故的风险，进而导致车辆维修费用和人身伤亡赔偿费用等额外支出。
在这样的时间、环境、财产“三大威胁”局面下，一些地方部门会采取措施，如发布出行指南、加强交通管制、限制车辆通行等，同时加强公共交通设施建设、鼓励人们使用公共交通工具，以缓解假期道路拥堵问题。驾驶员们则只能提前规划行程、错峰出行并保持冷静。
## 构建高算力智能交通系统，有望缓解“车海”现象
道路数据是个复杂的数据系统。在交通拥堵问题中，我们需要处理大量实时数据，包括但不限于交通流量、车流速度和道路状况，并进行复杂的模拟和优化。
- 交通流量（Traffic Flow） ：交通流量是指在单位时间内通过道路某一点、某一断面或某一条车道的交通实体数。它通常用车辆数来表示，是交通工程师了解道路拥堵状况、制定交通规划和管理交通的重要依据。
- 车流速度（Traffic Speed） ：车流速度是指车辆在道路上的行驶速度。它通常由雷达或微波监测设备进行测量，是交通工程师评估道路通行能力和交通流畅度的重要指标。
- 道路状况（Road Conditions） ：道路状况是指道路的路面状况、交通设施和交通标志等。它包括道路的平整度、摩擦系数、交通信号灯和标线等，是交通工程师评估道路安全性和车辆行驶安全的重要依据。
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如果我们能对这些道路数据进行高效分析，将更好地掌握道路实时动态变化，拉开车辆距离并推动车流的顺畅流动。在这种需要处理大量数据的情景下，量子计算有望发挥其优势，为构建高算力的智能交通系统提供技术支持。 当我们考虑多个因素，如车辆数量、道路网络结构、交通信号灯状态等等时，计算量会急剧增加。量子计算可以并行处理大量的数据，这意味着我们可以在一次操作中处理多组数据，而不是像传统计算那样逐个处理。因此量子计算可能带来的益处，包括可以 更快速地处理复杂的路由和交通流量优化问题，为车辆提供最佳路径。
此外，我们有可能可以设计量子算法，实现在更短的时间内得到更准确的道路模拟结果——通过对道路网络的交通流量、车流速度、道路状况以及其他相关因素进行模拟，快速预测哪些路段可能会出现拥堵，然后根据这些信息调整交通信号灯的控制策略，以最大限度地减少车辆堵塞。
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量子计算加持下的无人驾驶汽车，或是应对交通拥堵困局的另一解法
除了构建智能交通系统，无人驾驶汽车的加入，或许也将有助于提高道路通行效率和安全性：
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“守法”驾驶：通过先进的传感器、算法和地图数据等，可以更加智能地控制车辆的行驶，避免出现不遵循交通规则、横冲直撞等现象，从而减少交通事故的发生率。
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“机智”调整：无人驾驶汽车可以实时获取道路信息和车辆信息，对车辆进行最优化的路径规划和速度调整，避免出现交通拥堵的情况。
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“顺滑”出行：无人驾驶汽车可以提高道路安全性和通行效率。由于无人驾驶汽车不受疲劳驾驶和酒驾等因素的影响，可以始终保持最佳的行驶状态，进而提高道路的安全性和通行效率。
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实现上述无人驾驶汽车“理性”行驶的前提，是能够高效地处理大量的传感器数据和复杂的计算任务。即便目前的无人驾驶汽车技术持续有新的突破，但在处理复杂环境和未知情况时仍然存在一定的局限性。 在这方面，量子计算或许可以发挥潜能：-
高级传感器数据处理：无人驾驶汽车通常配备有多种传感器，包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头和GPS等。这些传感器会生成大量的数据，需要在短时间内进行处理和分析，以实现实时决策和路径规划。量子计算有望比传统计算更高效地处理这些数据，提供更准确的传感器数据处理。
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决策优化：自动驾驶需要在短时间内做出最佳决策，如预测交通环境、进行风险评估，并基于此进行路径选择、避免碰撞等，例如通过预测交通环境中的道路障碍物、车辆速度和其他驾驶员的行为来评估驾驶风险，并采取适当的行动来避免潜在的危险。量子算法或许可以快速地找到最佳解决方案。
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模拟和实验验证：量子算法可能会加速机器学习模型的训练，尤其是涉及密集数据的深度学习模型，这对自动驾驶的算法优化和仿真模拟可能非常有用。通过模拟和验证无人驾驶汽车的各种实验场景，例如在不同道路条件、交通状况和其他因素下的驾驶行为，量子计算可以帮助开发人员在实际测试之前发现潜在的问题和缺陷，并加以解决。
随着量子计算技术的不断发展和成熟，我们期待它能助力无人驾驶汽车性能的优化，为未来的交通出行带来更多的便利和安全。
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我们相信，随着未来量子计算技术的不断发展，我们将会看到它在“智能交通”等类似实际场景中的更多应用，为我们的生活便利带来创造性提升。原文链接点击[：](“逢节必堵”的交通困局，量子计算会是一把破解钥匙吗 (qq.com))
