如果所有车都是自动驾驶，那还会堵车吗？
咱们抛开那些冰冷的算法和数据，试着用一种更生活化的方式来聊聊。
想象一下，现在马路上跑的都是咱们自己开的车，虽然我们都努力遵守规则，但总会有那么几个因素让我们头疼：
人的反应速度和判断力： 即使是经验丰富的老司机，也难免有分神、误判、反应慢半拍的时候。比如前车突然急刹车，后车如果没能及时反应，就会形成连锁反应，一路刹车灯亮起。这就是我们常说的“溜车链”。
不确定的个体行为： 有些人开车就是喜欢抢道、加塞，或者变道不打灯，这些不确定性都会打乱交通流的有序性。还有些人会选择非最优路线，或者在高峰期都选择同一条“看起来”最快的路，结果导致那条路瘫痪。
信息不对称： 我们很难实时掌握前方所有道路的路况信息。你可能只知道前面大概率会堵，但堵到什么程度、有没有绕行的最佳选择，往往是事后才知道。
停车难： 很多时候，堵车不仅仅是道路上的车太多，更是因为车辆找不到停车位而占据了道路资源。
那么，当所有车都变成聪明的自动驾驶汽车时，情况会怎样呢？
堵车依然可能出现的场景：
1. 物理容量限制（最根本的）： 道路的宽度和设计有其物理极限。如果同一时间，通过同一条道路的车辆数量超过了它的设计承载能力，无论它们是人开还是机器开，都会造成拥堵。就像一个水管，水流再快，如果水管口径不够大，也只能慢慢通过。
举个例子： 一个四车道的城市主干道，设计时每小时最多能安全通行 X 辆车。如果高峰期同时有 X+Y 辆车想通过，即使它们都是自动驾驶且车距保持得完美，也只能一个接一个地慢下来，还是会堵。
2. 交通流量的“扰动”依然存在： 虽然自动驾驶汽车的反应速度和精确度远超人类，但总会有一些外部因素导致交通流的瞬时中断或减速：
突发事故： 哪怕是自动驾驶汽车，也可能因为避让突然出现的行人、动物，或者其他非自动驾驶车辆（如果未来存在的话），发生轻微的碰撞或紧急制动。这种局部的交通中断会像波浪一样向后传播。
极端天气： 大雨、大雾、结冰等会降低轮胎抓地力和传感器识别能力，即使是自动驾驶汽车也需要降低速度，拉大车距，这会降低道路通行效率，从而导致拥堵。
道路施工或临时封锁： 这依然是人为改变道路使用情况的因素。
3. 协同优化但信息同步的“间隙”： 自动驾驶汽车可以通过车联网（V2X）进行沟通，相互传递信息，协同行驶，比如“前方车辆要变道，请预留空间”。理论上，这能大大减少不必要的刹车和变道引起的“蝴蝶效应”。
但如果信息传递有延迟怎么办？ 或者某些车辆虽然是自动驾驶，但其“决策大脑”算法不同，对同一情况的处理策略略有差异，也可能导致细微的冲突。
4. 目的地匹配问题（停车难题的新形态）： 即使车辆能够自动行驶，但如果太多车辆在同一时间都想去同一个热门区域（比如大型购物中心、演唱会现场）并需要停车，那么停车位的不足依然会成为瓶颈。车辆可能会在目的地附近“盘旋”寻找车位，或者在驶离道路寻找车位时占据部分道路。不过，自动驾驶汽车可以更高效地完成这种“搜索”，甚至可以实现“无接触”的泊车入位。
自动驾驶对缓解堵车的巨大潜力：
尽管如此，所有车辆都自动驾驶带来的好处是革命性的，它们将从根本上改变拥堵的性质，并提供强大的缓解手段：
1. 极小的车距和完美的协同： 自动驾驶汽车可以做到比人类司机更小的车距，并且实时根据前方车辆的速度和位置调整，实现平稳、连续的行驶。这就好比它们组成了一支训练有素的行军队伍，能够以更高的密度在道路上行驶。想象一下，车辆可以形成“车队”（platooning），像火车一样首尾相连，大大提高道路的利用率。
这就像是原本一字排开的散步人群，变成了队列整齐、步伐一致的士兵行进。
2. 最优路径选择与全局调度： 所有的自动驾驶汽车都可以连接到一个中央交通管理系统。这个系统可以实时掌握所有道路的交通流量、事故信息、天气状况等，并为每一辆车规划最优路线。
这就像是有一位超级大脑，知道哪条路不堵，哪条路稍有拥堵，并能提前给所有车辆“分流”。 它可以引导车辆提前绕行，避免热门路段的拥堵形成。比如，当发现某个区域流量过大时，系统会主动调整前往该区域的车辆的路线，或者引导一部分车辆前往替代目的地。
3. “共享出行”的普及与需求管理： 自动驾驶让共享汽车（Robotaxis）变得更加高效和经济。当一个人需要出行时，他可以召唤一辆自动驾驶的共享汽车，而不是拥有自己的汽车。这样，总体的车辆数量可能会减少，车辆的使用率大大提高。
打个比方，以前大家都要有自己的“马”，现在大家可以共享“马车”，效率高了，需要的“马”自然就少了。 而且，交通管理系统也可以通过动态定价、激励措施等方式，引导人们错峰出行，进一步平滑交通流量。
4. 城市规划的重塑： 随着自动驾驶车辆的普及，对停车位的需求可能会大大降低（车辆可以自行去郊区停车，或者成为共享车辆在不同地点待命）。这意味着城市中心有更多的空间可以用于其他用途，道路设计也可以更加灵活，比如增加车道，或者将部分区域设置为只允许自动驾驶车辆通行。
总结一下：
如果所有车都变成自动驾驶，我们不太可能完全告别拥堵，因为它依然受到物理道路容量的限制。但是，
我们看到的大部分由人类驾驶员造成的无效拥堵（比如频繁的刹车、加塞、低效变道）将大大减少。
拥堵的发生将更多地回归到其最本质的原因——纯粹的交通流量超过道路承载能力。
我们拥有了前所未有的能力去预测、管理和疏导交通流量，将拥堵的影响降到最低，甚至在很多情况下可以提前化解。
所以，与其说“还会堵车吗？”，不如说“堵车会以一种我们几乎无法想象的、更可控、更有效率的方式存在，并且我们拥有了解决它的强大工具”。未来的城市交通，可能会是这样一个画面：车辆像有组织的流水一样在道路上高效流动，零星的拥堵只是短暂的、可预测的“缓冲”状态，并且城市管理者能够通过智能系统轻松地进行干预和疏导。
网友意见
任何机械和电子设备都是有平均故障时间的，一辆车控制系统故障了，引发了重大交通事故，再好的自动驾驶体系也需要清障，一样的会堵车。
同样的，出现了重大自然灾害破坏了道路，或者出现大面积积水，再好的自动驾驶体系也只能绕路，最终还是会导致堵车。
如果道路通行能力本身有限，在高峰期的堵车，自动驾驶系统只能通过绕路来缓解，无法彻底消除。
先说结论：理论上基本可以做到不堵车。
堵车三大原因：
1。事故导致堵车。
2。流量大通过能力不够导致的堵车。
3。红绿灯设置效率不够导致的堵车。
高速公路及快速路以事故堵车为主。
城市交通以第二三条为主。
下面分别分析：
1。事故导致堵车可以减少99%。
事故99%是技术不精、急燥、鲁莽驾驶、环境多变等引起的人为操作失误，而一次事故出现之后，由于应对不及经常又会出现次生事故。
如果能普及L6级别的自动驾驶，每辆车都有极强大的防撞系统，可全天候地避免事故。
事故率的减少数取决于AI系统的稳定性和成熟度。如果能达到非常成熟的程度，甚至有可能做到基本无事故。
2。道路通行能力不足导致的堵车可以减少90%。
一些通行能力不足的道路，车速快了车距必然加大，车距减小则车速需减慢，人工驾驶通行能力的上限是固定的，且达到上限时极容易出事故，从而造成堵车。
比如一条常见城市道路，手动驾驶平均时速20公里，车距20米。使用自动驾驶后，车速可提高到30公里，车距可降为10米。
若AI特别靠谱，车速增加到40，车距降为5米也是完全没问题的。
这样自动驾驶的通过能力将是手动驾驶的3-8倍，而出行需要不可能增加这么多，以现有的道理基础就可以做到基本不堵车。
3。红绿灯设置不合理导致的堵车可基本杜绝。
现有的红绿灯大部分是定时的，效率很低，经常会出现一边排长龙，一边已经没有车通行的情况。
也有一些城市和部分路段根据交通状况试行智能调整红绿灯时间，但这种低端智能效率肯定是不高的。
如果全面实行AI自动驾驶，则全城的红绿灯都会纳入智能网络，实时调整通行时间，做到任何时间都不会浪费路口的通行能力。
进一步，如果行人通过全部走天桥或地下通道。则甚至可以取消红绿灯，AI自动安排通行顺序，整个城市交通将如丝滑般顺畅。
只要全面设置升降机或扶手梯（甚至新型的行人自动天桥）就可以解决行人不愿爬楼梯上天桥过马路问题。如果自动驾驶已经普及，自动天桥技术肯定也早已可以实现了。
4。完全自动驾驶离我们还很远，但一旦全面成熟，城市交通将可以如丝般顺畅。
个人预计在最短十年以后、最长二十年内全面自动驾驶可以成熟 。
全都自动驾驶了，不就是全民高级公交地铁吗。
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