自动驾驶能治首堵病吗？
首先，理解“首堵病”的本质：
“首堵”通常指的是城市交通拥堵，特别是大城市（如北京、上海等）早晚高峰时段的严重交通状况。其根本原因并非单一，而是多种因素交织而成：
高密度人口与车辆： 城市人口集中，私家车保有量持续增长，但道路容量有限。
不合理的交通结构： 城市规划可能存在不足，公共交通系统不够完善，导致大量居民依赖私家车出行。
驾驶行为的低效与不确定性： 人类驾驶员的反应速度不一，容易出现变道、加塞、急刹车等行为，这些行为会引发连锁反应，降低道路通行效率。驾驶员的注意力不集中、疲劳驾驶也会加剧问题。
信号灯配时优化不足： 传统的信号灯控制系统往往基于历史数据或固定模式，难以实时响应交通流量的变化。
交通事故与突发事件： 任何一起交通事故都可能导致局部甚至大范围的交通瘫痪。
停车难题： 寻找停车位也会消耗大量道路资源和时间，加剧拥堵。
城市蔓延： 郊区化发展导致通勤距离增加，进一步增加了交通压力。
其次，分析自动驾驶技术如何能缓解甚至“治愈”首堵病：
自动驾驶技术的核心优势在于其数字化、智能化和协同化的能力，这些能力可以针对性地解决上述部分拥堵成因：
1. 提高道路通行效率：
更精确的跟车与车队行驶： 自动驾驶车辆可以实现厘米级的精确跟车，大大缩短车辆间的安全距离（“车头时距”）。多个车辆组成“车队”（Platooning），以协同的方式行驶，可以显著提升道路容量。想象一下，在高速公路上，自动驾驶车辆组成车队，如同一个高效的“列车”，大大减少了车辆间的间隙和变道频率。
更平稳的加减速： 自动驾驶系统能够以更平稳、更可预测的方式进行加减速，避免了人类驾驶员的急刹车和突然加速，从而减少了“幽灵堵车”（Phantom Traffic Jams）的发生。这种平稳性能够传递到后方车辆，形成一个良性循环。
更优化的车道利用： 自动驾驶车辆可以更灵活地进行车道选择和变换，尤其是在有协同能力的情况下，可以动态调整车道使用，最大化道路容量。
2. 优化交通流：
智能信号灯协同： 自动驾驶车辆可以与智能交通信号灯系统进行实时通信。交通信号灯可以根据车辆的位置、速度和目的地信息动态调整，实现“绿波带”的更优化和更广泛的应用，减少车辆在路口等待的时间。
路径规划与流量均衡： 自动驾驶车辆可以通过V2X（VehicletoEverything）通信，获取实时的路况信息和整体交通流量数据，并据此进行最优路径规划，从而引导车流均匀分布到不同的道路上，避免局部交通过载。
事故预警与快速响应： 当发生事故时，自动驾驶系统能够更快地探测到并向其他车辆发出预警，同时辅助交通管理部门进行快速疏导和清理，最大限度地减少事故对交通造成的影响。
3. 提升安全性，减少因事故造成的拥堵：
人类驾驶员的失误是交通事故的主要原因。自动驾驶技术理论上可以极大地降低人为失误，从而减少因交通事故引起的拥堵。一旦事故发生率大幅下降，因事故导致的临时性拥堵将显著减少。
4. 促进共享出行与公共交通：
自动驾驶技术催生了自动驾驶出租车（Robotaxi）和自动驾驶共享巴士。这些服务可以提高车辆的利用率，减少私家车的保有量，从而降低道路上的车辆总数。当人们可以便捷地使用自动驾驶共享服务时，他们可能更愿意放弃私家车，减轻城市交通压力。
5. 解决停车难题：
未来的自动驾驶车辆甚至可以自行寻找并停入停车位，或者将乘客送到目的地后自行前往较远但空闲的停车场停放，减少了在城市中心区域寻觅停车位造成的拥堵。
第三，分析自动驾驶技术无法“治愈”首堵病，或者存在挑战和局限性：
尽管自动驾驶技术潜力巨大，但要“治愈”首堵病，还有许多挑战和制约因素：
1. 车辆总数仍是关键： 即使所有车辆都是自动驾驶，如果道路上的车辆总数仍然过多，仍然会发生拥堵。自动驾驶更多的是优化通行效率，而非直接减少需求。如果人们为了方便仍然大量拥有私家车，即使是自动驾驶汽车，在高峰期挤在同一条道路上，仍然会造成拥堵。
2. 普及程度和协同能力： 自动驾驶技术要发挥最大效用，需要达到很高的普及率，并且车辆之间以及车辆与基础设施之间需要实现广泛的V2X通信和协同。在混合交通环境下（自动驾驶车辆与人类驾驶车辆并存），自动驾驶车辆的行为可能会受到人类驾驶员不确定性的影响，其效率和安全性都会打折扣。在早期普及阶段，协同效果会大打折扣。
3. “路径选择”的博弈： 如果所有自动驾驶车辆都在寻找最优路径，它们可能会趋向于选择同一条“最优”路径，反而导致该路径的拥堵加剧，而其他路径可能空闲。这就需要更高级别的全局交通流量管理和引导。
4. 基础设施的升级改造： 自动驾驶需要可靠的通信网络、高精度地图、以及能够与车辆协同的智能交通基础设施。这些都需要巨大的投资和长期的建设周期。
5. 交通需求的根本性解决： 首堵病很大程度上源于城市发展模式和居民出行需求的结构性问题。例如，城市功能区划分不合理、公共交通吸引力不足、房地产过度郊区化等。自动驾驶技术无法改变这些根本性的城市规划和发展问题。
6. 人类的“便利性”需求： 即便有自动驾驶共享出行，许多人仍然倾向于拥有自己的私家车，因为它们提供更高的灵活性、私密性和便利性。如果私家车保有量继续增加，即使是自动驾驶私家车，也难以完全根治拥堵。
7. 伦理与政策的挑战： 自动驾驶车辆的普及还需要解决一系列复杂的伦理、法律和政策问题，例如责任划分、数据安全、网络攻击防护等，这些都会影响其推广速度。
结论：
自动驾驶技术可以显著缓解并部分“治愈”首堵病的某些症状，尤其是在提高道路通行效率、优化交通流、减少事故造成的拥堵方面，具有革命性的潜力。
但是，自动驾驶技术本身并不能完全“治愈”首堵病。 首堵病是一个复杂的社会经济和城市规划问题，其根源在于过多的车辆需求、不合理的交通结构以及城市管理效率等多个方面。
要真正解决首堵问题，还需要结合以下措施：
大力发展和优化公共交通系统，提高其吸引力和便捷性。
实施更有效的城市规划，合理布局功能区，缩短通勤距离。
推广共享出行和集约化交通模式，减少私家车保有量。
加强交通需求管理，例如拥堵收费、限行等政策。
持续投资和升级智能交通基础设施，为自动驾驶技术的全面应用提供支持。
所以，自动驾驶技术是解决首堵病的一个强大工具，是未来解决方案的重要组成部分，但它不是万能药。它需要与更广泛的城市交通治理策略相结合，才能真正有效地缓解甚至最终解决“首堵”这一顽疾。 我们可以期待一个更高效、更安全的交通未来，但需要一个循序渐进、多管齐下的过程。
网友意见
可以。
大城市堵车的一个原因有这么几个。
首先，路上的车太多。
第二，大家开车的时候都是有反应时间的，前面的车起步了，后面的司机才会踩油门。
第三，因为原因二，车距小的时候，大家都不敢跑很高的速度。
这三个问题都可以通过自动驾驶来解决。
车距小的问题，反应速度慢的问题都可以用车间通讯来完成。比方说，十字路口排第一的车子会告诉后面的车子“我一秒以后要起步啦，加速度2m/s^2，一直加速到15m/s”，然后后面所有车子都会在同一时间起步，按照同样的加速度，一直加速到同样的巡航速度。
如果任何一辆车发现障碍物要刹车，也会通知后面所有的车，那么整队车都会同时开始刹车。因为去掉了反应的时间，车子之间的车距就可以维持得很小。路上即使有很多车，一样可以跑的非常通畅。
那么，当所有的车子都自动驾驶的时候，就可以实现车辆的复用。你坐车去上班，完全不必要自己买车了，只要上网订一辆自动驾驶汽车，和附近的人一起走，过时不候。减少了路面上的车辆。道路也不会再被停车位占用了车道，把人送到目的地之后，自动驾驶汽车可以去别的地方载客，或者停到某个地下停车场去。
自动驾驶还可以避免交通事故，减少拥堵的可能。
再者，还有潮汐车道。大堵车的时候，很常见的情况是只有一个方向堵，对行方向基本没什么车。现在的潮汐车道调整一般需要大量的交通指示灯或者用于挪动隔离墩的特种车辆。当车辆全部自动驾驶之后，潮汐车道可以按照算法随时调整。一条高速公路在必要时可以全部向一个方向通行。
这将是“超级公共交通”的未来图景。很多人买车都是为了买个“备用”。上班真的需要5个座位吗？真的需要巨大的后备箱吗？通勤用、买菜用的自动驾驶车辆，可以很小，使用效率很高。所以就算不愿意与别人分享一辆车，也可以用一辆很小的单座自动驾驶车辆。
这些车辆在上下班高峰期之外，也不必静静地停在停车场里。他们将是自动化快递、外卖、物流配送的执行工具。
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当然，要实现所有这些，可能至少还得三五十年吧
能，但现在不能。
先看看堵车的原因，编了个小程序模拟了之前好奇实验室 @滕腾 做的“幽灵堵车”实验，主要是想分析在一个环形车道上行驶的一列汽车为什么也会莫名其妙的出现堵车。
（挂链接【好奇实验室】23辆车封闭实测“幽灵堵车”）左图是好奇实验室的实验截图，右边是我的程序。
其实之前日本人的实验我几年前就看过，但是原因一直没想明白。答案直到两个月以前学驾照时一下就通了！因为我的教练Rainer跟我说：你丫别贴前面车这么紧，保持一半车速的车距！
当时在高速上的我虎躯一震！距离S和速度V成正比？这不微分方程么!微分方程的解只有三种形式：指数函数，三角函数，以及他们的神奇组合。指数函数的结果就是要么汽车飞起来，要么汽车停下来；而三角函数的结果就是汽车速度周期性更替，周期到了波谷，堵车不就出现了么。然而在以上思考过程中，我走神了……于是Rainer发飙“你个倒霉孩子看旁边车道了么你就打转向灯！考试时挂就挂你这样的！”
我的这个程序非常简单，一个半径100米的圆，N辆汽车。汽车沿圆周排好，初始车速是间距一半，如果所有车都精确地维持原速度，他们就会一直均匀的绕圈。之后，按照Rainer的公式，间距太大就加速，间距太小就减速，不允许倒车，最低车速设定为0。就这么几个简单的限制条件，但是运行以后结果非常有意思！
在运行20秒之后，我为红色的车设定了一个点刹，速度会有一个陡降，之后一切照旧。然而这之后，根据参数不同，最后的结果也非常不同，比如不同的加速度，不同的速度车距比例。知乎不能传gif，动态演示过程放链接吧，另外感兴趣的同学可以找我要代码自己玩。
最后的结果有这样的（左上是车辆时时图，右上是红车的速度记录，左下是每辆车的实时速度，右下是车辆间的实时距离）：
动图：http://ww4.sinaimg.cn/mw690/6d03fb98gw1f37quh8dxug20io0e0gxj.gif
这个是运行了200次之后堵成一个长列的，但是这一长列车在慢慢减速。（初始设定：车速/车距比0.3，加速度0.001）
（上图）这个是堵成两个节点的，与上图相比，此实验将汽车的加速度调节为原来的6倍。
动图：http://ww1.sinaimg.cn/mw690/6d03fb98gw1f37quhjl06g20io0e0dtl.gif
（上图）一开始稳定了一段时间，然后突然开始堵车，并且在一个圈里堵成了三个节点，并且中途会完全停止的。此实验为将加速度再提高10倍。
动图：http://ww1.sinaimg.cn/mw690/6d03fb98gw1f37qukig7yg20io0e0nkr.gif
（上图）还有这样在遇到干扰后回复到一个稳定震荡的。（车速/车距比0.5，加速度0.001）动图：http://ww1.sinaimg.cn/mw690/6d03fb98gw1f37qup1ddwg20io0e0qe7.gif
Rainer给我讲过一个段子：
—— Was ist der Unterschied zwischen einer Autoschlange und einer echten Schlange?
—— Bei der Autoschlange ist das Arschloch immer vorne!
——蛇和堵车的队伍有什么区别？（德语的蛇有排队的意思）
——蛇的菊花在后面。（菊花在德语是脑残的意思，暗指堵车是最前面的脑残造成的）
这真的是我在德国听过最好笑的段子了，真的，他们的笑点就这么低。
也就是说一个轻微的扰动就会不断向后传播并被不断自激放大。你在高速上遇到了堵车很有可能就是因为几百公里外的一个哥们为了点烟减了一下速。
最后我尝试了一下，没有红点突然出现的点刹，只是在每次循环时为所有车的速度加上1%的随机噪声，结果用了200多次循环之后震荡迅速放大，如期堵车了……（下图）动图：http://ww2.sinaimg.cn/mw690/6d03fb98gw1f37qv3am7ig20io0e0axt.gif
这种情况其实在自然界里特别常见，即:个体的简单行为造成的群体宏观效应。有一门专门研究这个理论的学科，叫做协同论，创始人是我们学校的一个老教授。我们看一下自然界中类似的情况：
1. 第一个是一个给狗喂食的视频，和我们做的实验差不多：
一群小狗冲到饭盆抢吃的，结果居然就莫名其妙开始围着饭盆一边吃一边转了起来……
动图戳：http://ww2.sinaimg.cn/bmiddle/630ff0a6jw1e4owainx8wg208r05nb2b.gif
（来源：安徽卫视超级新闻场）
2.然后是海洋中的鱼群：
（图片来源：FLICKR: ADAM RIFKIN）
3.蝗虫群会因为密度的改变而引发蝗虫性格的变化最终演变为蝗灾
英科学家发现蝗虫聚群的原因 --生物通
4.蚂蚁的“死亡漩涡”，因为错误的反馈，蚂蚁开始绕圈直到力竭而死。
以上的种种例子都是自组织行为，大自然的规律还真是无法抗拒啊……
然而你以为只有愚蠢的动物会出现自组织行为么？
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你记不记得上学时吵闹的教室瞬间安静下来时的样子。
个体之间的信息传递一定有延迟，就是这个延迟直接导致了一个反馈机制的形成，这个反馈会直接影响到最终的预期，堵车就是其中之一。
一座城市的交通系统模型会复杂的更加恐怖，而我们现在的管理手段还是只有交通标志和交通规则这些非即时手段。
假如所有车辆可以在红灯后同时起步，假如车流量可以被动态规划，假如红绿灯的时间可以根据路况调整，不知我们会省下多少时间，省下多少油耗，北京的天也能多蓝一些时候。
要完成这些，就需要给一座城市的交通体系一个大脑，让交通体系从个体的自组织行为变为个体间可以协调的整体系统。但这之前，更重要的条件是——给大脑一个可以控制的躯体。
自动驾驶不能解决大脑问题，但是确实一座城市交通系统升级的必经之路。就好比想要通网先要修光纤一样。并且自动驾驶并不再是科幻小说中的天方夜谭，而是实实在在我们能看到的技术，百度、沃尔沃、长安睿骋的自动驾驶都在北京的马路上成功的进行过试驾。
百度
（图片来源：华尔街论坛 巨头抢滩无人驾驶 “按捺不住”的百度将在美国测试无人车）
沃尔沃
（图片来源：Sohu汽车交通部长杨传堂体验自动驾驶，中瑞将联推智能交通）
长安
（图片来源：汽车之家【说客】长安睿骋，自动驾驶到底有多智能？）
然而自动驾驶现在面临的最大挑战并不是技术问题——而是让人尴尬的法律问题：出了事，算谁的？
试想万一撞了车:
客户一脸懵逼：不是老子开的啊！
厂商一脸无辜：你买了刀子自己切了手还要去找卖菜刀的赔医药费么？
受害者：那我去找谁说理？
本来这是一个无解的问题，但是直到我看到了这样一个新闻：
多少碰瓷的大爷们要笑开花了啊！跟老伴合伙买一辆，每天撞自己，发家致富的又一途径啊！
玩笑归玩笑，城市是一个复杂的生命体，城市的进化一定需要承担相应的代价，但是有问题就一定有解决的方法。智能驾驶是解决超级城市交通规划最便捷的方法，我们已经有了足够的技术积累，我们有GPS的高精度定位，有详细的数字地图，有高灵敏度的传感器，有人工智能的算法，加上汽车行业自身130年的行业基础，实现自动驾驶，所需的就只差推动它的勇气了。
只是偶尔一想到如果自动驾驶普及以后，Rainer就要失业这件事，还是有些小小的难过……
任何没有在首堵生活过的人评论的在科学都没有意义，我的回答是不能。首先要明白，首堵并不是所有时段所有道路都堵成一锅粥，四环以外只要选好时间错开一个多小时的高峰无事故基本还算通畅，所以咱不讨论四环外的事情。首堵四环内最严重的问题不在于驾驶员素质，当然驾驶员素质也有很大关系但绝不是主因，首堵的主因是，规划的不合理导致的车流过于密集，俗称车太多，自动驾驶再厉害，遇见车多也只能大家一起停在路上。当然规划不合理也不是规划者的责任，而是把行政中心选在旧帝国行政中心的时候已经决定了。旧帝国的首都规划，气派威严好看才是首要任务，至于方便出行，实在是考虑的不多。一个农业帝国的行政中心做工业国的行政中心，底子不行，后期再咋弥补都是有限的
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