根據分析公司Inrix 收集的車輛和智慧型手機數據，在西雅圖，駕駛每次遇到紅燈時，平均要等20 秒才能再次變綠。這種延誤不僅令人煩惱，而且僅在西雅圖，每天就會向大氣中排放約1000 公噸或更多的二氧化碳。在Google新的人工智慧軟體的幫助下，環境和駕駛員的損失都開始大幅下降。

西雅圖是包括雅加達、裡約熱內盧和漢堡在內的四大洲十幾個城市之一，這些城市根據Google地圖的駕駛數據對一些交通信號進行了優化，旨在減少車輛空轉造成的排放。該專案利用人工智慧演算法分析來自地圖使用者的數據，初步調整了70個交叉路口的配時。根據Google對去年和今年測試的調整前後交通流量的初步統計，其人工智慧驅動的繁忙信號燈配時建議每月可為3000萬輛汽車減少多達30%的停車次數和10%的排放量。

Google今天公佈了這些早期成果，同時也公佈了利用其數據和人工智慧研究人員推動環境永續發展的其他項目的最新進展。該公司正在將地圖中的節油路由功能擴展到印度和印度尼西亞，該功能可引導駕駛員選擇交通流量較少的道路或上坡行駛；它還在向比利時、荷蘭、盧森堡和德國西北部的空中交通管制員提供飛行路線建議，以減少造成氣候暖化的煙塵。羅滕伯格說，Google優先支持那些僱用了交通工程師並能遠端控制交通號誌的大城市，同時也在全球推廣這項技術，以證明它在各種條件下都能很好地發揮作用。Google工程師和印度海得拉巴的官員在討論交通號誌的設置，這是該公司利用其地圖應用程式中的數據減少交通堵塞和汽車廢氣排放項目的一部分。透過地圖數據，Google可以推斷出每個城市數千個十字路口的訊號時間和協調情況。然後，該公司科學家開發的人工智慧模型可以分析過去幾週的交通模式，確定哪些信號燈值得調整–主要是在城市地區。然後，它會建議改變設置，以減少走走停停的交通流量。系統中的過濾器會嘗試阻止一些不明智的建議，例如那些可能對行人不友善的建議。Google的一些建議非常簡單，例如在特定時段將綠燈亮起與下一個綠燈亮起之間的時間增加兩秒鐘，這樣就可以讓更多車輛不停車通過兩個路口。更複雜的建議可能涉及兩個步驟，既要調整特定號誌燈的持續時間，又要調整該號誌燈與相鄰號誌燈之間的偏移量。城市工程師登入Google線上儀表板查看建議，然後將其複製到照明控製程式中，幾分鐘內即可遠端應用；對於未連網的信號燈，工程師可以親自到路口的控制箱前查看。無論在哪種情況下，Google都能利用自身的數據進行計算，使城市不必自己收集數據–無論是透過感測器自動收集，還是透過人工進行費力的統計–也不必自己計算或目測調整。在某些城市，十字路口的設置可能多年不變。羅滕伯格說，在某些情況下，該計畫引起了人們對通常被城市領導者忽視的交叉路口的關注。Google的系統可以根據交通模式的變化，每隔幾週進行一次調整，但目前還不具備即時調整的能力，而許多城市都不具備支援即時調整的基礎設施。羅滕伯格說，Google與以色列理工大學和加州大學柏克萊分校的交通工程教師合作開發了”綠燈”系統，用戶還包括海法、布達佩斯、阿布達比和峇裡島。為了驗證Google的建議是否有效，城市可以使用錄影或其他感測器進行交通統計。將電腦視覺演算法應用到城市影片中，最終可以幫助Google和使用者了解傳統交通數據不易發現的其他影響。例如，當Google工程師在布達佩斯親眼目睹”綠燈”調整方案生效時，他們注意到闖紅燈的人少了，因為司機不必再等待多個紅燈變綠燈的周期才能通過十字路口。Google的其他一些氣候提示，包括在航班和食譜搜尋結果中顯示估計排放量，令包括航空公司和養牛場主在內的一些團體感到沮喪，他們指責Google使用了不正確的數學方法，歪曲了他們的行業。到目前為止，Google的”綠燈計劃”獲得了好評，但今天公佈的有關其工作原理的新細節以及明年將該系統擴展到更多城市的計劃可能會引起更多的關注。德州農工大學（Texas A&M University）助理教授古尼-沙龍（Guni Sharon）也正在研究人工智慧優化交通號誌的潛力。但在他看來，更全面的人工智慧和感測器系統，使號誌燈能夠根據交通狀況進行即時調整，可能會更加有效。沙龍說，Google的交通號誌系統似乎採取了保守的方法，它允許城市利用現有的基礎設施，因此採用起來更容易，風險也更小。Google在其”綠燈專案”網頁上說，它希望結果會不斷變化，並將在即將發表的一篇論文中提供有關該專案的更多資訊。