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  幽灵堵车，是一种奇妙的交通现象。路上开着开着就堵起来了，前面明明没发生意外事故，没有封闭施工的车道，也没觉得这是交通要道。很长一段时间过后，车流又会丝毫没有征兆的顺畅起来，就像被一个看不见的幽灵堵住一样，令人匪夷所思。

  但尽管如此，我们事实上可以 对这类拥堵建立模型，甚至理解它们形成的原理——想要在将来避免此类交通拥堵，事实上，我们实际上已经比你 想象的还要更进一步了。

  这不一定意味着车太多了以至于无法顺利通过某一路段，至少当每个司机都与其他司机保持 一致的速度和间距时，幽灵堵车就不会发生。

  在这密集但流动着的车流中，只要有细微的变动 就会造成连锁反应，导致堵车。

  后面的每一个司机就会 踩刹车踩得更重，致使路上的车辆形成，一条向后延伸的刹车灯浪。

  当路上车流密度较低时，交通会很顺畅，因为小的干扰，比如个别车辆变道或弯道减速，可以被其他司机的调整所抵消。

  但是一旦路上车辆的数量 超过临界密度时，一般来说指车距小于 35 米，总系统的行为 就会发生巨大变化。

  动态不稳定性并不是 幽灵堵车所特有的——它也存在于雨滴、沙丘、 云朵形态等等。

  在临界密度之上时，任何额外的车辆都会降低 每秒通过路上某一点汽车的数量。

  这反过来意味着需要更长的时间，才能让局部的一队车辆通过某段道路， 更进一步增加了车流密度，最后导致了停停走走的交通。

  司机往往意识不到他们要 远在堵车之前就刹车，这在某种程度上预示着他们最后要狠狠的刹车 来避免撞车。

  更糟糕的是，司机在减速后 往往会加速过快，也就是说他们会比后方的平均车流开得更快。

  然后，他们必再次刹车，最终形成另一个反馈回路，造成更多停停走走的拥堵。

  在这两种情况中，司机让 堵车变得更糟糕了，仅仅因为他们不能很好地 预知前方的车况。

  自动驾驶汽车配有前方路况的数据，这一些数据来自于 互联的车辆或路况传感器，可能可以实时避免幽灵堵车。

  在保证安全的情况下 这些车辆会保持一致的速度，和整体车流的平均速度匹配，进而避免拥堵车潮的形成。

  在已经存在拥堵车潮的情况下，无人驾驶汽车能够直接进行预测，相比人类司机更早 并且更缓慢地刹车，以此来降低拥堵车潮的强度。

  这并不需要很多辆 无人驾驶汽车就能实现——在最近的一次实验中，每 20 名人类司机 对应一辆无人驾驶汽车，就足以缓解并预防拥堵车潮形成。

  但是新型技术 能够在一定程度上帮助减缓这些状况，让我们的道路更安全、日常通勤更加有效、 空气更加清洁。

  下次你再遇到堵车时，这样想想也许会有帮助： 其他司机并不一定是存心这样的，他们只是无法预测前方的路况，并相应地调整驾驶策略。

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