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霍金的派对：从科学天地到数码时代 [:1707629789]
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霍金的派对：从科学天地到数码时代 让红绿灯变得更聪明(1)
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汽车是现代社会不可或缺的工具。不过，很多人在享受汽车便利的同时，也深受交通堵塞之苦。在现代社会面临的诸多问题中，交通堵塞是比较棘手的一个，而且汽车的地位越是重要，它带来的损失也就越大。以号称“车轮上的国家”的美国为例，每年因交通堵塞带来的经济损失超过1000亿美元，浪费的汽油超过100亿升，累计浪费的时间超过50万年（确切地说是“人年”），而且还导致大量额外的空气污染。
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为缓解交通堵塞问题，人们想过很多办法，其中很重要的一项就是优化红绿灯系统（因红绿灯往往是交通堵塞的枢纽之处），比如对主干道上的红绿灯进行协调，使得车子行进时，前方的信号逐次转绿。不过，这种令人赏心悦目的红绿灯协调所依据的通常是高峰时段的车流规律，在其他时段的效果就没那么好，而且它为了保障主干道的交通，常常会过分牺牲其他道路。
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除这种本质上是依固定程序运作的红绿灯系统外，人们还研究过其他系统，比如由车流量的大小来确定红绿灯的转换，使车流量大的道路为绿灯。这类系统称为局部优化（local optimization）系统。不过，让车流量大的道路为绿灯貌似优化，其实并非良策，因为在一个方向的车流量持续很大时，它往往会使另一个方向的红灯时间太长；而在两个方向的车流量彼此接近时，它又往往会使红绿灯的转换太过频繁，以至于无法有效地疏减车流。
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不过，最近几年，德国研究者莱默（Stefan Lämmer）和赫尔宾（Dirk Helbing）为缓解这些问题做了一些新努力，并取得了一些成果。
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莱默等人的努力从原理上讲其实很简单，那就是将红绿灯的转换设计得更聪明一些。具体地说，是以红灯方向的车流量达到一定数量作为红灯转为绿灯的条件，并且该数量并非简单地以大于绿灯方向的车流量为标准（即并非总是让车流量大的道路为绿灯），而是随红灯的持续时间而变，持续时间越长，该数量越小（具体的变化方式有一定的选择自由度）。这是什么意思呢？就是说红灯的持续时间越长，转为绿灯所需的车流量就越小，也就是越容易转为绿灯。不仅如此，当红灯的持续时间长到一定程度时，该数量将降为零，这意味着红灯方向哪怕只有一辆车，也可获得绿灯，从而避免了因一个方向的车流量持续很大而使另一个方向的红灯时间太长的问题。同时，这也意味着红灯刚开始时，会因该数值较大而不容易转为绿灯，从而避免了红绿灯转换过于频繁的问题。此外，这一设计还自动保证了车流量大的道路获得较大比例的绿灯时间，因为它会更容易——或者说更快地——满足红灯转为绿灯的条件。为了让红绿灯在各个时段都“聪明”，莱默等人还在高峰或低谷时段，对该数值作整体性的上调或下调。最后，在各方向的车流量都极低的情况下，莱默等人的设计还会自动转入普通的局部优化系统，让车流量大的道路为绿灯，从而避免诸如在半夜空荡荡的街道上遇到红灯那样的情形，而这在现有的红绿灯系统下是很常见的。
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这种设计的效果如何呢？莱默等人进行了模拟。他们模拟的是德国城市德累斯顿（Dresden）的一个繁忙街区，那里有十几个间距不等的红绿灯，火车站、有轨电车、公交一应俱全，还有大量行人及其他车辆，交通状况特别复杂，现有红绿灯系统的表现则特别不佳。莱默等人的模拟显示，他们的设计可以使平均交通延误时间减少10％～30％。
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不过，以现有红绿灯系统表现特别不佳的街区作为比较对象恐怕不是最有说服力的，因为不同系统的薄弱点往往不同，在一个系统的特别薄弱之处，另一个系统哪怕整体上未必更优也很可能会表现得更好。因此，莱默等人的设计也许还需要更多的模拟乃至在实际情形的检验才能真正确定其效果。但起码从思路上讲，他们的设计是有一定道理的。
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让我们期待在不太遥远的未来，红绿灯将变得更聪明，人们的出行也将变得稍稍通畅一些。
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(1) 本文发表于《科学画报》2013年第10期（上海科学技术出版社出版）。
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霍金的派对：从科学天地到数码时代 交通堵塞的物理学(1)
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学物理的人常会产生一些奇特联想。比如水在适当条件下会出现所谓“过冷”（supercooling）的现象，温度低于冰点而不结冰，但只要稍加扰动或掺入杂质，就会快速凝结成冰。最近几个月，我每天上下班在某高速公路上开几十分钟的车，渐渐地，注意到了一个有趣的现象：那高速公路通常是畅通的，但稍有干扰都不行，小雪、小雨、小雾，甚至一辆警车停在路旁，都常能使它堵塞得一塌糊涂。每当我的车子陷入那样的堵塞之中时，我就会恨恨地联想起过冷水的凝结来。
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原以为这不过是自己的奇特联想，却不料这些天打算以交通堵塞作为本期专栏短文的题材时，一查资料，居然发现有关交通堵塞的流行理论包含了这一联想。
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我们从头说起吧。自汽车的大规模使用开始，交通堵塞这一现代社会的顽疾就不曾离开过我们，对它的研究也因此有了一段不算太短的历史。在这种研究中，一个很流行的视角就是将车流与水流相类比。早在20世纪50年代，英国流体力学专家莱特希尔（James Lighthill）与应用数学家惠瑟姆（Gerald Whitham）就提出了一个模型，将高速公路上的车流类比于水管中的水流。这一模型称为莱特希尔-惠瑟姆模型（Lighthill-Whitham model），是许多后续研究的基础。20世纪90年代初，德国物理学家奈格尔（Kai Nagel）和施莱肯伯格（Michael Schreckenberg）等人推进了这种类比，在他们的模型中，司机的行为被抽象为了几条主要特征：比如司机们会努力维持与前方车辆的安全距离；比如安全距离是随车速的增加而增大的。这些特征符合几乎所有司机的行车习惯，从而是很合理的。通过这样的模型，奈格尔等人发现当车流密度达到某个临界值之后，车流速度会明显减缓，也就是说会发生交通堵塞。
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这是一个不错的结果，可惜却太规律了一点，从而不足以说明如本文开头所述的那种现象，即交通堵塞有时似乎是由极偶然的细微因素引发的。为了进一步探究交通堵塞的秘密，1995年，奈格尔等人对模型作了进一步修订，引进了一条描述司机行为的新特征，即假定司机们会倾向于尽量维持自己的车速。在这一假定下，奈格尔等人发现，当车流密度超过临界值时，由于司机们维持自己车速的顽固意愿作祟，车流仍会保持较高的速度。但那样的车流将逐渐失去稳定性，各种偶然因素，比如道路缺陷、天气因素乃至某位司机的刹车踩得太重，都会被快速放大并导致交通堵塞。这一结果正是本文开头所提到的交通堵塞与过冷水的凝结这一物理现象之间的相似性。
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交通堵塞与物理现象之间的相似性还不止于此。奈格尔等人的模型——经过与现实数据的比较——虽然对交通堵塞作出了较好的描述，却也并非尽善尽美。更细致的考察发现，现实的车流中除了畅通和堵塞之外，还有一种很常见的状态，就是所有车子都以大体相同的速度缓缓行驶。20世纪90年代末，这种被称为“同步”（synchronized）的状态被俄裔德国科学家科纳（Boris Kerner）等人吸收进了一个新的模型。在这种模型里，车流与水流的类比走得更远：正如水有汽、水和冰三种状态，车流也有畅通、同步和堵塞三种状态；而且正如汽的结冰通常要经过“水”这一中间状态，交通状态由畅通到堵塞也通常会经过“同步”这一中间状态。这种模型被称为“三相交通理论”（three-phase traffic theory），也引起了一些人的关注。
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这些有关交通堵塞的研究由于其与物理学的相似，而被一些人称为了“交通物理学”（traffic physics）。“交通物理学”虽还处在发展阶段，却已有了许多应用。就拿交通堵塞与过冷水的凝结之间的相似性来说，它所显示的交通堵塞与偶然因素之间的密切关联可以启示人们关注一些看似细微的东西，比如司机踩刹车过重的情形。研究表明，只要消除20％的司机踩刹车过重的情形，就能显著改善道路通行状况。在这方面，开发自动或半自动的驾驶技术或许是大有可为的。除这种微观应用外，交通物理学还可以有更宏观的应用，比如预言交通堵塞的发生，并将结果实时提供给司机，以起到预警及避免堵塞的作用。
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(1) 本文发表于《科学画报》2014年第4期（上海科学技术出版社出版）。
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