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利用人工智能减少城市排放的Green Light项目
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原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
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内容提要
谷歌的Green Light计划利用人工智能和Google Maps驾驶趋势来优化交通灯计划，减少城市交叉口的排放。通过协调相邻交叉口，城市可以改善交通流量，减少停车和排放。早期数据显示，交通停车次数可能减少30％，交叉口排放可能减少10％。Green Light现在在12个城市的70个交叉口中运行，每月可为多达30M次汽车出行节省燃料并降低排放。
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关键要点
- 道路交通对全球和城市温室气体排放负有重要责任，尤其是在城市交叉口，污染水平可能比开放道路高29倍。
- 交叉口排放的一半来自于交通的停车和起步，通过利用人工智能可以优化交通信号灯，从而减少这些排放。
- 谷歌的Green Light计划利用人工智能和Google Maps驾驶趋势来建模交通模式，并提出优化现有交通信号灯计划的建议。
- 城市工程师可以在五分钟内实施这些优化，使用现有基础设施。
- 通过协调多个相邻交叉口，城市可以改善交通流量，进一步减少停车和排放。
- 早期数据显示，交通停车次数可能减少30%，交叉口排放可能减少10%。
- Green Light目前在12个城市的70个交叉口中运行，每月可为多达3000万次汽车出行节省燃料并降低排放。
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