古人可以空手抓箭, 現代人連空手抓雞都有問題
而且提到的技術全都是在提醒駕駛人要注意車況, 跟提升反應能力一點關係都沒有. 唯一可行的解法就是全面自動駕駛, 才能解決駕駛人
古人可以空手抓箭, 現代人連空手抓雞都有問題
而且提到的技術全都是在提醒駕駛人要注意車況, 跟提升反應能力一點關係都沒有. 唯一可行的解法就是全面自動駕駛, 才能解決駕駛人
你說的對, 台灣駕駛最大的問題就是在專注度, 一上車就是: 高談闊論, 玩手機, 追劇, 睡覺. 但專注度高的很可能都把馬路當賽道, 唯有導入自動駕駛才能解決掉台灣惡駕駛
說那些方法在雪遂一點用處都沒有, 反增加問題.
1. 感應式車道線. 成本高, 維修困難. 且依目前國人開車方法, 開放變換車道後, 肯定一直亂閃
2.車道偏移警示, 跟本是用來讓你在自己的車到內使用, 不是切換車道的用圖
最後 ChatGpt Ai 還跟我說. 要改善雪隧塞車 方法跟你想的可切換車道一點關係都沒有, 開放可切換車道反導致更會塞車, 會產生更多的交通波.
ChatGpt Ai 的方法
動態車速控制（Variable Speed Limit, VSL）
不是固定速限（例如永遠90）
而是：
車多 → 降速（例如70）
車少 → 放寬（例如90）
為什麼有效
因為可以消除：
忽快忽慢
急煞連鎖
本質是在壓制：
交通波
強制車距控制（這個超關鍵）
做什麼
用攝影＋AI抓「跟車太近」
或用地面標線＋取締
👉 為什麼有效
雪隧最大問題：
❗ 車距太短 → 一煞車就連鎖
如果車距拉開：
煞車波不會擴大
流量反而更穩
很反直覺的一點
👉 車距變大 ≠ 變塞
實際上：
✔ 車距越穩 → 整體通行量反而更高
③ 入口匝道流量控制（Ramp Metering）
👉 做什麼
在隧道入口：
紅綠燈控制上車流
不讓車一次灌進去
👉 為什麼有效
雪隧常見問題：
外面還好
一進隧道 → 突然塞
👉 原因：
流量瞬間超過容量
👉 解法效果
防止「瞬間爆量」
維持穩定密度
這三個為什麼有效（核心原理）
這三招其實在做同一件事：
👉 降低變異（speed / spacing / flow）
交通最怕的不是「多」
而是：
❗「不穩定」
所以... ChatGpt AI 的想法跟你想的不一樣 還要給更多的限制, 才會更順暢
happylin wrote:
交通最怕的不是「多」
而是：❗「不穩定」
其實這問題在汽車版最有名的內線超速那版就多方論證過，其實整體維持穩定車速、不頻繁變道，反而可以最大化提升車流。
但沒用的，總是有極少數人不追求大眾利益，而是追求自己最大效率化。至於因此造成的社會成本，則轉嫁給全體社會大眾。
AnthonyHao wrote:
從雪山隧道看政策落後與科技突圍
沒有交通事故但卻塞車的原因
1. 車輛無法順暢下交流道，交流道附近經常都是最塞的
2. 插隊，插隊會讓後面車流慢下來
3. 少數車輛龜速，讓後面車速都慢下來
大多數人都將塞車原因歸咎於3. 龜速
事實上，1>2>3
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