資料基礎

「行車時間」和「讀取速度」的道路管理洞察資料模型是結合不同資訊來源所建構：

  • 匯總地圖資料：最重要的來源是 Google 地圖匯總的匿名資料，Google 地圖可藉此計算全球道路上車輛的即時速度。

  • 歷來流量資料：系統會隨著時間累積匯總使用者資料，建立歷來流量模式，藉此瞭解特定道路在任何時間和星期幾的「正常」流量。

  • 補充資料：系統會將歷來資料與其他資料合併，包括來自合作夥伴 (例如當地交通運輸部門) 的第三方資訊，以及 Google 地圖使用者回報的即時使用者意見回饋，例如事故或施工。

AI 會整合這些資訊來源，運用即時資料瞭解目前狀況，並根據歷來資料提供基準預測。這項融合技術是預測路線的關鍵，例如：

  • 短路線主要取決於當下和即時資訊
  • 較長的路徑會使用進階 AI 模型，根據即時資料預測附近路段，而較遠的路段則會更依賴歷史模式。
  • 如果道路的即時信號有限，系統會更依賴歷來資料來預測車速減緩情形。

延伸閱讀

如要進一步瞭解 Google 的道路資訊，請參閱下列 Google 網誌文章：