域名频道资讯站日本国土交通省的调查显示，在乘车出行所耗费的时间中，交通拥堵所占的比例约为4成，拥堵导致的日本全年经济损失相当于280万人的劳动力，同时也在加剧巴士和卡车的驾驶员短缺。
富士通运用以量子理论为参考的高速计算机技术“Digital Annealer”，力争开发出优化100万辆规模的交通量的技术。利用媲美量子计算机的计算能力，结合汽车的通行量、交通管制和事故有无等有关交通拥堵的各项条件，在短时间内完成分析。随后向每辆车提示能以最短时间到达目的地的最佳路线。
目前，日本的交通拥堵预测由NEXCO东日本等的“交通拥堵预报员”依据过去3年的数据，通过“交通拥堵预报日历”进行预报。这套系统可以预测截至数个月后的交通拥堵的时间和距离，并由道路交通信息通信系统(VICS)面向车载导航仪等提供交通拥堵信息。
新技术则能几乎实时分析拥堵状况，准确度进一步提高，而且可以针对每辆车给出避免交通拥堵的最佳路线的提醒。数据将向自治体、汽车厂商和运输公司等销售。
日本电装和丰田通商在泰国启动了旨在缓解交通拥堵的验证试验。携手在世界范围内率先运用基于量子理论的计算机实现商用化的加拿大D-Wave Systems(DWS)，分析在泰国行驶的13万辆车的数据。可瞬间算出到目的地的最佳路线。
将收集在交通拥堵频发的特定区域行驶的汽车的全球定位系统(GPS)数据，计算行驶中的汽车的动态。计划通过不断积累缓解交通拥堵的经验，尝试应用于新一代车载导航仪系统和自动驾驶。
在世界范围内，德国大众利用基于量子理论的计算机，已在中国北京启动了试验。
此外，利用人工智能缓解交通拥堵的尝试也已经出现。NEXCO东日本和NTTdocomo力争通过人工智能缓解连接千叶县木更津市和川崎市的高速公路“东京湾跨海大桥”的交通拥堵。将预测每30分钟的公路所需时间和交通需求。在NEXCO东日本的网站上发布信息。
预测值利用人工智能来综合过去的交通拥堵发生信息、以及NTTdocomo通过手机定位信息收集到的正午时房总地区车辆数的数据加以计算。在验证试验中，成功预测了9成交通拥堵的发生。今后将讨论推广至其他高速公路。
本文素材来自互联网
