<divtentadv>改進之后的模擬路況，通暢度提升了百分之十七，堵車頻率降低了百分之二十。
車輛紅綠燈等待，擁堵時間減少，平均到達目的地的時間，縮減了足足百分之十五。
這些都證明了他們研發的智能交通系統，成功了。
做到了能通過控制交通信號燈，統籌全局，優化道路環境的目的。
這怎能不讓學生們歡呼。
“系統如今只能說是初步完成了，接下來它還需要繼續學習，我們還需要給出更多的模擬環境，讓機器快速成長。”
智能交通系統制作組的組長，江晨開口說著。
聞言，同學們都是點頭。
的確，模型是需要學習，不斷訓練才能發揮作用的。
就比如大多數語言類文字ai模型，就需要再往上學習大量的文字內容，然后經過工作人員的模擬訓練，甚至是用戶的模擬訓練，才能越來越精準的回答用戶的問題，給用戶展示答案。
自家的智能交通系統也是一樣的，必須經過大量的模擬，訓練才能更精準的展現能力。
大家對于自家智能交通系統的前景，都非常看好。
堵車如今可是全世界大城市的難題。
哪怕不可能根除，只是緩解了一部分，也有著巨大的市場。
他們這些創造者，說不定也能像健身，土木建筑科研班的學生一樣，直接一夜暴富。
這怎能不讓學生們的心動。
江晨也是一樣的。
這段時間夜以繼日，甚至熬夜測試環境跑程序查bug，雖然本身就對人工智能感興趣是主要的原因。
但學院對于學生研發的東西從不貪婪。
大方給與分成，也是學生們努力的動力之一。
畢竟在這個時代，誰會不想要財富自由呢？
正在學生們為自己創造出智能交通系統，為這個ai的未來期待時。
老師得到消息，也來到了機房。
看著大屏幕上的測試結果，老師也露出了笑意，毫不吝嗇贊美：“做得不錯，比我預期的要更快一些，我以為你們要等過年快放假了，才能做出來。”
同學們聽到老師的夸獎，都是格外的自豪。
老師看著模型，思索著開口：“但這個大模型，還是沒有完全完善。”
“虛擬的模擬環境，終究跟真實的路況環境不同。”
“真實的路況更加復雜，例如在節假日的時候，車流就會跟工作日完全不同。”
“而且不同的節假日，車流大規模流動方向也不同。”
“例如端午中秋過年之類的，大部分車流可能是選擇通過城市，上高速回家，亦或是大量前往高鐵站，飛機場等等。”
“而五一，十一這類旅游熱門假日，又是另一番景象。”
“再比如如今大多數城市都在搞演唱會經濟，許多到大型城市，都會經常出現演唱會，音樂節之類的大型活動，導致該區域車流量異常攀升，車況堵塞……”
“而這些，都是需要智能交通系統能夠提前判斷的，不然終究不完美。”
“城市交通，不只是跟道路，跟紅綠燈有關，所以你們還有的研究。”
聞言，原本興奮的同學們，表情都是瞬間僵硬。
江晨也是如此。
老師說的，好像的確很有道理。
一座城市里能影響交通的因素，真的太多了。
想要做好全局交通統籌，不僅要考慮節假日，各種大型活動什么的，甚至還要考慮突發狀況。
比如什么某條路突然撞車了，把路封死了這種事情。
這類情況，在模擬環境里都是沒有的。
但現實中，卻是必然會遇到的。
但想要讓系統實現這樣的功能，簡直是不要太難。
復雜程度幾乎翻了幾倍。
這得多久才能研發出來啊？
學生們都是有點蛋疼。