“车多必堵”？- 车速过慢才堵- 听院士如何讲解

中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚在央视的面对面节目中表示：交通拥堵的根源并非车辆过多，而在于车速过慢，不是因为堵车才慢，而是因为慢才堵车。

这一论断颠覆了“车多必堵”的传统认知。

王坚团队通过卫星图像实测发现，北京市汽车保有量约 700 万辆，但午间 11 点的北京二环主路仅约 6000 辆车就能引发严重拥堵。

这说明在车辆远未达到道路承载极限时就出现了拥堵状况，颠覆了 “车多必堵” 的传统认知。

王坚认为这是低速引起的连锁反应。

车辆低速行驶会降低道路通行效率，引发车流 “堆积” 的恶性循环。

比如一辆车在路口因某些原因减速或犹豫几秒钟，后方的车辆就会跟着踩刹车，这种 “涟漪效应” 在车流量大的早晚高峰会被无限放大，最终形成大面积的拥堵。

王坚用物理学中的 “纳维 - 斯托克斯方程” 来比喻交通流的现象，车流速度每降低 10%，拥堵指数就会指数级暴增。

这意味着即使车辆数量没有明显增加，但只要车速下降到一定程度，就会导致交通拥堵状况急剧恶化。

根据“格林希尔茨模型”（Greenshields Model），当车流密度达到临界值后，车速下降将导致流量骤减，形成“拥堵螺旋”。

例如，一条三车道高速公路：

理想状态：车速80km/h，每小时通行量4,800辆；

速度降至40km/h：通行量暴跌至2,200辆，拥堵指数上升218%。

他分析称，车辆低速行驶会降低道路通行效率，导致车流“堆积”形成拥堵循环。

基于此，王坚提出了 “算力治堵” 方案。该方案通过实时监测全域车辆数量及位置，精准计算各路口可承载的车流阈值，动态调控红绿灯时长，确保车辆以合理速度通过关键节点，从而缓解交通拥堵问题。

王坚强调，该方案依赖城市级算力平台的支撑，需整合卫星定位、物联网及AI算法等技术，未来或为超大城市交通治理提供新路径。

目前，杭州等城市已在试点类似智能交通系统，成效初显。

杭州城市大脑通过实时优化信号灯，将主干道通行速度提升15%，拥堵排名从全国第5降至第57。

王坚的论断“不是因为堵车才慢，而是因为慢才堵车”，看似反常识，实则揭示了复杂系统中效率与资源分配的核心矛盾。

这一逻辑不仅适用于交通领域，更可延伸至云计算、城市治理、商业运营等场景，其本质是对“因果倒置”现象的深度反思。

王坚的洞见挑战了“资源不足导致拥堵”的线性思维，强调效率即容量。

在复杂系统中，速度是流量的函数，而非结果。

无论是代码优化、交通治理，还是组织管理，真正的破局点在于：

识别关键延迟源（如I/O瓶颈、低效流程）；

通过技术创新与制度设计加速核心环节；

建立正反馈循环（速度提升→流量增长→资源利用率优化）。

比如在交通领域，要提升平均车速而非一味拓宽道路；在商业上提高效率要通过缩短流程周期而非增加人力。

这一思维模式的价值在于，它提醒我们：解决拥堵的钥匙，往往藏在效率的黑箱之中。

读了这篇文章后，有点感慨，与网友和作者交流。
（1）院士的观点，也只能够是专家的观点而已。把道路上车辆的行驶速度提起来，肯定是有利于缓解道路的拥堵。但中国的国情不同，至少在目前，是不太可能将道路上车辆的行驶速度，提升到和欧美国家那样的快速度。
（2）文中举例提到的：“比如一辆车在路口因某些原因减速或犹豫几秒钟，后方的车辆就会跟着踩刹车，这种 “涟漪效应” 在车流量大的早晚高峰会被无限放大，最终形成大面积的拥堵。”这就是现实的状况，我们不能够脱离现实去讨论问题。
（3）“车路云一体化”的智能交通系统ITS，肯定是解决道路拥堵的最佳方案，就如同院士提出的：“算力治堵” 方案。该方案通过实时监测全域车辆数量及位置，精准计算各路口可承载的车流阈值，动态调控红绿灯时长，确保车辆以合理速度通过关键节点，从而缓解交通拥堵问题。但是，我们国家的道路基础设施的现状，就意味着智能交通系统ITS任重道远。
（4）随便想说一句题外话：“王坚团队通过卫星图像实测发现，北京市汽车保有量约 700 万辆。”北京市汽车保有量，不是通过卫星图像实测来发现的，而是由国家的相关管理部门统计公布的。