对于道路拥堵这一点，今天的我是深有体会，接下来我将会进行详细的说明，主要针对的是高速路这一块。

首先是分析拥堵的接触点，分别为拥堵前，拥堵时，拥堵后。通过对接触点的分析拥堵的原因，大概可以划分为两点，一是交通事故，二是车流量大。

先说交通事故方面，笔者在从武汉回老家过程中经历了五次拥堵，其中四次都是交通事故导致的，主要的原因分析后可以得知，主要为碰撞的主体和客体之间的矛盾，而这个主体和客体分别为，撞的车和被撞的车。而这里又可以分为主体的过错和客体的错误。于是我就想从这不同的三个方面来分析这个问题。分别为撞车前，撞车时，和撞车后。先来分析撞车前。我总结了三个原因。一，缺乏经验导致的碰撞，二，出于疲劳驾驶带来的碰撞，三，由于汽车本身质量问题带来的碰撞。

首先是经验不足的问题，这个可能是每个刚拿到驾照的人都可能会发生的问题。而这个无法被控制。你无法要求一个刚获得驾驶执照的人不去上高速。也无法要求一个刚学会开车的人不去开车。这里就存在了一个消费的痛点，怎么能让刚获得驾照的人能够适应复杂的交通路况。我觉得，光凭自己进行练习，肯定会花费更多的时间和精力， 以及可能发生的各种交通事故。我觉得，更好的方法可能是，有这样一个场景，能够使新手（刚拿到驾照的）适应这种复杂的行车条件，并能够在确保安全以及不出事故的条件下达成，这可能是从心理以及生理上都得到锻炼的方法。

二就是改善用户在行驶过程中出现疲劳驾驶的体验。这个体验可能会因人而异。但是却有一个共通点，就是一个如何用提醒来达到提升用户驾驶集中力的一个目的。目前有好几个方案，但最让我注意的是，导航对司机的一个提醒，就是注意疲劳驾驶。但是感觉意义不大。对于疲劳驾驶的判定，因为标准不同，最后得到的效果也是差强人意的。如何用一个比较合理的方法去改善这种体验。还是一个值得深刻思考的问题。而我想到的可能是对服务区的一个引导性的问题。

对于汽车质量的问题，往往与汽车的保养有关。当缺乏一定时间的维护时，往往会对汽车本身带来一定隐患。而司机对车的状况不可能完全了解。应该是缺乏一种直观的反应汽车情况的系统，能够以一个直观的反馈表现汽车的状态，并通过智能化的标准对汽车本身的状态进行一定的评估。从而提醒司机对车进行保养和维修。

再一个很大的因素就是在撞车发生时，存在的一个占道问题。事故发生后，往往就是等着保险来的人，要么就是双方针对理赔争执不休。要么就是汽车完全损坏无法挪动。各种原因都在占用道路资源的同时浪费了其他人的时间。

再来说说车流量的问题，也可以分为主观和客观原因。客观原因是整个城市系统对道路系统的一个反馈机制存在一定问题。当拥堵发生时，道路本身对道路情况的反馈只有当你堵了之后才知道。或者通过地图软件 app 之类的发现问题。而这些软件一般只会在你拥堵后告诉你，你堵了多久，你还需要等多少分钟，这无疑是给用户造成了不好的体验。再一个就是主观上，对于寻路系统过度依赖，都选择了最近最快的路线而导致车流量大快不起来。反而是那些稍微绕远路的能够节省许多时间。

于是，为了更好改善用户体验我有了一整套想法。首先是满足主体的需求，则是能够使刚拿到驾驶证的人能有开车的经验，可以引入 vr 驾驶的新技术，通过虚拟仿真模拟复杂路况的手法来得到经验的锻炼，另外加上一定的实际开车辅导。同时在拥堵或者车流量大时能够提醒新手尽量不出行某路段，可以大大减少新手开车的事故率。

对于疲劳驾驶，也能够使用一些方法。例如，在检测到实际行驶一段路线后，提醒驾驶员休息，并告知最近的服务区，以及建议停留的时间。在这个时间里，可以满足司机及乘客的消费痛点，即用 app 推送一些提神醒脑的饮料，并给出优惠券。引导司机去购买。同时推荐餐饮，运用大众点评类的评价对服务区进行星级评价。同时推出团购消费券，降低服务区的成本。这样也能形成预定化的服务以及美国式停车餐厅（即开到一个地方直接取餐的模式）可以大大减少消费者购买用餐的时间，增加服务的效率，甚至可以根据停车车位进行送餐。并通过用户对用餐的体验给服务区评分来规范服务区的服务质量。

对于汽车的质量。我想可以引进对汽车进行可视化系统性检查的软件，通过最直观的数据来体现汽车的健康状况。并定时提醒用户对车进行保养和检查，同时可以给出保险套餐服务，在用户进行行程规划时，自动与这套系统进行交互，获取汽车的健康状况信息，并根据路况给出最佳的行驶速度及注意事项。同时收集不同路段汽车发生事故的数据，进行数据统计分类。给出最多发事故的路段及事故种类和最多发的故障。在事故发生时，可以自动显示汽车的受损情况，并联网直接与保险公司联系。通过 360 度全景摄像头（行车记录仪）上传事故画面以及事故经历进行理赔或者联系拖车甚至直接呼叫 120 急救，并联系交警。通过在线交警直接对事故进行结局，可以大大减少拥堵的时间。

对于焦急等待的人可以通过定位跟踪事故车辆，对事故车辆进行取证加快保险处理速度。将事故的处理进度更直观的反应给等待的人，并提出一些建议措施。比如前方一段距离发生拥堵，需要大概多久，您可以前往某某服务区进行等候和休息。等到拥堵解决时，再直接提醒。如果是过了服务区的路段，则可以推荐其他路线和最佳速度，同时对拥堵进行进度跟踪。把路线上发生事故和拥堵的事件和时间形成列表式，可以让司机对行程进一步规划，也可以智能推荐行程安排。

对于车流量的问题，更多的还是在于对用户的引导。在大部分用户选择了某一路段时可以进行一定的计算，显示这条路可能很多人再走，另外给出一条比较好的，人不是那么多的方案。另外对路上发生拥堵的情况，把拥堵路段大概耗时显示出来。给用户列出不同的行程方案并给出联系。

这里只是停留在想法层面，没有用数据去证实，感觉想法应该能满足部分用户需求，但是最终还是得用用户的体验和数据说话。不过作为思维的锻炼以及以后想法的素材还是记录一下。