你正在高速公路上开着车，突然间，
前方出现了无数排刹车灯。
没有事故，也没有红灯，
限速没有变化，路也没有变窄。
那么，为什么路突然变得这么堵？
当交通没有缘由的停滞时，
这种现象被称为“幽灵堵车”。
幽灵堵车是一种突发现象，
很难加以控制， 且整体状况比各部分之和还糟糕。
但尽管如此，我们事实上可以 对这类拥堵建立模型，
甚至理解它们形成的原理——
想要在将来避免此类交通拥堵，
事实上，我们其实已经比你 想象的还要更进一步了。
幽灵拥堵的形成需要 路上有很多辆车。
这不一定意味着车太多了
以至于无法顺利通过某一路段，
至少当每个司机都与其他司机保持 一致的速度和间距时，
幽灵堵车就不会发生。
在这密集但流动着的车流中，
只要有细微的变动 就会造成连锁反应，
导致堵车。
比如一个司机稍稍踩了刹车。
后面的每一个司机就会 踩刹车踩得更重，
致使路上的车辆形成
一条向后延伸的刹车灯浪。
这种停停走走的情况 可以在高速公路上绵延数英里。
当路上车流密度较低时，
交通会很顺畅，因为小的干扰，
比如个别车辆变道或弯道减速，
可以被其他司机的调整所抵消。
但是一旦路上车辆的数量 超过临界密度时——
一般来说指车距小于 35 米——
整个系统的行为 就会发生巨大变化。
首先会出现动态不稳定性， 也就是说小的干扰会被放大。
动态不稳定性并不是 幽灵堵车所特有的——
它也存在于雨滴、沙丘、 云朵形态等等。
这种不稳定性是种正反馈回路。
在临界密度之上时，
任何额外的车辆都会降低 每秒通过路上某一点
汽车的数量。
这反过来意味着需要更长的时间 才能让局部的一队车辆
通过某段道路， 更进一步增加了车流密度，
最终导致了停停走走的交通。
司机往往意识不到他们要 远在堵车之前就刹车，
这意味着他们最后要狠狠的刹车 来避免撞车。
这加强了车与车之间刹车的传递。
更糟糕的是，司机在减速后 往往会加速过快，
也就是说他们会比
后方的平均车流开得更快。
然后，他们必须再次刹车， 最终形成另一个反馈回路，
造成更多停停走走的拥堵。
在这两种情况中，司机让 堵车变得更糟糕了
仅仅因为他们不能很好地 预知前方的车况。
自动驾驶汽车配有前方路况的数据，
这些数据来自于 互联的车辆或路况传感器，
可能可以实时避免幽灵堵车。
在保证安全的情况下 这些车辆会保持一致的速度，
和整体车流的平均速度匹配，
进而避免拥堵车潮的形成。
在已经存在拥堵车潮的情况下，
自动驾驶汽车可以进行预测，
相比人类司机更早 并且更缓慢地刹车，
从而降低拥堵车潮的强度。
这并不需要很多辆 自动驾驶汽车就能实现——
在最近的一次实验中，每 20 名人类司机 对应一辆自动驾驶汽车，
就足以缓解并预防拥堵车潮形成。
堵车不仅仅是日常的烦恼，
还是意外死亡、资源浪费
和地球污染的主要原因。
但是新型技术 可以帮助减缓这些状况，
让我们的道路更加安全、
日常通勤更加有效、 空气更加清洁。
下次你再遇到堵车时，
这样想想也许会有帮助： 其他司机并不一定是存心这样的，
他们只是无法预测前方的路况， 并相应地调整驾驶策略。