高德地图目前在台湾提供车道级导航、实时路况等功能，4月推出新版功能后，台湾省多数路段的倒数计时秒数和现实红绿灯读秒“几乎零误差”，包含台北、桃园、台中、垦丁等都已启用有关功能。
人工智能和大数据给人类生活带来的利好，在台湾部分人眼里却如临大敌。台湾相关部门相关负责人日前表示，不管是高德地图或者是相关跟资讯安全有疑虑的部分都会做风险评估，如果认定对安全问题产生重大影响，会加以禁绝。
要知道早在2025年12月，台湾当局以“未通过资讯安全监测”及涉及“诈骗案件”为由，对小红书采取互联网停止解析及限制接取措施，暂定实施期限为一。为此不少人担心高德在台湾会成为第二个小红书。
一个路口，每天有成千上万辆车经过。这些车什么时候停，什么时候走，基本都有规律可循。
比如在某个十字路口，GPS数据显示有几百辆车同时从静止状态，变成时速20公里，其中得一瞬间大概率是绿灯亮起，反之，如果车辆集体减速并停止，那应该就是红灯。
这些大数据以秒为单位，由上百万甚至上千万的用户车辆实时上传时，后台的AI模型，就能通过机器学习，精准地推算出这个路口红绿灯的周期、时长，甚至根据不同时段（早高峰、平峰、夜间）进行动态调整。
高德依靠的是海量的用户数据和大数据算法，2023年还专门申请《红绿灯周期时长的挖掘方法、电子设备及计算机程序产品》专利。
天眼查知识产权信息显示，该专利方法包括获取目标时间段内的样本数据，以及在所述目标时间段内停车等待目标红绿灯的样本车辆的轨迹数据；基于所述样本车辆的轨迹数据，确定在所述目标时间段内第一个启动的起始样本车辆；将所述起始样本车辆的启动时间作为起始时间，确定所述目标时间段内其他样本车辆的启动时间距离所述起始时间的偏移时长；统计所述样本车辆在所述偏移时长维度上的数量分布信息；基于所述数量分布信息的周期性特征确定所述目标红绿灯的周期时长，案统挖掘得到的红绿灯周期的准确率更高。
笔者发现，高德近期还申请了“路灯识别方法、装置、存储介质及程序产品”专利，涉及图像识别技术领域，方法包括获取道路图像以及当前位置的道路信息，并对道路图像进行特征提取，得到全局图像特征和局部图像特征进行融合处理，得到多尺度特征，并基于多尺度特征进行路灯检测，得到检测结果。
结果包括路灯的存在状态、路灯类型及路灯与道路的空间关系；基于检测结果确定存在路灯的情况下，基于检测结果和道路信息对路灯与道路的拓扑关系进行推理，确定至少一个路灯的作用道路及目标位置，提高路灯检测及其与道路关联判断的准确性。
高德能在台湾实现倒数计时秒数功能，说明在台湾省已经有足够多地图用户，这些用户在实时、有意无意上传车辆轨迹数据，数据量已经庞大到足以支撑一个复杂的算法模型，去精准计算出台湾大部分路口的交通信号灯规律。
此外，所有算法模型都需要一张高精度的地图作为“底版”来进行校准，否则GPS的微小漂移就可能导致计算错误，这张底版清晰度取决于天上的卫星。
一个看似简单的App功能背后，集合了天上的卫星、云端的算力、和无数用户汇聚成的数据洪流，三位一体的协同作战。
这是一种全新的、更底层的超能力，红路灯倒计时技术以一种从未想象过的方式，润物无声地抹平沟壑，在海峡两岸建立更多的密不可分连接，欲罢不能。
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