相信不少开车的差友最近都注意到了一个细节，就是在等红绿灯的时候，导航软件会在一些路口给你红灯读秒的倒计时。
说实话，一开始世超觉得，这个功能有些鸡肋。
毕竟大多路口的信号灯本身不就自带读秒。
但一段时间体验下来，我发现它居然还挺实用。
比如在通过第一个路口后，导航软件就会立马放出下个路口信号灯的先行预告。
要是没有这个提示，我大概率会想大脚油门，但最后受伤的肯定是油耗和钱包。
当然，最让编辑部爱不释手的，还得是绿灯亮起前 5 秒的那个语音提示。这对于等红灯时爱刷手机的各位绝对是一个福音（ 不建议开车玩手机 ）。
不过每次看到导航界面中那个闪烁的数字，我都会思考一个问题，软件的读秒究竟是如何实现的？
世超在网上收集资料的时候，发现关于这个问题的回答也是众说纷纭。
有人表示，这有啥难度，交管部门会出手。
这种说法的背后，也有一定的依据。
比如在今年 1 月，西安交警就将数据接入了百度地图。除了信号灯状态，你还能在软件中收到交通事故、道路施工，交通管制等信息。
这就好比是给驾驶员安上了一个上帝视角，你只管开车，剩下的都交给导航。
然而，这个看似完美的解决方法，真要大规模实现起来，难度也不小。
一来，不同城市的交管系统都各自为政，想把他们都揉进一个平台，显然是一个难度不小的系统工程。
二是，就算是接入了交管系统，想获得红绿灯的读秒数据，那还得把所有信号灯一起拉去 “ 上网 ” 。
还是以西安为例，他们对全市近 2000 个红绿灯全部替换成了智能信号灯，才有了后面的这一波操作。
考虑到全国各地还有许多红绿灯依然处于 “ 离线 ” 的状态，加上早晚高峰期间一些地方还会用上临时信号灯。导航软件单纯想靠交管部门的数据，多少有点力不从心了。
那么，想要全国各地的用户都能体验到这个功能，软件厂商还有一个看家的本领，那便是算法和大数据。
读秒预测的本质其实并不复杂，其实就是一个分析数据，找规律的过程。
信号灯的原理，是根据提前设置好的某个规则，进行一个周而复始的变化。
那么，软件需要做的事，就是需要 “ 借助 ” 一下用户提供的数据，计算出这些信号灯的变化周期。
在这份高德地图申请的国家发明专利中，就公开了一种解决办法。
首先，他们会调取手机后台加速传感器的信息，参考车辆当前的实际位置。
然后通过判断车辆是否从静止到启动，推断出你是否正在路口等待红绿灯。
有了这个结论后，导航软件便可以统计在一个时间段内，每一辆车通过红绿灯的数量以及车辆启动的时间间隔。
把这些数据放进同一个坐标系之后，你会发现它们就像正弦曲线一样存在着一个规律的变化。
最后只需要通过算法上的简单处理，信号灯时间变化便能一目了然。
不过，由于算法 “ 预测 ” 是靠用户数据吃饭的，也导致目前的读秒功能存在一定的局限性。
例如有些路口经过的人本来就不多，导航软件能获取的数据就少。软件公司的手里一旦缺粮，也就爱莫能助了。。。
因此在实际使用的过程中，你会发现并不是每一个路口都会出现读秒提示的。
此外，相比交管部门实打实的数据，靠算法得出开的读秒多少会产生一些误差。
世超就常常遇到软件读秒比实际快几秒的状况。要是太相信导航，没准就会喜提一张罚单。
虽然说现在的软件读秒还不太完美，但长远来看它的潜力却是巨大的。
大伙在开车的时候肯定都遇到过这种情况，明明已经一路狂飙了，但每次来到路口，总是 “ 刚好 ” 被红灯给栏了下来。
这当然不是信号灯有意要为难你，而是因为你没有找到一个合适的开车节奏。
这个时候算法就会告诉你一切。
导航软件由于掌握着你行进路线中每一个红绿灯的实时数据，它就能自动计算出每一个路段你应该保持一个怎样的车速，从而提高路口的通过率。
相信走过绿波路段的朋友都应该明白，每个路口都被绿灯放行的感觉是有多爽。
不过，软件公司所做出的努力，也许是为了下一步更大的棋。
我们在过去文章所提到过的 “ 车路互联 ” ，靠的就是软硬件上的深度结合。
比如，导航软件可以将实时估算的结果和交警系统进行共享，让他们知道哪条路目前面临严重的拥堵，告诉红绿灯要如何调整规律才能提高通行的效率，从而节省大家的时间。
同时，它还能和自动驾驶系统相互打配合，车辆提供交通数据，而软件为车辆做出决策，让它知道路线应该怎么选择，应该采用多快的车速。
换句话说，它能用一种相对低成本的方式，实现一定程度上的 “ 智慧交通 ” 。
可以预见，当新技术变得更加完善时，我们的出行方式，将会变得更加安全和高效。
