然而，有多少这样的拥堵可以通过 AI 来避免呢？
这正是康特拉科斯塔交通管理局（Contra Costa Transportation Authority ， CCTA）致力于解决的课题，它也是未来几年联邦政府资助的三个自动驾驶系统试点项目之一。借助搭载 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 平台的车辆，交通管理局能够预估智能交通能够在何种程度上提高日常通勤效率。
CCTA 执行董事 Randy Iwasaki 表示：“人口的增长导致道路需求的增大，但持续拓宽马路不利于可持续发展。我们需要为人类找到更好的出行方式，自动驾驶技术就是方法之一。”
CCTA 是美国交通部（U.S.Department of Transportation）八个自动驾驶系统示范拨款项目（Automated Driving System Demonstration Grants Program）的获奖者之一，也是唯一一个地方机构。该项目旨在对美国道路上的自动驾驶汽车进行安全整合测试。
湾区管理局（ Bay Area agency ）正在使用公路试点项目以及其他两个项目的资金，开发配备自行入坞式轮椅技术的自动驾驶出租车，并且在当地一个退休社区测试自动驾驶班车。
更智能的州际公路
从 101 号公路到 405 号公路，加利福尼亚州以其经常拥堵的公路而闻名。在康特拉科斯塔， 680 号州际公路是交通密集的通路之一，承载该地区每天 12 万名通勤者。这项试点项目将探索高速公路交通量手册（Highway Capacity Manual）如何更新并将未来自动驾驶汽车技术融入其中。
Iwasaki 预计加州有一半的交通堵塞是经常性的，这意味着人们对道路的需求高于供给。另一半是非经常性的，可以归因于天气事件、特殊事件（如音乐会或游行）和事故。美国国家公路交通安全管理局（ National Highway Traffic Safety Administration ）估计 94%的交通事故都是人为导致的，而通过消除人为失误，该系统可以变得更加高效可靠。
自动驾驶汽车不会分心或昏昏欲睡，而这正是导致人为驾驶失误的两大原因。自动驾驶汽车还会使用冗余和多样的传感器以及高精地图来检测和规划前方道路，比人类驾驶员“看”得更远。
这些属性让车辆更容易保持恒定的速度和空间，以便车辆顺畅行驶从而实现更平稳的日常通勤。
增强信心
CCTA 将使用一组装有传感器和 NVIDIA DRIVE AGX 的自动驾驶测试车辆，来测量这项技术能在多大程度上提高公路通行能力。
NVIDIA DRIVE AGX Pegasus AI 计算平台利用两个 Xavier 系统级芯片和两个 NVIDIA Turing 架构 GPU 的强大功能，以每秒 320 万亿次的速度实现前所未有的超级计算性能。该平台是为 L4 级和 L5 级自动驾驶（包括自动驾驶出租车 Robotaxis ）设计和构建的。
NVIDIA DRIVE AGX Pegasus
Iwasaki 表示该交通管理局之所以在试点项目中选择 NVIDIA ，是因为两个公司的愿景十分相似：即通过采取积极的安全措施，解决以前未能解决的实际问题。
他表示，因为有一半的成年驾驶者表示他们害怕自动驾驶技术，所以让该技术获得公众的认可至关重要。
Iwasaki 说：“我们需要让人们知道这项技术更安全，并让他们知道技术的背后是哪些人在确保其安全性。”