在以 9.66 亿美元收购了众包地图服务Waze以后，Google Maps 最近开始将其路况（用颜色表示交通拥堵情况，绿色表示畅通，黄色表示有点拥堵，红色表示严重拥堵）及行程时间预测等功能也整合进来。
作为一款流行的地图软件，Google Maps 提供了路线规划、周边搜索、分类搜索等功能。在以 9.66 亿美元收购了众包地图服务Waze以后，Google Maps 最近开始将其路况（用颜色表示交通拥堵情况，绿色表示畅通，黄色表示有点拥堵，红色表示严重拥堵）及行程时间预测等功能也整合进来。Google 的前工程师 Richard Russell 在 Quora 上披露了 Google Maps 是如何估算预计到达时间的。
跟其他类似产品一样，Google maps 的 ETA（Estimated Time of Arrival，估计到达时间）要基于各种东西进行计算，还的取决于特定地区的现有数据情况。这些东西包括法定限速及推荐速度，根据道路类型推断的速度、特定时段的历史平均速度数据（有时取平均，有时取特定时段的数据），以及之前用户的实际用时情况，还需考虑实时的交通情况。然后综合利用掌握的数据来源尽可能做出最佳预测。
大多数公司都会用实时交通跟预测进行比对，然后对算法和数据来源做出调整。其结果很可能就是谁掌握了最好的使用数据（掌握的使用数据越多，越有能力对预测与现实进行比较）就能在中长期做出最好的预测。
Google 2009 年的这篇博客曾披露了如何利用众包数据来帮助 Google Maps 进行行程时间预测。
Google Maps 产品经理 Dave Barth 写道，当我们将你的速度与任意时间在道路移动的成千上万部其他手机的速度结合起来，就能描绘出一幅相当清晰的实时交通情况图景。此外，Google 还会利用算法排除某些异常的情况，如经常要停顿的邮差的数据就会被排除在外。
当然，就算收集的数据再多，要想完美预测出到达时间仍然是不可能的。正如 Russell 所述，计算 ETA 属于“预测未来型问题，而交通尽管遵循特定的模式却天生就是不可预测的。一名前谷歌工程师理查德・拉塞尔(Richard Russell)在社交问答网站Quora上表示，当用户使用谷歌地图搜索路线时，决定用户最终路线的因素包括多个方面。
拉塞尔表示：“与其他产品类似，谷歌地图的路线决策也基于一系列因素，并取决于某一特定地区的可用数据。这些因素包括官方最高限速和建议驾驶速度、根据道路类型推算出的速度、在某段时间内的历史平均速度(有时取平均值，有时是一天内某段特定时间的值)、此前用户的实际行驶时间，以及实时路况信息。他们将这些不同来源的数据混合，并做出最好的预测。”
大部分提供实时路况的公司都会将预测与实际结果进行对比，从而不断改进算法和数据源。在这一方面做得较好的公司将可以在中长期内提供最好的预测功能。
简而言之，谷歌计算了大量数据，随后才能告诉用户目的地车程为10分钟。2009年时，谷歌还曾披露众包的交通流量数据如何使谷歌地图更准确。
谷歌地图产品经理戴夫・巴斯(Dave Barth)当时表示：“当我们将你的速度与道路上其他手机的速度进行对比，并在任意时刻都获得城市中数千部手机的信息时，我们可以很好地了解实时路况。”
当然，无论引入什么样的数据，得出的车程结果可能都不是完美的。拉塞尔表示，计算路线“是一个预测未来的问题，而交通流量尽管遵循一定模式，但从本质来看是不可预测的”。谷歌可能了解大量信息，但不可能知道是否有交通事故发生，或者是否有校车在用户驾驶的汽车前缓慢行驶。
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