城市交通挑战

城市中的交通挑战：智慧城市能否解决这些挑战？

随着城市化加速、人口增加和气候变化趋同，流动性挑战只会恶化。城市在面对这些挑战时必须回答的问题之一是：如何有效地让人们四处走动，同时仍然将可持续性放在首位？

幸运的是，基于数据共享、技术和政策解决方案的智慧城市可以在很大程度上帮助缓解这些问题。

聚集力量

据联合国预测，到 2030 年世界人口将增长到 86 亿。到 2050 年，预计将有近 70% 的人口居住在城市中心。鉴于城市已经贡献了全球 70% 的碳排放量，这也意味着应对气候变化的有效解决方案面临挑战。

预计这些宏观运动会给本已脆弱的基础设施系统带来压力。美国的道路和桥梁一直接近不及格。根据美国土木工程师协会的数据，到2025 年，美国在基础设施方面的投资将不足2 万亿美元。

充满活力的经济体依赖于其人口高效流动并尽可能减少对环境的影响。城市交通是规划者和政府要解决的一个关键问题。

在流动性保护伞下，人口趋势似乎有望成为提高效率的一种方式。例如，在美国，千禧一代不像他们的前辈那样喜欢开车，而 Z 世代则回避拥有汽车。

技术正日益成为可以为未来智慧城市提供移动解决方案的粘合剂。

城市交通挑战

尽管城市中与流动性相关的挑战很多且复杂，但其中一些与我们使用基础设施的方式、人口的集体习惯以及资源分配的公平性有关。

首要挑战之一是我们如何使用现有的基础设施：对流动性的最高需求出现在早晚通勤时间。这意味着道路和公共交通等有形基础设施旨在满足高峰需求，但并不总是最优的。在非高峰时段，公共交通的频率可以有所降低，以低于最佳负荷的方式移动，从而增加每个居民的碳足迹。

其次，最后一英里的挑战使城市交通解决方案复杂化。当然，各种形式的公共交通可能是一个很好的解决方案。但是人们如何往返于这些地点和最终目的地呢？

公共交通解决方案的公平性也受到关注。服务欠缺的社区持续存在，对政策制定者和城市规划者都提出了挑战。

更大的挑战涉及在构建更多解决方案和减少所有解决方案的足迹之前有效使用现有基础设施的问题。改变消费者对移动性问题的看法也可能是一个问题，特别是因为汽车多年来一直是不变的。

智能城市交通解决方案

数据驱动的智慧城市可能是迈向应对这些挑战的解决方案的关键一步。人工智能、边缘计算、机器学习、自动驾驶和电动汽车以及 5G 通信网络等先进技术有望消化来自多个来源（包括汽车）的实时数据，并优化城市中心及其他地区的移动性。更重要的是，这些解决方案使用数据来高效优化资源，包括现有资源，让您获得最大的收益。

为了解决高峰不均匀的问题，城市规划者可以使用实时数据来推动不同网络节点和不同时间的移动需求。道路和公共交通数据可以实时传输到中央数据管理平台，该平台可以把握交通脉搏并推荐替代方案。对人流量大的道路征收拥堵费和鼓励在非高峰时段开车也有助于更均匀地分配高峰负荷。

自动驾驶和 5G 车辆以及车对车通信也有望减少拥堵，因为它们通过数据与更大的环境交互以开发优化路线。此外，智能停车解决方案在停车收费表和无线通信技术中使用嵌入式物联网传感器来开发停车需求响应定价，既减少拥堵又避免停车挑战。

无缝移动或移动即解决方案 (MaaS) 被吹捧为通过拼车应用程序、班车，甚至电动自行车作为最后一英里解决方案，将最佳公共交通选择与低成本自主旅行混合和匹配的举措。

交通公平也可以通过这些机制来解决，但需要政府政策才能真正发挥作用。

结论

未来的智慧城市将需要许多平台同步工作：政府政策、物理基础设施、运营技术以及通信和数据分析。

随着城市化和气候变化的不断发展，城市将不仅需要一种智能解决方案，还需要一种综合上述方法的方法。幸运的是，技术至少有望为应对挑战的新方法奠定基础。最终的成功还将取决于政府的政策支持和消费者的接受程度。在智能城市中，在转向脱碳的同时转向无缝移动是可以实现的，尽管未来面临巨大挑战，但这是有希望的。

审核编辑 黄昊宇