用自动驾驶和人工智能,是否可以解决城市道路拥堵问题?

2019-03-15 10:55:59 来源:互联网
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堵车问题,已经成为了北上广的城市脑血栓。在我们的花样治理之下,不仅城市道路拥堵缓解程度有限,还继而发展出花式的拥堵方式。例如节假日期间高速道路免费带来的高速拥堵,年节期间返乡热潮带来的乡村道路拥堵。

 

似乎解决拥堵的方式,永远赶不上经济发展带来的拥堵程度飞涨。

 

想象中的拥堵治理,和现实中的拥堵治理

每当这种时候,我们都会把希望寄托于技术的进步之上。

 

我们曾经“幻想”过很多技术治堵的方案。

 

例如寄希望于手机地图导航软件,通过AI算法预测交通道路拥堵情况,帮助驾车人规划路线。

 

又比如我们寄希望于智慧公路和车联网,试图增强车与车、车与路之间的联系,收集更多数据来对驾驶人进行协调并辅助未来的道路规划。

 

可实际来说,智慧公路和车联网的普及才刚刚开始,很难真正发挥出作用。手机地图导航软件则无法进行真正的进行强制化普及,无法收集到足够全面的权威的道路车辆信息,在拥堵治理上只能强调辅助性的引导作用。

 

于是,想象中的技术治堵变成了现实中的“政策治堵”——限行、限号、限购……以限制道路行车总量的方式来矫正拥堵状况。虽然这种治理方式给很多人带来了不便,但在行车空间不变,行车需求却不断增长、供不应求的状况之下,强制一部分车不能上路,或许已经是最好的解决方案。

 

未来出行第一题:<a href='/article/tag/自动驾驶' target='_blank' style='cursor:pointer;color:#D05C38;text-decoration:underline;'>自动驾驶</a>的治堵方案真的可行吗?

 

如此看来,拥堵问题从本质上来看还是一个供需问题。而供需问题最好的方式,难道不是利用价格调节吗?

 

例如早上九点钟高峰时期出行会增加燃油税负担,选择进入拥堵道路同样也会增加相关税负等等。

 

在过去,通过驾驶成本来协调行车空间供需是一件实现起来很困难的事。

 

不管是路段的拥堵还是时段的拥堵,本身都具有很强的动态性。也许这一小时在拥堵,下一小时又畅通无阻,并不具有定价的可行性。

 

目前大多数国家实行的方式是通过燃油税+高速行车费的组合来进行一刀切收费模式,协调能力实在过于有限。

 

实际上燃油税本身的税收模式也让很多人感到不满,在华尔街日报所报道的《技术如何消除交通堵塞》一文中就提到,很多人认为单一的按照燃油购买来进行税收是对没有经济实力换置新车的人的惩罚。

 

以里程费替代燃油税,Ore Go的模式可行吗?

但在今天,通过技术协助实现拥堵定价正在成为现实。

 

在美国俄勒冈州,正在实行一项名为Ore Go的计划,即利用行车里程记录来替代燃油税。通过配置在汽车上IoT设备,记录汽车在俄亥俄州内的行驶里程,通过行驶里程进行收费。

 

未来出行第一题:自动驾驶的治堵方案真的可行吗?

 

简单来说,美国各个州燃油税价格不同,可燃油税本身解决的应该是汽车行驶过程中产生的拥堵、污染排放等等问题,所以就可能出现车辆在A地区排放污染,却在B地区缴纳燃油税的情况。

 

Ore Go的解决方式不仅能够细化税收制度,还可以帮助驾驶者节约成本。在Ore Go的主页中能够找到计算器,方便驾驶者计算哪种方式更省钱,进而去选择使用Ore Go还是继续缴纳燃油税。

 

不仅如此,俄勒冈州还通过这种方式收集驾驶数据,进而辅助有关道路建设的市政决策。

 

这种由政府主导,以更低税费吸引驾驶者安装设备,最后实现普及性数据收集的方式正在进入越来越多的城市,加州、科罗拉多州、明尼苏达州……

 
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