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疫情下城市智慧交通該如何升級?看看專家怎么說

2020-04-02 作者:諾一 來源:城市智慧卡

  隨著高鐵、軌道交通、私家車、共享單車等交通工具的飛速發展,城市內部和城市之間的流動性得到空前加強。但突如其來的新冠肺炎疫情,讓高頻次、復雜化的人口流動成為制約城市應急管理的瓶頸。

  另一方面,“新基建”如火如荼,各省份相繼公布2020年投資計劃,以5G、物聯網、人工智能等為代表的數字產業占比明顯提升,為城市裝上智慧大腦,再次站到了新風口。

  然而“智慧城市”已建設多年,在這場戰疫大考中,許多城市的疫情阻擊堪稱原始:手工登記、一次通勤中多次重復測溫、跨市檢查站扎堆……

  超大規模的交通路網,是城市發展的正確方向嗎?在人流監測、疫情預判等方面,智慧出行能提供哪些有力支撐?城市的新基建如何避免進入新陷阱,出現數據孤島?疫情之后智慧交通又會迎來哪些發展機遇?

  為了解答這些疑問,中國城市報特別邀請了智慧城市、城市出行領域的專家和企業管理者,為疫情下的智慧交通建言獻策。

  上海市政協委員、中國發展研究院執行院長、上海交通大學特聘教授陸銘:

  大數據+“新基建”既改善城市運營又能提高回報

  城市交通路網的建設不可一刀切。在高人口密度地區,建設超大規模的交通路網的確是正確方向。但即使在人口流入的大都市圈,也要考慮交通路網的范圍和密度,一般一線城市的日通勤圈半徑約為50—70公里,超過這個范圍高鐵就能滿足需求。

  近期,因為經濟下行壓力加上疫情沖擊,政府希望通過“新基建”來拉動經濟增長、穩就業,這本身是一個很好的事情。但“新基建”必須要注重投資回報,投資跟人口流動的方向一定要一致。否則不僅沒有高回報,甚至還可能加劇地方政府的債務。

  在人口集聚的超大城市以及都市圈,如何科學、智慧地形成大規模的交通路網?這時可以利用大數據。如根據人口的流動方向、居住空間分布,去估算對于通勤的需求,進而為基礎設施和軌道交通的規劃提供參考,讓投資更有效;反過來,交通規劃也將影響人們的就業居住等模式。綜合來看,通過大數據與“新基建”的結合,既可以提高城市的運營效率,又可以改善其投資回報率。

  事實上,在世界范圍內,我國智慧交通在一些領域已處于領先地位且應用廣泛:如在山東濟南,就曾利用滴滴的大數據管理城市紅綠燈;手機地圖提供的車流數據讓市民合理安排出行;疫情期間,通過輸入手機號已經可以監測14天內每個人的行動軌跡等等。

  在利用大數據建設智慧城市方面,還有兩點改進建議:第一,需要在不同數據擁有者之間,打通數據的接口,目前這方面做的還不是特別好;第二,大數據應用場景本身涉及到跨學科,如果只是擁有數據的單部門來開發,效果并不一定很好;如果有一些數據資源可以向社會開放,由不同學者、不同機構相互協作,效果就會好得多。

  中國因為人口眾多,大城市的大數據資源也非常豐富,這在世界上是有優勢的。一些數據也只有當人口多達一定數量的時候,才能顯示其價值。因此,我國應利用超大人口規模的這個優勢,把大數據更好地用在城市的智慧交通管理以及城市運營效率的改善上。

  哈啰出行單車事業部總經理褚軼群:

  復工后一線城市騎行量翻倍

  單車賽道進入智慧化競爭

  共享單車從誕生起就伴隨著贊美與質疑。共享單車雖方便了出行,但也曾因亂停放、損壞率高等飽受爭議。在最初的大潮褪去、面對疫情這樣的突發城市公共事件時,共享單車發揮了重要作用。

  以哈啰大數據為例,今年1月以來,湖北武漢市內的求醫出行單車需求比疫情爆發前約增長5%;尤其在1月23日“武漢封城”、市內公共交通停擺的情況下,共享單車成為了市民求醫出行的重要選擇。

  復工后選擇共享單車出行的市民也顯著增加。據統計,復工以來一線城市騎行總量已實現翻倍。比如在廣東廣州,3月9日,早高峰共享單車騎行量已經是2月10日復工開始前的5倍多。

  在配合城市防疫方面,大數據后臺也起到了重要作用,通過快速調整路面運維人力資源分配和運輸車輛調度,可在特殊時期保障效率。比如在武漢,疫情初期有大量騎行以及長距離騎行發生在醫療機構、藥店、超市附近,這就給運維和消毒工作提供了明確信號。進入復工周期后,我們也率先與四川成都、浙江臺州等地疾控主管部門聯動,把騎行數據后臺對接城市健康碼系統。

  疫情也給所有企業帶來新挑戰和新思考。比如,疫情期間各家單車企業都了投入大量人力物力持續消毒,這是行業團結一致為抗疫作的積極貢獻,值得肯定。

  疫情催生了很多無接觸場景,共享單車的行業特點之一就在于此。但單車運維小哥不如外賣、快遞與用戶有高頻次直接互動,在服務提供商與用戶從不直接見面的情況下,共享單車如何把服務做好、做細?這是行業長期思考的問題。著眼點包括提升APP使用體驗、提升車輛定位精準度、基于大數據進行車輛潮汐智慧調度等等。

  單車賽道的競爭如今已經成為數字化、智慧化的競爭。共享單車要想同時實現服務用戶和提升運營效率兩個目標,我認為走技術路線是最佳解決辦法,如我們已為浙江溫州、嘉興,江蘇無錫等城市提供定制化“智巡”服務,幫助當地警務實現指揮調度系統“一張圖”作業及可視化指揮;而新一代藍牙道釘電子圍欄可識別小于10厘米的定位誤差,這將引導單車用戶的精準停放,緩解城市出行亂停放、找車難。

  陽光海天董事長兼CEO閆亮:

  疫情后將掀起無人管理數字化浪潮

  近年來,在經濟下行的大背景下,投資、消費和凈出口這三駕拉動經濟增長的“舊馬車”逐漸被深度城市化、消費升級以及新全球化(一帶一路)所替代。深度城市化激發了內需潛能,創造出了巨大的投資和需求空間,尤其在疫情期間,城市級停車項目、智慧停車的建設需求被深度挖掘。

  比如廣東佛山是疫情后首個出臺政策鼓勵汽車消費的城市,與之配套的相關政策中就提到要推動停車設施建設。可見,停車在城市靜態交通中的作用已越來越受到各地重視。

  在這個過程中,數字化的產業重塑至關重要。如AI和云計算能夠綜合泊位數據、運營數據、存量數據,利用城市停車大數據,制定針對性管理方案,一方面可實時掌控靜態交通實況提高企業經營效率,另一方面還能盤活停車資源,解決城市“停車難”。

  停車產業是一個較“重”的行業,疫情期間車流急劇減少、員工不能及時返工,企業運營也受到挑戰。這時,我們開發的AIPP(all in one parking platform)的停車智慧管理平臺的優越性就體現了出來:通過AI遠程操作,加大無人管理的力度,測算后可把運營成本降低15%—20%——這對大量依賴人工的傳統停車場是個新機遇,預計疫情后將掀起一波更猛烈的無人管理數字化浪潮。

  用數字化的手段解決“停車難”也將是城市管理的重要風口。目前我國車和車位配比嚴重不足,為1:0.5;而國外的平均配比數據為1:1.25。統計數據也顯示,國內汽車數量的增長速度也遠遠大于在建泊位數的增長。汽車保有量超過200萬輛的城市已至少有30個,因此除了增加汽車泊位,最重要是提高周轉率。利用互聯網、物聯網令停車“活”起來,將是智慧交通的重要方向,這方面我們在廣東肇慶、貴州遵義紅花崗區等地的城市停車實踐都走在前列。

  未來,5G、充電樁都是“新基建”的發展方向,停車場可成為繼餐飲、影院后的商城第三主力店。裝上“智慧大腦”后,停車場還可以實現實時動態定價、車位提前預約等功能,這也能從一定程度緩解城市“停車難”的現狀。

  奧雅納中國區交通咨詢副總監、東亞區數字化交通負責人何定國:

  可用交通大數據安排防疫錯峰出行

  超大規模的交通路網是城市發展的正確方向。事實上,我國交通在建設速度、設計網絡、成本優勢等方面,現已成為國際許多城市的學習對象。疫情期間,正是這樣高效的交通網才能將物資和醫務人員快速送到目的地。

  疫情也給智慧交通帶來新啟發。目前各地雖采用彈性方式陸續復工,一些公交點、地鐵站在早晚高峰時仍出現了嚴重人流擁堵,既浪費時間又增加安全隱患。

  這時,可以研究用大數據安排錯峰出行。如企業復工需要先提出申請,這時可先搜集員工的數量、出發點、目的地等信息,進而可在一個區域或寫字樓內制定錯峰的員工上班計劃;乘客走進地鐵站,可以被告知去哪節車廂最合理等等。

  另外,疫情期間出現了公共交通駕駛者感染新冠肺炎的案例,預計未來無人駕駛的研究力度將進一步加大;同時要提高交通大數據共享,令更多行業可以建言獻策,如2019年11月,北京就對外開放了14項交通出行數據。

  未來交通網絡發展還需更精細化,兼顧“人性化”。如在樞紐站點的一體化上,高鐵網、航空港網、公交網和地鐵網都不應該單獨規劃建設,而是協同發展。在過去,地鐵換乘距離不合理,站點如何做到“無縫連接”舒適合理?乘客于各種交通系統換乘時,是否可以簡化安檢票檢,“檢一次”就已足夠?TOD模式下,樞紐集中了大量人流,需要進一步掌握乘客行為,怎樣把人流變客源,隨之提升地塊價值?這都需要進一步深入研究。

  此外,完善的交通規劃還要兼顧“可變性和彈(韌)性”,比如路面行車道的寬度設計,雖目前是滿足需求的,但未來隨著共享車輛及無人駕駛等技術的發展,遠期車道配建需求可能會減小,因此要充分考慮短期、中期、遠期有可變性的差異化交通規劃。

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