布满传感器的自动驾驶汽车开启全新的共乘模式,配合智能交通管制系统,将彻底改变城市的运输型态,成为没有红绿灯与不需要停车位的快乐天地。
汽车与城市之间的关系,可说是剪不断、理还乱。今天道路交通越来越拥挤、空气污染也越来越严重,不禁让人怀疑两者已难以共存。但在20世纪的城市规划中,汽车留下了不可磨灭的印记。就像瑞士裔建筑师科比意(Le Corbusier)在1925年的开创性著作《规划明日之城》(The City of Tomorrow and Its Planning)中所宣称:“汽车已完全颠覆过去城市规划的概念。”
近100年后,我们又处在类似的转折点。首先,城市的运输需求预估在2050年将成长两倍,换句话说,道路的运输效能也必须加倍,才能让交通堵塞的状况维持在目前(已经很糟糕的)水平。其次,由于信息与通讯科技、机器人与人工智能(AI)的快速整合,汽车、公交车与其他型式的交通工具正经历重大转型,将再次彻底改变城市的面貌。
自动驾驶汽车带来转机
自动驾驶汽车是这场革命的先锋。近几十年,汽车已从福特(Henry Ford)时代的机械系统,变成名副其实装有轮子的计算机。现在一般汽车都配备大量传感器来搜集内部与外界资料,以协助改善行车安全与驾驶效率。从Google分家的Waymo、通用汽车公司收购的Cruise、优步(Uber)收购的Otto、Zoox和nuTonomy等新创公司都在进行测试,汽车在加装传感器后就像拥有人眼一样能“看见”路况。把这些信息输入车载的AI系统,汽车变身成自动驾驶汽车,能在繁忙的交通路况中自动行驶,无须人类介入。
自动驾驶汽车将让我们腾出每天的开车时间,同时让道路更安全。它将带来难以预料的转变,全面改写城市的交通规则。一方面,我们预期更多人将开始共享汽车,自动车整天一趟接一趟载送不同乘客;果真如此,城市只需要目前汽车数量的一小部份。但另一方面,情况或许不如想象的那么美好;汽车共享服务公司Zipcar的共同创办人、前执行官蔡斯(Robin Chase)曾写道:“无人驾驶的殭尸汽车将塞满城市与道路。”她预言职业驾驶人将会失业,交通基础建设的收益降低,同时也面临一场充斥污染、堵塞与社会动荡的噩梦。
未来将变成科技的天堂?或是反乌托邦的噩梦?想解决这个问题,我们必须深入探讨自动驾驶汽车如何改变城市的面貌及运输模式。
共享经济,减少汽车数量
一辆汽车平均有96%的时间闲置,因此是共享经济的最佳选项,并具有舒缓交通堵塞的巨大潜力。Zipcar与car2go等汽车共享系统,已大幅降低市区内的车辆总数。研究人员估计,每一辆共享汽车能减少道路上9~13辆私人汽车。
目前还处于实验阶段的自动驾驶汽车,预估在逐渐扩大市占率后,优势将呈指数成长,私人与大众运输的分界变得模糊。“你的”汽车载你上班后,不必闲置在停车场,而能自行返回接送你的家人、邻居或社群媒体上的任何人。
结果是,每辆汽车的使用时间将从每天一小时增加为24小时。我们在美国麻省理工学院(MIT)的同事最近发表论文指出,以新加坡为例(全球第一座开放大众搭乘自动驾驶车队的城市),只需要目前汽车数量的30%,便能满足运输需求。除了汽车共享外,自动车也能开启全新的共乘模式。Via、uberPOOL与LyftLine这类应用程序,已提供不同人共乘同一辆车的服务,以降低营运成本与个别费用。自动驾驶汽车能进一步提高共乘率,因为所有行程都能在在线管理。根据我们在MIT感应型城市实验室的分析,在城市内车辆共乘的潜力非常显著。
以美国纽约市为例,便非常适合车辆共乘。我们实验室的“轮圈盖计划”从市区内1万3500辆领有执照的出租车,搜集1亿7000万趟行程中接送地点的全球定位系统(GPS)坐标与对应的时间。接着我们发展一套数学模型,评估共乘对这些行程的潜在影响。这项计划引入“共享网络”的概念,使车辆共乘的机会达到最高。量化结果显示,共享出租车能让车辆总数减少40%,而且极少延误旅客时间。进一步研究显示,旧金山、奥地利维也纳与新加坡等城市,都因为车辆共乘而获益。
一旦结合汽车共享与共乘,城市或许只需要目前汽车数量的20%便能满足市民运输需求。当然这只是理论数值,在现实生活中,还得看人们对于共乘和自动驾驶技术的接受度。但只要汽车数量减少,势必能节省建设或维护交通基础设施的成本与资源。而且汽车数量越少,道路越不容易堵塞,不仅缩短了交通时间,也降低对环境的冲击。
-
传感器
+关注
关注
2545文章
50410浏览量
750746 -
智能道路
+关注
关注
0文章
4浏览量
6524 -
自动驾驶
+关注
关注
782文章
13606浏览量
165872 -
共享经济
+关注
关注
1文章
177浏览量
11056
原文标题:布满传感器的自动驾驶和智能道路,让交通不堵塞
文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
发布评论请先 登录
相关推荐
评论