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2.29 自动驾驶、智慧交通的需求与应用场景

已有 2800 次阅读 2021-6-27 21:09 |个人分类:科技3|系统分类:观点评述

自动驾驶将变革人们出行等方面的生活习惯,所以该项技术的商业化应用在安全与价值等方面会遇到不小的阻力。“智慧交通将减少XX%的碳排放”,“智慧交通将减少YY%的交通拥堵时间”之类的新闻标题,相对于科技感十足的“无人驾驶”,因为较少吸引读者的眼球,所以智慧交通反而较少出现在新闻与自媒体的讨论之中。实际上自动驾驶与智慧交通将是未来交通的两个互相影响的方向,就像计算机与互联网之间呈现的个体与网络的关系一样,相辅相成,但又并不同步发展。现阶段,智慧交通相比自动驾驶呈现出更多的需求、更加安全的应用场景,甚至对环境的可持续发展产生正面的促进作用。

一项实用科技的研发与商用,必须考虑它的用户与应用场景;就像推销员一定要研究销售对象,如果想卖生发水、梳子给和尚,就会闹笑话。自动驾驶技术,主要由包括特斯拉、谷歌的Waymo、通用汽车的克鲁斯(Cruise)等美国科技企业的强力推进,这不仅仅是偶然,更与美国的地理、文化都密切相关。美国对自动驾驶有多大的需求呢?地广人稀是美国的典型特征,公交的搭乘使用率低造成了经济效益低,公交班次少,人们更愿意采用私人汽车的出行方式。由于缺少公交,美国至少有两个大群体对于自动驾驶产生了需求:1)学校的未成年人,很多孩子需要在课后或者周末参加不同的学术外的活动,比如足球、棒球等比赛,都需要父母用汽车去接送2)身体不再适合驾驶汽车的老年人与残障人士。85岁以上的老年司机发生致命车祸的风险比十几岁的司机高三倍以上。高龄老人是路上风险系数最高的一类司机。[1] 这样,在美国,随着人的预期寿命的增加与老龄化的过程,老年人的安全出行也一定程度上推动了对自动驾驶的需求。另外由于地广人稀,美国人从家到公司的距离也较长,所以工作通勤的时间也长:每日的重复的路线,重复的拥堵,日复一日的驾驶如果由人工智能代替当然是极好的。

美国的确有自动驾驶的需求和比较适合的道路条件,但是自动驾驶的技术在其他国家的推广可能会遇上新的障碍。即便谷歌在美国研制成功了自动驾驶技术,也很难重复它的搜索引擎席卷欧洲、日本印度等国的现象。从技术方面来看,自动驾驶需要对应的行驶条件。美国的无人驾驶技术在东南亚或者印度等国家进行真实环境下测试时,由于更加复杂的交通运行状况,电瓶车、摩托车、拖拉机、畜力车等多样性的交通工具、发展中国家可能展现的更多的行人、非机动车、机动车的交通违法行为,很可能导致自动驾驶汽车被迫停在角落里,而需要人类驾驶员比如按喇叭、吼叫等更加流畅的操作。如果自动驾驶的技术推广也很困难,那么无法驾车的人该怎样出行呢?

出行需求(mobility)的实现并不一定依赖于自己驾驶。前文中在讨论美国的出行需求,读者包括笔者都在思维中默认了一个假设:出行=自己驾驶,这是由于美国是“汽车上的国家”这一文化现象对我们产生的刻板印象。美国人平均一户一辆汽车的状态与巨大的私人汽车保有量,给人的印象就是出门就得开车。进一步我们便自然而然的认为,“出行需求+无法驾驶=自动驾驶需求”这样的思考模式,觉得自动驾驶非常重要,但是这里的等号并不成立,出行可以依赖于公共交通。

出行的需求大致通过公共交通(公交车、地铁轻轨、出租、滴滴优步等共享交通工具)与私人汽车两个出行方式进行实现。出行方式的选择不仅由经济状况决定、更与地理、文化、生活习惯等要素有关。比如大多数的美国人都具有汽车(或者二手车)的购买能力,但是在美国都产生了不同的出行选择:纽约生活的人们普遍采用地铁等公共交通的出行方式;而西海岸的洛杉矶虽然常常堵车严重,但通常都选择采用私人汽车的出行方式[2]。在人口密度较高的地区,人员流动大,搭乘公交更多,所以公交运行也更加经济,班次可以增加,这种便利性进一步推动公交的使用。美国的少数几个人口密度高的地区,比如纽约、芝加哥等,相比中部的其他地区有更好的公共交通系统,所以自动驾驶的需求没有科技公司所在的加州那么大。类似的,日本欧洲等发达国家的城市有高于美国的人口密度,并不受美国的汽车文化的影响,更加频繁使用公共交通出行的生活方式,这些国家的人对于自动驾驶的选择与应用或许是一个比较漫长的过程。

智慧交通与自动驾驶有共同的应用场景,是提供给有出行需求(mobility)的人。由于出行方式大致可以分成私人汽车与公共交通两大手段,对私人汽车或者公共交通的依赖程度的深浅,将决定出行需求实现是否更多依赖于自动驾驶智慧交通更加类似于计算机辅助,通过人工智能辅助出行优化,为用户节省时间;而自动驾驶则用人工智能取代人类驾驶员。现阶段而言,智慧交通的实现相比自动驾驶更加容易,需要承担的责任也更小:即便智慧交通的软件偶尔运行错误,用户因为选择错误路径,浪费一些时间,但也可以随时切换为人工操作;自动驾驶如果偶尔软件运行错误,可能产生的交通事故,对健康与财产都有影响。即便智慧交通更容易实现或者优化,但是在美国的商业价值较低,主要有两大原因:1)美国的公共交通基础薄弱有关,研发成功的智慧交通软件服务难以贩卖给难以盈利的公交车公司;2)美国很多地方地广人稀,驾驶过程中并无较大的拥堵,采用私家车出行的人没有多大智慧交通优化路线的需求。

与美国地广人稀特征不同,在人口密度大的其他国家与地区,智慧交通等方向的研究与深入,可以对环境保护起到促进作用,减少的交通拥堵与优化的行驶路径可以大量减少汽车尾气排放与碳排放。最简单的日常例子,顺风车(ride sharing)与拼车(carpooling)的使用首先直接减少车辆的排放,其次由于减少车辆,交通拥堵程度也可以减少,更进一步减少了排放。滴滴优步等打车软件的应用,减少了出租车司机搜索等待的时间,通过算法的优化分配,也减少了汽车排放。当然如果更频繁地使用地铁或者公交车,在环境保护方面比起小型车更优。学校的上学与放学的时期由于父母接送孩子,通常都会造成巨大的拥堵,甚至影响上班族的通勤与出行。如果能够通过智慧交通的分析,合理安排一些较为分散的接送点,最后通过学校巴士的形式运送学生,这样通过类似打车软件的规划(scheduleling),可以减少交通拥堵,尤其是这种学生上下学具有很强的规律性与预测性,交通优化的结果可以适用若干学年。这些不同的生活中的例子都向我们展现了智慧交通的潜力,然而现实中,更加难以改变的是人们关于是否保有车辆的观念与文化习惯。

当交通工具只被人们当做手段而不是目的时,这样的思维,将对出行的选择产生影响,而且生活习惯也会改变。过去二十多年前,人们在家中观看电影的方式通过购买、租赁碟片或者下载的方式,而如今却是网络在线播放的形式,比如流媒体播放的奈飞Netflix取代了录像租赁的百仕达Blockbuster。类似奈飞的订阅服务(subscription)会否会在出行中变得流行起来呢,而这取决于人们对于拥有私家车的观念与文化。从出行的角度而言,为了上下班每天一两个小时的出行,购买一辆汽车在公司的停车场停十个小时,在家里的停车场停十个小时,并没有高效地利用汽车,实在是一个不大划算的事情。为了和朋友吃一顿两个小时的晚饭,开车一个小时,寻找停车场空位花半个小时,似乎不大合算,反而出租或者公交更加方便。随着城区规划与发展的稳定,较多的汽车保有量对比于较少的停车场用地,一方面推高了停车费用,另外也增加了交通的拥堵,浪费了不少时间。如果出行真的可以成为一种价格公道的订阅服务,似乎可以节省不少时间,而且不在交通拥堵中浪费时间,心情也更加愉悦。但是将汽车与视频网站作对比,并不合适,因为拥有私人汽车也是一部分人的梦想与追求。就像房子是一个自由的私密的生活空间,拥有自己的房屋会有一种安全感,汽车也有这样的功能,驾驶自己的车兜风时心情愉悦(只要不是过于拥堵)。但是当法律法规更加保护租赁房屋人员的权益时,德国也有很大比例的人选择长期租房,这时房子便类似于将汽车作为出行的手段,而非追求的目标了。总体而言,在现如今的文化习惯中,汽车应该是更介于视频网站与房屋之间的状态,而且更类似于房屋。

智慧交通的实现依赖于行驶汽车中的大数据的采集与共享。美国的快递联合包裹服务公司(UPS),通过采集送货卡车的运营路线与交通大数据,优化路线与驾驶,仅在2011年减少了3000万英里的里程,节约了300万加仑的汽油以及3万吨的二氧化碳排放[3]。出租车作为一个较为常用的交通工具,在某个城市的最优化的出租车数量是具有实际效用的,比如减少交通堵塞,减少商业折旧与尾气排放。依赖于网络通讯共享信息与调配的模式,研究人员们发现了,一个城市实际运营的最优化出租汽车的数量与运营方式的更加高效的算法[4]。共享信息的意义或许不需要很数学的解释:斗地主游戏的有趣性就在于农民之间无法共享信息而协同作战,如果农民能开黑作弊,游戏的结果就很容易预测了。随着我国收入的提高,中等收入的群体,对于普通商品的价格敏感度降低,便利店与送货上门的服务变得更加流行。我们可以想见,三个小区的30户人家分别去附近的超市购物,采用不同的交通工具,需要完成30次的交通行程。但是反过来,如果超市提供送货上门服务,通过优化送货途径,可以减少不必要重复的交通,更可以在1000-15:00的非交通高峰期进行送货。这样的对比情形就展现了数据共享的意义,不仅减少交通堵塞,更可以减少尾气排放。

实现智慧交通的过程中,需要一些行驶的车辆提供分享(上传)自己的实时数据给智慧交通的研发机构,而这一数据共享的问题涉及到个人的隐私。所以一定程度上,滴滴优步等共享交通的公司具有天然的优势:打车用户由于安全的需要,将个人的实时行程与安全中心分享。同样的公交与地铁公司,也可以通过公交车的实时轨迹与载客流量获得实时路况的结果。这些实时的交通数据可以作为智慧交通拥堵的数据,预测短期的交通发展。类似机票预售或者酒店预定的数据可以预测旅游景点的火热与拥挤程度,共享交通的数据中也可以找到每天或者每周的运行规律而帮助优化路径。这样智慧交通也可以做成手机应用,销售给愿意优化出行的驾驶员,或者免费提供给救护车、消防队等使用以节省时间拯救生命,或者获得减少碳排放的政策补贴。

总体来说,不同国家用户与消费者对于出行的需求、与出行方式的选择将影响自动驾驶与智慧交通的技术路线的需求与优先级。相对于美国的地广人稀的地理条件、较低的燃油价格、与较高的石化能源自给率、较少的车辆多样性,中国现阶段更适合优先发展智慧交通,减少交通拥堵的同时也对环境的可持续发展做出贡献。发展成熟的智慧交通的网络共享性或许为未来自动驾驶汽车之间的互相统筹与协调做出铺垫,使自动驾驶技术更加成熟。

 

引用文献:

[1]阿图·葛文德,王一方主编,彭小华译,最好的告别:关于衰老与死亡,你必须知道的常识,浙江人民出版社,2015年,p49.

[2] 注:有一个关于人们见面打招呼的文化有关的笑话:美国东部纽约等地区由于天气多变,所以早上打招呼都采用有关天气的询问;美国西部加州地区由于四季如春,所以没办法谈天气,但是大家打招呼时通过谈论交通阻塞(traffic)的方式进行展开;中部的科罗拉多州大家则都谈滑雪。

[3] Mayer-Schönberger, Viktor, and Kenneth Cukier. Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. Houghton Mifflin Harcourt, 2013. Chapter 5, datafication, p.89

[4] Vazifeh, Mohammed M., Paolo Santi, Giovanni Resta, Steven H. Strogatz, and Carlo Ratti. "Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility." Nature vol. 557, (2018): 534-538.




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