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        3. 李瑞敏
          作者很懶,什么都沒留下

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          科技或許能解決交通問題,但真的需要時間

          李瑞敏
          2019-09-16 · 10:05
          [ 億歐導讀 ] 或許題目本身問的就不合適,首先定義何為交通問題?
          交通,李瑞敏,智慧交通,自動駕駛

          文章來源于:李瑞敏,圖片來自“Unsplash”

          本文轉載自賽文交通網,原作者李瑞敏。原標題《李瑞敏:科技真的能解決交通問題嗎?》億歐智慧城市對文章進行二次編輯,供讀者參考。


          或許題目本身問的就不合適,首先定義何為交通問題?

          是交通系統整體表現出來的擁堵、事故、能耗、污染?還是人們出行中的具體障礙,例如高峰期打不到車被稱為交通問題;節假日買不到票被稱為交通問題。

          似乎第一類交通問題的解決就可能對應第二類問題的解決,因此,在此還是聚焦第一類問題。

          最近在學習了一些自動駕駛類的內容,例如其對道路交通系統會帶來哪些影響?

          當然看眾多的國內宣傳,幾乎無不盡言有助于提高安全水平、改善交通擁堵等等,但是也有很多的研究人員非常冷靜,在謹慎的審視著到底何種程度的自動駕駛、何種模式的自動駕駛才能夠實現良好的目標,而如果無法實現理想的情形,則又會如何?

          以國內為主來看,近年來在交通領域的創新還是真不少,大體歸納一下可有如下幾種:1)互聯網的快速發展帶來的影響,以各種的所謂“共享交通”為代表;2)大數據、人工智能技術的發展,各類的大腦可以視為其代表;3)載運工具本身的發展帶來的影響,以甚囂塵上的自動駕駛為主要代表。

          那么,這些科技在解決交通問題方面,又真正能夠發揮多少作用嗎?下面對著三點逐一簡單(也是片面的)探討一下。

           1)“共享交通”

          以“網約車”和互聯網租賃自行車為例,首先看網約車

          網約車的出現,曾經被寄予厚望,一方面號稱解決高峰期打車難的困難,另一方面被升華到所謂“共享交通”的概念,沒有任何推理就得出能夠緩解擁堵等等結論,結果呢?

          眾多的研究發現(國內也有類似結論,當然也有不同結論)Uber和Lyft的大規模發展確實加重了交通擁堵,最有代表性的之一是2019年5月發表在《science advance》上的一篇論文的結論。另有類似的報告(http://www.schallerconsult.com/rideservices/automobility.pdf)。

          因此,網約車似乎解決了一部分人之前無法方便使用機動車出行的問題,但是在所謂的緩解擁堵方面似乎無法定論。

          同樣,被民間譽為“新四大發明”之一的互聯網租賃自行車,也是風靡一時、全球轟動,被期望解決1/2/3/4/5等等的出行問題,然硝煙散盡,回頭再看,有其存在的必要和在綜合交通體系中難以取代的地位和作用,但亦僅限于此,對于緩解擁堵等等,似乎難有明顯成效。

           2)大數據、人工智能等技術

          近10年來,或者說尤其是近5年來,在交通科技領域不談談大數據、人工智能都不好意思開口似得,各類人員都對大數據、人工智能等技術寄予厚望,亦有眾多巨頭、巨擘進入相關領域進行研究實施,然時至今日,雖更加繁榮,但在解決問題或緩解問題方面又有多大作用?

          某典型“大腦”城市,如無地鐵的不斷開通、快速路的不斷建設、限購、限行等政策,只靠大腦,交通狀況能夠維持今日之局面?沒有試驗無法判斷,但真的難說。

          當然發展時限尚短,我們應當相信大數據、人工智能等技術在交通領域充分應用后存在的潛力,但目前似乎我們需有耐心,潛心研究和探索,尚未發展到已充分或較明顯發揮其作用的階段,未來還有很長的路要走,當然顛覆性技術往往都是厚積薄發,讓我們一起期待。

           3)自動駕駛

          這是一個近幾年火的不能再火的概念了,交通運輸領域無論修路造橋的、還是規劃設計的,廟堂之上、江湖之遠,都得時刻惦記、常常念叨這個詞語。

          而且近年來自動駕駛又經常被與共享出行、電動汽車等概念進行整合,以期更為集成的成果能夠解決交通問題,然目前而言,是否如此?

          在一定的道路基礎設施情況下,緩解交通擁堵需要降低機動車出行總量(或更合理分配時空資源),然如自動駕駛真正實現,將釋放目前因為眾多原因所壓抑的私人機動化出行需求,即使有自動駕駛車輛運行效率的提升(例如提升道路通行能力)以及共享的概念,又有可能提高多少效率和降低多少出行總量(以機動車為單位衡量)呢?

          更別說能夠接受共享出行概念的人的比例目前來看并不樂觀。

          同樣,改善交通安全,或許未來真正實現了理想中的自動駕駛之后,因為駕駛員失誤等原因造成的交通事故可以避免,然以當前的自動駕駛車輛測試結果來看,似乎并不是那么的安全。

          自動駕駛時代的到來在不同的人眼里從2030年到2070年(或許更久)不等,目前感覺似乎預測相對越久越合理一些?

          能耗方面,對單個車輛而言,期望用自動駕駛技術更好的控制車輛的運行狀態,使其在行駛同樣里程的情況下減少人類的那些能耗不高效的駕駛行為,從而改善能耗,是一條思路。

          而在降低污染方面,更多寄希望于純電動汽車,則似乎短期內又不那么現實,在發電的能源結構無法較大改變的情況下,電動汽車本身行駛中的排放雖極低,但是發電的污染卻不是那么的容易被忽略。

          硬幣有兩面、寶劍有雙刃,事物都有兩重性,眾多的科技手段是解決交通問題的重要支撐,且在眾多方面已經發揮著重要的作用。

          然交通問題的復雜性又使得單一的技術或方法難以充分發揮成效,再結合上從城市的規劃發展到出行者的行為選擇的不確定性,未來,如何掌握科學技術并很好的發揮其作用,似乎并沒有我們有時想象中的那么簡單。

          當然要回答是否解決了交通問題還是要回到問題的層次上,前述的兩個不同的問題層次,上層是眾多交通系統要素整合到一起后體現出來的宏觀的表象問題,下層是眾多交通系統要素各自在不同時間、不同空間上所面臨的出行上的具體問題。

          針對不同層面的問題,科技手段總是在不斷的解決問題,尤其以具體問題為主,而對于交通系統整體表現出來的第一類問題,可能某一種或某幾種的科技所發揮的作用還難估計。

          同時,也給我們在工作中提出了需要注意的問題,某個科技手段的出現解決某些第二層次的問題,但上升到第一層次后,其是如何發揮的作用,可能還需要具體問題具體分析,全面深入的思考系統的眾多不確定性后再來審視新的出行技術和手段對整個交通系統帶來的影響。

          回歸題目,答案或許是:能,但真的需要時間!

          本文經授權發布,版權歸原作者所有;內容為作者獨立觀點,不代表億歐立場。如需轉載請聯系原作者。

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