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雨言|拥堵费还是大数据

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据说,北京已初步制定了交通拥堵收费政策方案和技术方案,目前正在组织进一步深入研究和论证。在不久的将来,城市拥堵费这一收费选项可能在北京这座大城市出现。


实际上,从非常规资源中获得与城市规划相关信息的大数据时代开始,城市综合模型已来到聚光灯下。基于大数据打造智能交通引擎系统也在同步实践。


或许,解决拥堵问题,还可用更多办法。


本期《雨言》和你一起来探讨城市交通拥堵的解决方案 

 

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延伸阅读……


北京初步制定拥堵收费方案 借鉴新加坡等城市经验



本周,北京市政协召开雾霾治理提案办理协商会。在回复委员关于征收拥堵费建议时,相关部门回复:北京市交通委会同市发展改革委、市环保局、,在充分借鉴新加坡、伦敦、斯德哥尔摩等城市经验基础上,初步制定了北京市交通拥堵收费政策方案和技术方案,目前正在组织进一步深入研究和论证。或许就在不久的将来,城市拥堵费这一收费选项即将在北京这座大城市出现。

 

世界各国是这样收拥堵费




新加坡:驶入控制区每次收费214


新加坡是世界上最早征收交通拥堵费的国家,1975年就开始在市中心6平方公里的控制区域征收“交通拥堵费”,除公交车辆外,驶入车辆都要缴费。按照不同路段、时段、车辆种类,收费标准为0.5新元/次至3新元/次(约合2元至14元人民币)。当车辆经过电子收费系统时,收费器自动扫描与车牌号唯一对应的读卡器扣费。越是拥挤的路段、越是高峰期收费越贵,同样是小汽车,私家车辆比出租车收费贵。有些路段按季节进行收费,比如通往学校的路段,学校放假期间停止收费,待开学之后重新开始收费。




英国伦敦:驶入特定区域收90元拥堵费


伦敦自2003年开始征收拥堵费,划定区域约为20平方公里。收费区内设置了大约800个摄像头,专门识别车牌号。根据规定,周一到周五早7点到晚6点半间,驾车进入这一地区的司机每天必须缴纳10英镑(约合90元人民币)拥堵费。




瑞典斯德哥尔摩:进入市中心须交816


2005年,瑞典首都斯德哥尔摩决定对进入市中心的驾驶者试行收取拥堵费。除周末和法定节假日外,每天上午6点半至下午6点半,驾车进城或出城时须支付1020瑞典克朗(约合816元人民币)不等的拥堵费。具体金额要根据不同的时段收取,但每天最多不超过60瑞典克朗(约合48元人民币)。自行车、紧急车辆、特定商用车以及国外牌照的汽车不在拥堵费征收对象中。目前,68%斯德哥尔摩人步行或者骑车上班。

 

不过,除了收费,世界各国都在探索解决拥堵的各种科技手段与办法出路。

 

用大数据城市规划可以变得更好

 

的确,提到交通堵塞,首先感到的就是头疼,尤其是上下班的时候,在高峰期甚至能堵上一两个小时,让人感到不高兴不说,更能耽误不少事。然而对于交通堵塞,不仅国内头疼,国外也不想让,因而当面对这个共同大问题的时候,世界各国都纷纷采取高招来缓解、治理交通堵塞。其中利用大数据治堵,是一直在探索和使用的新兴科技手段。

 

巴西圣保罗的人口在一千万以上,是南半球最大的城市,其交通也是最让人头疼的,据了解,在2014年世界杯当天出现了历史上最堵的一次交通记录:等候的车辆排到了三百四十四公里以外。为了解决这个问题,其实长推出了各种整治拥堵的措施,其中就包括大数据。那么,该市是如何利用大数据治理堵塞的呢?

 

很简单,通过对大数据的分析,当地政府实现了对一万五千辆巴士车队的管理,提高公共交通的效率,同时鼓励市民注册使用智能交通卡,将小汽车的出行延迟一小时的市民也将获得抽奖的机会,奖品非常丰厚。

 

爱尔兰首都都柏林的交通堵塞情况不输于圣保罗,作为全国重要的交通枢纽,交通管理的合理性非常重要。为了解决堵塞问题,都柏林与IBM公司合作,使用大数据来分析交通堵塞原因,并提出解决方案,让管理人员能够一目了然的掌握交通网络,快速解决拥堵问题。

 

如今,不仅这些城市在应用大数据治堵,很多城市已经开始行动起来,毕竟道路有限,车辆数量却并不是不变的。因而及时了解和解决堵塞问题,不仅是城市发展的需要,也是市民生活的需要,更体现了一个城市交通文明的效率。

 

大数据和城市模型

 

实际上,从非常规资源中获得与城市规划相关信息的大数据时代开始,城市综合模型已来到聚光灯下。基于众包的数据、遥感、在线社交网络、智能交通票务、手机使用情况和信用卡交易有一个共同点:它们都包含地理定位信息。因此,人们正从结构化的、静态的、人口和经济活动数据(例如,普查数据)转移到非结构化的、能够为城市动态提供新见解的动态数据。



☝这是典型的伦敦公共交通服务工作日早上8:30的一个快照。颜色编码的旅行风格:绿色的铁路服务,红色的巴士服务,黄色的巴士服务(更大区间的巴士服务),紫色的地铁服务和蓝色的渡轮服务。

 

观点:基于大数据打造智能交通引擎系统

 

本周,2016“中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会”在贵州落幕。滴滴出行创始人、CEO 程维在 2016 数博会开幕前表示,滴滴的本质就是一个智能的交通大数据引擎,智能化的把用户的需求跟所有的交通工具进行了高效连接。

 

滴滴在发言中表示,滴滴正在利用出行大数据打造智能交通引擎系统,希望未来每个人的出行和交通资源会像飞机一样统一的接受调度,从而实现整个城市效率最大化,也提高每个人出行体验,降低成本。

 

程维坦言,滴滴希望能够整合资源,为大家提供高效、稳定、好体验的出行服务。“大家会慢慢开始思考,我为什么一定要拥有一辆汽车,买一辆车只有4%的时间在开,却要付出100%的成本,开车很辛苦,停车也很难,城市要为6%在闲置的汽车修建大量停车场,所以滴滴不仅是推动出租车行业和出行变革,我们希望通过我们的努力能够改变未来汽车拥有的方式。”

 

据程维透露,滴滴也在努力推动滴滴体系内电动车的普及和投入无人机驾驶研究,相信工业时代是机器替代体系,而信息时代机器将会替代脑力,滴滴会全力以赴投资建设潮汐系统。

 

滴滴打造了一个出行数据精准匹配的智能系统,这一个完整的系统包括了随区域、时间变动的定价、订单的高效匹配、根据供需预测之后的司机运力调度等。资料显示,滴滴出行平台每天新增数据超过 50Tb 以上,每天计算次数数十亿计,高峰时段,每分钟匹配就高达 200 万次。


基于如此大的数据量,滴滴可以进行最大限度的数据挖掘,不断通过大数据和深度学习驱动的人工神经网络,实现精准的预测能力、智能的调配能力和动态的定价能力,以此来提高效率降低成本,实现最优的运力调度。

 

大数据分析处理对于交通出行的影响或许将会更大

 

大数据在很多领域都得到广泛应用,多数时候,人们关注的总是大数据能为企业做些什么,实际上,通过大数据分析产生更高效的交通运输流也是该领域科学家们的重要课题。研究人员已经花费了数年时间希望找到不同的方法使交通运输流能够更加顺畅。

 

面对交通拥堵,人们的第一反应是修更多路,可对一个城市来说,简单地去修建更多的高速路和街道很快就会达到城市所能容纳的峰值,这是不可行的。在这种情况下,就需要一种比较聪明的方案去发挥作用。

 

来自麻省理工学院和伯明翰大学的科研人员就曾经决定,研究来自5个城市的大数据,希望从中发现更多关于交通运输流的详细信息。

 

研究过程中采集的数据主要来自手机,研究目的集中在现有道路,能否找到最优出行时间。通常情况下,大多数驾驶者选择他们认为最快的路线,但是假如其中部分驾驶者被要求绕路,其他驾驶者就会因此快捷出行。研究者将这种方法称作社会化最优方案。驾驶者如果通过手机应用软件能够被通知自己应该走什么样的路线时,整个交通路况对所有人而言都会变得更加顺畅。要求一小部分驾驶者绕行较长的路线,从而为其他人提供交通便利,听起来有些过分,但是假如我们对所有驾驶者采取轮换,不让他们中的同一批人每天都去绕行,那么解决方案也就应运而生了。

 

当大数据与其他技术结合后,比如云技术,闪存存储阵列技术的结合,未来将在帮助城市交通管理方面发挥关键作用。无论是为驾驶者提供更好的线路指向,向部分汽车开罚单以保持交通畅通,或者改变交通信号灯模式或公交车路线等,所有这些解决方案都涉及到最新的大数据技术。随着大数据概念的不断传播,我们可以期待全球更多的城市使用这一技术。也许未来的某一天,交通堵塞将会成为人们遥远的记忆。












 







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