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重塑公共汽车优化智慧城市交通。

发布日期:2022-04-24 阅读次数:3025

自2000年代优步和Lyft兴起以来,微移动和共享移动都有助于改善我们的出行方式。除了增加便利元素外,踏板车、拼车等替代驾驶方式也提高了可持续性。事实上,交通运输约占世界温室气体年排放量的25%。投资者、政策制定者和雇主认为,帮助汽车远离道路是减少这一足迹的显著策略。不幸的是,公共交通,特别是公共巴士服务,迫切需要重大数字化重新设计。大多数公共部门的模型已经过时或缺乏资金。

二战后,美国开始认真进行郊区化。富裕的居民开始搬出大都市,其次是商店、餐馆和办公室。这导致了经济活动的分散,其余城市居民与郊区机会的物理分离被称为空间不匹配。

重塑公共汽车优化智慧城市交通。

美国联邦政府试图解决这些不平等问题,但基本上没有成功,目标是为所谓的逆向通勤者提供公共交通项目。然而,这些努力受到高成本的困扰,该项目面临着将公共交通方法应用于分布式雇主的挑战。由于这种交通方式本身无法解决一系列复杂和多样化的社会问题,大多数项目都被打断了。

然而,市中心开始恢复活力,新一代居民认为城市的活力是他们自己的家,并愿意去离市中心数英里的工业园区或办公室。新一代人倾向于避免私家车,而是拼车和其他共享旅行选择。然而,仍然很少有方便和有效的反向通勤选择。

科技能让汽车远离道路吗?

不言而喻,汽车的主导地位不利于我们的集体可持续发展目标。根据城市交通报告,2019年美国因交通拥堵浪费了35亿加仑燃料,导致温室气体排放3600万吨。同时,根据布鲁金斯学会的数据,美国大都市750万或高达10%的家庭是零汽车家庭,这些家庭只能在90分钟内通过公交车在地铁范围内工作40%以上。

虽然使用公共交通基础设施进行反向通勤具有政策优势,但美国大多数主要城市的公共交通系统都是围绕已建立的通勤路线设计的。公共汽车和轨道交通时刻表与传统的入境通勤需求一致。为了实现最大数量的住宅,停车场已经优化,这可能与郊区办公室或工业工作场所的位置不一致,通常聚集在远离住宅集中的地方。

2019年对波士顿地铁反向通勤的向通勤的研究发现,居住在城市核心的工人到达郊区就业地点存在巨大障碍根据美国人口普查局的数据,波士顿所有通勤旅行中有15.4%是反向通勤,但这些旅行相对较少是通过公共汽车进行的。

改变城市交通的未来是许多雇主的核心优先事项。这些组织不仅限于像亚马逊这样的公司和其他零售商,他们的商业模式依赖于从通常远离员工居住社区的大型仓库完成客户服务订单的能力。在农业领域,田间和加工厂的工人通勤时间长,公共交通不畅,交通有限。

重塑公共汽车优化智慧城市交通。

尝试数字交通。

各种替代品正在出现,尽管大多数从按需乘车到电动滑板车的共享移动解决方案都需要持续的高需求。因此,它们主要在城市地区占有一席之地。同时,通勤期间的高峰需求导致供应短缺和价格飙升——远不理想。叫车也是一种个人模式;本质上成本高,不能解决关键问题,尤其是交通拥堵和环境可持续性。包括电动自行车和踏板车在内的微型移动解决方案只在短距离内有效,对天气条件非常敏感。

然而,随着就业机会影响我们的生活质量和社会流动性,提供更有效、更绿色的交通对促进城市社区的健康和福祉至关重要。就其价值而言,雇主似乎确实注意到了这些事实。据推特说,当阿斯顿马丁试图为英国员工实施通勤解决方案时,拥堵和可持续性在决定中发挥了关键作用。

虽然一些公司提供补贴的公共汽车和拼车计划,但其他公司,如微软,选择将便利性与可持续发展目标相结合。例如,科技巨头开发了一个内部移动平台,允许人们优化他们的日常旅行,并将其集成到Outlook和其他微软产品中。越来越多的主要参与者专注于移动,包括世界上一些最具创新性的公司,如Alphabet。在过去的六年里,谷歌的母公司每年花费数百亿美元为谷歌地图、Waze、Waymo、SidewalkLabs,甚至谷歌X公司的登月工厂开发提供更好的选择。

重塑公共汽车。

许多从事城市交通的公司都把净零作为其目标的核心。如果我们想改用电动公交车队,让它成为一个可行的大众交通解决方案,那么依赖——在偏远地区、郊区和农村地区有足够的充电站是非常重要的。

公司通过人工智能算法设计路线,并根据员工的居住地塑造这些路线。公交线路是专门为工作场所或工作场所附近的乘客设计的,也避免了多次换乘的需要。如拼车、微型交通和公共交通。它还可以提出定制的替代方案,如果换乘过多,会给通勤带来不便。

如果我们想解决拥堵和基础设施的紧迫问题,我们需要改进公共汽车,以更智能地运行。在智能手机时代,我们可以有响应实时需求的响应总线。

为了深入挖掘推动这些彻底变革的潜在力量,随着共享交通的持续动力,汽车制造商及其供应商需要知道是什么促进了它的普及。随着这些变化继续影响政策制定者和城市规划者在2022年设计通勤方式,显然我们只走了一段路。

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标签:智慧城市,城市智慧交通,智能交通,科技汽车


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