自動駕駛調(diào)度算法有望將出租車數(shù)量減少一半

　　自動駕駛調(diào)度算法有望將出租車數(shù)量減少一半。麻省理工學院 Senseable City Lab 主任Carlo Ratti主導的一項新研究表明，如果人類司機被自動駕駛?cè)〈?，城市中的出租車?shù)量將減少一半。

　　這項研究指出，如果自動駕駛汽車由算法調(diào)度，那么只需一半的車輛便能完成相同的旅客運輸量。

　　然而，Ratti也警告稱，自動駕駛的出租車最終可能導致“超現(xiàn)實的交通堵塞”，因為將會有更多的乘客為了獲得自動駕駛車輛提供的優(yōu)質(zhì)服務而放棄選擇公共交通出行。

　　算法主導下的高效出行

　　Ratti的這項研究發(fā)現(xiàn)，如果對出租車路線進行合理優(yōu)化，并通過技術提升共享出行的體驗，城市地區(qū)的出租車就可以被更高的效率的部署。

　　即使保留了人力車輛運營商，如果路線和調(diào)度是由算法決定的，而不是由司機決定的話，城市對車輛的需求也會減少30%。

　　Ratti告訴我們：“這份研究表明，在大城市中，即便駕駛方式依然采用當今的人類駕駛，單單通過改變出租車系統(tǒng)的管理和調(diào)度方式，也可以極大地提高出租車系統(tǒng)的效率”。

　　“然而，要做到這一點，目前運營出租車的商業(yè)模式——基本上有400年的歷史——應該轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€集中運營的智能模式?！?/p>

　　共享自動駕駛車輛讓城市更擁堵？

　　但是更好的技術可能不會減少城市的擁擠狀況，因為共享自動駕駛車輛的出現(xiàn)將導致人們對出租車服務需求的增長。

　　Ratti說：“共享自動駕駛交通工具的預期效果之一，是人們對共享自動駕駛需求的增加?！?/p>

　　這份聲明呼應了交通設計師Paul Priestman的說法，他今年早些時候告訴我們，自動駕駛汽車可能導致更嚴重的交通堵塞。

　　Priestman說：“關于自動駕駛汽車有很多討論，但我的觀點是，在所有自動駕駛汽車都能相互通信、服從統(tǒng)一調(diào)度之前，你將會看到的只能是大量自動駕駛汽車出現(xiàn)在街道上，車內(nèi)沒有人——因為車輛正在打算去接某個人，而這些汽車將會造成更嚴重的交通擁堵。”

　　他繼續(xù)說：“這將使情況惡化，而不是改善局面”。

　　“最小車隊”問題

　　“最小車隊”問題困擾了科學家多年，這意味著城市當局和出租車公司一直都無法計算出提供高效服務所需的最佳車輛數(shù)量。

　　Ratti是Carlo Ratti 協(xié)會的負責人，同時也是麻省理工學院 Senseable City 實驗室的負責人。Ratti和他的團隊聲稱已經(jīng)解決了這個問題。 他們的文章，題目為《Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility》發(fā)表在今天的《Nature》雜志上。

　　該論文表示，他們通過提出一個數(shù)學模型，解決了最小車隊問題（minimum fleet problem）。這個模型會計算一個城市中，人類出行所需的最少車輛數(shù)。

　　這項研究專注于紐約的租車情況，研究小組查看了1.5億次旅行的數(shù)據(jù)，計算出如果路線是由人工智能計劃的話，這個城市需要的出租車數(shù)量是9450，而不是目前的13500輛出租車，就可以滿足目前每天50萬次的出行需求。

　　Ratti說：“如果出租車車隊（即使是由人類司機駕駛）得到更好的管理，紐約也可以減少30% 的車輛。從本質(zhì)上講，我們需要的只是更好的算法?！?/p>

　　“如果我們考慮一個出租車完全由算法調(diào)度的城市，出租車的數(shù)量的減少將接近50% ?！盧atti說，“然而，自動出租車將創(chuàng)造額外的需求，吸引用戶遠離其他出行解決方案?！?/p>

　　“這表明，明天的城市流動性問題不一定能夠通過更多的物理基礎設施來解決，而是需要更多的智慧?！盧atti說：“換言之，更多的電子設備，更少的污染材料?！?/p>

　　“超現(xiàn)實的僵局”

　　“但由于自動駕駛相對于人類駕駛有幾乎不再同一維度的競爭優(yōu)勢，所以可能會引發(fā)問題?！盧atti解釋道：“例如，一公里的旅行成本可能會大幅下降，以至于人們會放棄公共交通，轉(zhuǎn)而選擇自動駕駛汽車。 這反過來又可能導致一個城市的車輛數(shù)量的增加ーー這種增長造成了城市車輛并不會減少，反而會增加的超現(xiàn)實主義的僵局。

　　但是Ratti表示，他們的研究清楚地表明了優(yōu)化車隊規(guī)模和管理以提高效率的巨大潛力，并最終降低了交通擁堵，即使預計旅行需求會增加。

　　盡管Ratti和他的團隊研究的是曼哈頓地區(qū)，他說，他們所預測的效率增長也很可能會出現(xiàn)在其他密集型的大城市。

　　“我們可以合理地假設，類似的情形將同樣出現(xiàn)在其它大城市，”他表示。

　　“對于小城市，還需要更多的研究。”Ratti補充說：“我預計，當城市客流密度太小的時候，智能出租車反而會降低效率，因為共享出行的機會取決于客流量的多少?！?/p>

　　“如果我們考慮用最優(yōu)化的智能車隊取代紐約目前的出租車系統(tǒng)，我們就必須找到最好的方式，為每天13500多輛出租車提供的約50萬次的出行而服務?！?/p>

　　因此，接下來該團隊將尋找一個數(shù)學模型來計算一個城市所需的最小停車位數(shù)量。

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