Mobilność miejska i przyszłość inteligentnego transportu

Miasta rozładowują korki i zwiększają mobilność dzięki technologiom inteligentnego miasta Internetu przedmiotów (IoT).

Wnioski dotyczące mobilności miejskiej

  • Presja rosnącej liczby ludności, zwiększająca się liczba pojazdów oraz starzejąca się, fizycznie ograniczona infrastruktura transportowa powodują powstawanie zatorów w miastach, wpływających na produktywność, bezpieczeństwo i zdrowie publiczne.

  • Miasta korzystają z technologii inteligentnego miasta do poprawy płynności ruchu drogowego i bezpieczeństwa publicznego na istniejących drogach oraz wyciągania wniosków na potrzeby inżynierii ruchu i poprawy infrastruktury.

  • Inteligentne systemy transportowe, otwarte struktury danych i aplikacje wspomagane AI przekształcają jazdę po mieście w usługę na żądanie typu mobilność jako usługa (MaaS), która ułatwia rozładowywanie korków i zwiększenie mobilności.

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT

Technologie inteligentnego miasta i inteligentne systemy transportowe ułatwiają miastom obsługę rosnącej liczby mieszkańców, rozładowywanie korków i tworzenie zrównoważonej przyszłości.

Czym jest mobilność miejska?

U podstaw mobilności miejskiej leży odpowiedź na pytanie, w jaki sposób ludzie i towary przemieszczają się po mieście. Wydaje się to proste, ale biorąc pod uwagę wszystkie czynniki takie jak infrastruktura, technologia, polityka i kultura, sposób poruszania się po mieście okazuje się skomplikowanym tematem o bogatej historii i coraz bardziej złożonej przyszłości opartej na technologii.

Wyzwania dotyczące mobilności miejskiej

Podstawowe wyzwania związane z poruszaniem się po mieście są z nami, odkąd ludzie zamieszkali w środowiskach miejskich. Jak rozładować korki, upłynnić ruch i ograniczyć zanieczyszczenia?

Napięcia pomiędzy innowacjami w zakresie transportu, stale rosnąca populacja mieszkańców miast oraz zdolność władz miejskich do nadążania za zmianami pomimo ograniczonych zasobów są ponadczasowe. Jednak presja wywierana na współczesne miasta jest bezprecedensowa.

Wzrost liczby mieszkańców miast będzie powodować jeszcze większe przeszkody w mobilności miejskiej:

  • 4,6 mld mieszkańców miast do 2025 r.1,
  • 41 megamiast do 2030 r.2,
  • 67,1 bilionów pasażerokilometrów w transporcie masowym do 2050 r.2.

Korki
Czas spędzony w ruchu ulicznym jest jednym z głównych obciążeń dla indywidualnych użytkowników dróg oraz ogólnej produktywności miast świata. Według globalnego raportu na temat ruchu drogowego 2019 Global Traffic Scorecard opracowanego przez firmę INRIX3 kierowcy w USA stracili w korkach średnio 99 godzin na osobę, co przekłada się na prawie 88 miliardów dolarów kosztu utraconej produktywności.

Bezpieczeństwo publiczne
Zatłoczone drogi to nie tylko strata czasu. W wypadkach drogowych ginie co roku 1,35 miliona ludzi na całym świecie a od 20 do 50 milionów ludzi cierpi z powodu urazów niekończących się śmiercią. Ponad połowa wszystkich wypadków drogowych zakończonych śmiercią lub urazami dotyczy pieszych, rowerzystów, motocyklistów i ich pasażerów.

Zdrowie publiczne
Przemieszczanie się w korku wymagające ciągłego ruszania i zatrzymywania zwiększa ilość mikroskopijnych cząstek spalin wydzielanych przez pojazdy4. Według Światowej Organizacji Zdrowia, spaliny mogą „przeniknąć do dróg oddechowych w głąb płuc i przedostać się do krwiobiegu, negatywnie wpływając na układ krążenia, naczynia mózgowe i układ oddechowy”5.

Wpływ na środowisko
Władze miast na całym świecie są zainteresowane zrównoważonym rozwojem, a transport jest ważnym czynnikiem wpływającym na środowisko.

Szacuje się, że 22% globalnej emisji dwutlenku węgla (CO2) związane jest z sektorem transportowym6 i wpływ ten będzie rósł wraz z rozwojem miast i większą liczbą mieszkańców miast korzystających ze środków transportu napędzanych paliwami węglowymi.

Przykładowo przewiduje się, że bez dużych inwestycji w transport publiczny i technologie inteligentnych dróg, emisje CO2 w Indiach wzrosną do 2050 roku z 70 megaton w 2015 roku do 540 megaton7.

Rozwiązywanie wyzwań mobilności miejskiej dzięki technologii inteligentnego miasta

Miasta usprawniają mobilność, oszczędzają energię i zmniejszają zanieczyszczenia dzięki technologiom IoT inteligentnego miasta.

Inteligentne miasta gromadzą dane ze wszystkich dostępnych punktów wejścia, takich jak sygnalizacja świetlna, kamery, wbudowane urządzenia w transporcie publicznym, a następnie analizują ja za pomocą AI i udostępniają poprzez otwarte zbiory danych. Dzięki temu tworzy się ciągła świadomość istniejących warunków, którą można wykorzystać do zarządzania ruchem, planowania tras, bezpieczeństwa publicznego i reagowania na sytuacje kryzysowe.

Technologie inteligentnego miasta można wbudowywać w całej infrastrukturze miasta

  • Inteligentne chodniki monitorują pogodę, stan dróg, a nawet ich zużycie i udostępniają te informacje kierowcom i kontrolerom ruchu.
  • Inteligentne parkingi informują kierowców o ilości dostępnych miejsc, skracając czas spędzany na wyszukiwaniu wolnego miejsca.
  • Inteligentna sygnalizacja świetlna może reagować na warunki na drodze i dostosowywać długość świateł drogowych, aby zmniejszać korki.
  • Inteligentne oświetlenie uliczne z kamerami, mikrofonami i czujnikami zmniejsza natężenie światła, gdy nikogo nie ma w pobliżu i gromadzi dane dotyczące ruchu, bezpieczeństwa publicznego i jakości powietrza.
  • Inteligentne kamery czuwają nad ruchem ulicznym i bezpieczeństwem publicznym. W razie problemów automatycznie powiadamiają systemy transportowe.
  • Inteligentne skrzyżowania optymalizują ruch samochodowy i pieszy, wykrywają ryzyka i ostrzegają przed nieuchronnymi wypadkami, zmniejszając liczbę wypadków i obrażeń.
  • Inteligentne punkty poboru opłat pobierają płatności bez wstrzymywania ruchu pojazdów, obsługują cenniki uzależnione od natężenia ruchu lub ceny za kilometr oraz pobierają opłaty drogą elektroniczną.
  • Inteligentny transport publiczny liczy pasażerów, śledzi lokalizację pojazdów i automatycznie udostępnia status.
  • Inteligentne floty pojazdów, w tym pojazdy policyjne i wozy strażackie oraz prywatne samochody dostawcze, taksówki i pociągi udostępniają lokalizacje, obserwują kierowców oraz nasłuchują odgłosów wydawanych przez silniki, hamulce i koła w celu rozpoznawania oznak zużycia.

Inteligentne systemy ruchu ulicznego umożliwiają podróżującym zaoszczędzenie nawet 60 godzin rocznie4.

Dzięki współpracy te inteligentne czujniki, mikrofony i kamery umożliwiają tworzenie modelu sytuacji na ulicach, autostradach i trasach kolejowych miasta w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Z pomocą AI taka świadomość pozwala na przekształcenie pasywnego zarządzania ruchem ulicznym w aktywne inteligentne systemy transportowe.

Systemy te zapewniają płynny ruch w mieście poprzez przewidywanie korków, automatyczne przekierowywanie ruchu na inne trasy, sterowanie długością świateł drogowych i stosowanie dynamicznych opłat. Bangkok w Tajlandii oszczędza ponad 51 000 godzin spędzanych w podróży rocznie i zmniejsza opóźnienia w ruchu o 24,5% dzięki zaledwie trzem inteligentnym skrzyżowaniom8.

Przyszłość mobilności miejskiej

Wiele technologii dostępnych online znacząco zmieni sposób przemieszczania się ludzi i transportu towarów w miastach. Zwiększenie inteligencji pojazdów, wprowadzanie systemów autonomicznych i komunikacji pojazdów poprawi bezpieczeństwo, płynność ruchu i zmniejszy emisję spalin.

Komunikacja pojazdów i organizacja ruchu drogowego
Technologie komunikacji pojazdów zmienią dzisiejsze nieprzewidywalne „nieme” pojazdy w inteligentne i aktywne podmioty w inteligentnym systemie transportu inteligentnego miasta.

Komunikacja pojazdów pomiędzy poszczególnymi inteligentnymi pojazdami oraz pomiędzy pojazdami i centralnym systemem sterowania ruchem zwiększy płynność ruchu, tworząc inteligentny, zjednoczony system, który utrzymuje stałą prędkość i określa odległość pomiędzy pojazdami. Przepustowość i wydajność paliwowa znacznie wzrosną, a jednocześnie zmniejszy się liczba wypadków i poziom zanieczyszczeń.

Naukowcy w Niemczech zbudowali eksperymentalny obszar doświadczalny na dwukilometrowym odcinku autostrady, który komunikuje się z pojazdami i organizuje ruch. Wykorzystuje nakładające się na siebie czujniki radarowe, aby modelować ruch w czasie zbliżonym do rzeczywistego. System udostępnia te informacje nadjeżdżającym samochodom, informując, kiedy bezpiecznie zmienić pas ruchu, zredukować prędkość i uniknąć sytuacji niebezpiecznych8.

Inteligentniejszy i bardziej elastyczny transport publiczny
Autobusy i kolej nadal będą stanowiły podstawowe elementy mobilności miejskiej. Stopniowa modernizacja technologiczna przy użyciu otwartych platform skonsolidowanych na standardowym sprzęcie x86 umożliwi obsługę inteligentnych systemów bezpieczeństwa z wykorzystaniem wideo, monitorowanie systemów pojazdów i zapewni konserwację predykcyjną opartą na AI.

Platformy te mogą również zapewniać podróżującym lepszy komfort podróży poprzez udostępnianie sieci Wi-Fi, rozrywkę na pokładzie pojazdu i interaktywne wyświetlacze informacyjne.

Mobilność jako usługa (MaaS)
Obecnie poruszanie się po mieście wymaga planowania i wysiłku niezależnie od tego, czy jeździsz własnym samochodem, dzielisz auto z innymi czy korzystasz z transportu publicznego. Inteligentne miasta z inteligentnymi systemami transportu i otwartymi platformami danych zmieniają mobilność z codziennej niedogodności w usługę.

Obecnie podróżujący mogą wybierać spośród wielu aplikacji, takich jak Moovit, umożliwiających planowanie trasy z dostępem do rozkładów jazdy transportu publicznego. Wraz ze wzrostem inteligencji miast i rosnącą liczbą autonomicznych, połączonych pojazdów aplikacje mobilności jako usługi (MaaS) umożliwią przekształcenie wszystkich dostępnych opcji transportu w płynną, multimodalną podróż. Podróżujący zaoszczędzą czas, gdy system będzie optymalizować płynność ruchu, efektywność energetyczną i wykorzystanie pojazdów w całym mieście.

Wymagania dotyczące technologii na potrzeby mobilności miejskiej

Osiągnięcie najwyższego poziomu inteligentnego transportu oraz inteligentnej i energooszczędnej mobilności miejskiej wymaga wielu technologii. Na szczęście modernizacja miasta nie jest propozycją typu wszystko albo nic. Wiele technologii już się stosuje, a inne potrzebują jedynie stopniowej modernizacji. Największe wyzwania, takie jak prywatność, bezpieczeństwo i własność danych, znajdują się na styku technologii i polityki publicznej.

Najważniejsze technologie na potrzeby modernizacji mobilności miejskiej

Wbudowane urządzenia i systemy inteligentnego miasta
Miasta gromadzą już ogromne ilości danych w istniejących systemach, takich jak kamery uliczne i kamery bezpieczeństwa publicznego. Stopniowa modernizacja może przekształcić je w inteligentne węzły w strukturze inteligentnego miasta.

Wszechobecna AI
Aby działać w czasie zbliżonym do rzeczywistego, systemy inteligentnego transportu wymagają natychmiastowej informacji i analizy. Oznacza to potrzebę przetwarzania obciążeń roboczych AI na brzegu sieci, bezpośrednio w inteligentnym urządzeniu lub pobliskim urządzeniu AI.

Szybsza, niezawodna łączność
Technologia 5G stwarza możliwości szybszego przesyłania danych w sieci komórkowej i poprawy stabilności. Oprogramowanie ułatwia organizowanie i zarządzanie usługami sieciowymi na brzegu sieci w celu osiągnięcia jeszcze lepszej wydajności.

Otwarte, zintegrowane zbiory danych
Inteligentne miasto i inteligentne dane transportowe nie mają wartości, jeśli mieszkańcy, służby szybkiego reagowania i firmy nie mają do nich dostępu. Pozyskiwanie, oczyszczanie i łączenie danych oraz dzielenie się nimi poprzez wspólne zbiory danych ma ogromne znaczenie dla poprawy mobilności i zmniejszania korków oraz poziomu zanieczyszczeń.

Sprzętowe zabezpieczenia danych
Wraz z rozwojem i rozprzestrzenianiem się inteligentnych technologii miasta muszą zabezpieczać tysiące wbudowanych urządzeń i chronić dane publiczne i prywatne podczas przepływu przez system. Protokoły zabezpieczeń sprzętowych wzmacniają system i umożliwiają ochronę danych.

Zasady i standardy mobilności miejskiej

Polityka publiczna i standardy branżowe mają ogromne znaczenie dla rozwoju technologii inteligentnego miasta na potrzeby mobilności miejskiej i wdrażania technologii IoT, które umożliwiają im rozwój. Polityka publiczna określa cele i podstawowe zasady dla służb publicznych, osób prywatnych i firm, które sprawiają, że wizja miasta dla inteligentnej i wysoce mobilnej społeczności staje się rzeczywistością.

  • Otwarte standardy sprawiają, że każdy smartfon, samochód, kamera uliczna i inteligentny chodnik może łączyć się i działać z dowolną technologią inteligentnego miasta.
  • Otwarte platformy danych, dzięki którym każdy użytkownik ma dostęp do danych niezbędnych do wykonywania swojej pracy.
  • Otwarte procesy, które obejmują wszystkie zainteresowane strony, zapewniając przychylność i pomoc ludzi w realizacji wizji technologicznej miasta.

Projekty referencyjne Intel® na potrzeby mobilności miejskiej

Komputery samochodowe, czujniki drogowe, AI i inteligentne kamery to niektóre z technologii, które sprawiają, że inteligentne systemy transportu są możliwe. Firma Intel wraz z partnerami opracowała wiele technologii, sprzętu i oprogramowania na potrzeby mobilności miejskiej i inteligentnych miast. Dostarczamy wstępnie zweryfikowane projekty i wdrożenia referencyjne, które mogą służyć jako podstawa nowoczesnego inteligentnego miasta.

Projekt referencyjny dla poboczy
Nasz projekt referencyjny do przetwarzania brzegowego na poboczach dróg można dołączać do oświetlenia ulicznego i innych instalacji. Takie urządzenie idealnie nadaje się do analizy wideo i innych zadań wymagających wydajności. Miasta mogą je wdrażać w ramach inteligentnych rozwiązań do oświetlania ulic, sygnalizacji drogowej, parkingów lub elektronicznych punktów poboru opłat. Zapewniają one moc obliczeniową potrzebną do wykrywania rejestracji, zauważania pieszych i monitorowania ruchu drogowego. Wspomniane węzły brzegowe mogą nawet zapewnić dostęp do publicznej sieci Wi-Fi. Węzeł obliczania brzegowego AAEON Atlas z produktami wizyjnymi Intel® Vision Products i zintegrowanymi funkcjami zabezpieczeń to gotowe do wdrożenia rozwiązanie oparte na tym projekcie referencyjnym.

Converged Edge Reference Architecture (CERA, architektura referencyjna konwergentnego brzegu sieci) firmy Intel
Converged Edge Reference Architecture (CERA) to podejście platformowe do IoT i konwergencji obciążeń sieciowych. W oparciu o tę architekturę nasi partnerzy mogą projektować rozwiązania sprzętowe dla poboczy do przetwarzania funkcji czujników i przeprowadzenia syntezy czujników. W ten sposób przenosimy inteligencję na brzeg sieci, zachowując możliwości i mikrousługi sieci 5G.

Rozwiązania oparte na tej platformie można wdrażać na skrzyżowaniach lub na budynkach, wykorzystując brzegową moc obliczeniową i przetwarzanie danych wielu urządzeń IoT. Rozwiązania można optymalizować za pomocą zestawu narzędzi OpenVINO™ w dystrybucji Intel® oraz zestawu narzędzi OpenNESS.

Dzięki łączności 5G CERA oferuje możliwości sieciowe, dzięki którym urządzenia IoT mogą komunikować się ze sobą na brzegu sieci lub przesyłać dane do chmury. System przetwarza informacje pochodzące z kamer, radarów i wielu innych czujników.

Wdrożenia referencyjne
Wdrożenia referencyjne Intel to wstępnie skonfigurowane oprogramowanie zapewniające całkowite przykładowe wdrożenie.

Nasze wdrożenie referencyjne inteligentnego systemu zarządzania ruchem monitoruje skrzyżowania za pomocą kamer IP i optymalizuje płynność ruchu. Jest hostowane w węźle brzegowym OpenNESS, który zawiera wszystkie niezbędne stosy oprogramowania do obsługi sieci 5G RAN.

Nasze wdrożenie referencyjne systemu zarządzania kierowcami wykorzystuje komputerowe systemy wizyjne do obserwowania zachowania i poziomu zmęczenia kierowców. Dzięki temu umożliwia zapobieganie wypadkom poprzez wysyłanie kierowcom ostrzeżeń w czasie rzeczywistym i dostarczanie zarządcom floty długoterminowych wskaźników i analiz.

Technologie Intel® na potrzeby mobilności miejskiej

Przetwarzanie brzegowe
IoT i wbudowane procesory Intel® Procesory Intel® są dostępne w szeregu profili wydajności i mocy dla inteligentnych kamer, czujników i wbudowanych komputerów na potrzeby bezpieczeństwa publicznego.
Skalowalne procesory Intel® Xeon® Skalowalne procesory Intel® Xeon® zapewniają wysoką wydajność dla serwerów brzegowych, idealną do przeprowadzania analizy w czasie rzeczywistym oraz wykorzystania AI danych z czujników inteligentnych urządzeń drogowych.
SI i przetwarzanie obrazów
Jednostki przetwarzania widzenia Intel® Movidius™ Procesory wizyjne Intel® Movidius™ wykorzystują komputerowe systemy wizyjne w konkretnych przypadkach użycia, np. przy wykrywaniu rejestracji i pojazdów na inteligentnych skrzyżowaniach.
Obsługa sieci
Sieci 5G z technologiami Intel® Sieci 5G, obsługujące technologie Intel®, poprawią dane w czasie rzeczywistym na brzegu sieci, przy jednoczesnym zwiększeniu łączności i transmisji z i do sieci bezprzewodowych.
Pojazdy autonomiczne
Mobileye Technologie Mobileye® napędzają systemy Advanced Driver Assistant Systems (ADAS) w ponad 60 milionach pojazdów i ponad 300 modelach samochodów. ADAS, czyli systemy samoprowadzące oparte na kamerach, stworzone przez firmę Mobileye, oraz technologie mapowania w wysokiej rozdzielczości torują drogę do powstania całkowicie autonomicznych pojazdów. Mobileye to firma Intel.
Mobilność jako usługa (Maas)
Moovit Moovit to czołowy dostawca rozwiązań MaaS i producent najlepszej aplikacji do mobilności miejskiej. Moovit to firma Intel.
Zasoby dla programistów
Intel® Edge Software Hub Znajdź oprogramowanie, które przyspiesza rozwój rozwiązań z zakresu inteligentnej infrastruktury drogowej, w tym referencyjne wdrożenia z zakresu inteligentnego zarządzania ruchem.
Zestaw narzędzi OpenVINO™ w dystrybucji Intel®4 Zestaw narzędzi OpenVINO™ w dystrybucji Intel® usprawnia tworzenie aplikacji wizyjnych na platformach firmy Intel®, w tym jednostkach przetwarzania widzenia oraz procesorach. Ta oferta obejmuje komputerowe systemy wizyjne do lokalizacji pieszych, samochodów i znaków ulicznych.
OpenNESS Otwarte oprogramowanie OpenNess upraszcza złożoną orkiestrację usług brzegowych i zarządzanie nimi na różnych platformach sieciowych i w różnych technologiach dostępowych.
Intel® DevCloud for the Edge Skróć czas i koszty wyszukiwania odpowiedniego sprzętu umożliwiającego optymalną wydajność aplikacji AI. Intel® DevCloud for the Edge zapewnia błyskawiczne informacje o wydajności dzięki wirtualnemu narzędziu AI do prototypowania.
Open Visual Cloud Ten zbiór pakietów i optymalizacji otwartego oprogramowania zawiera zoptymalizowane elementy do kodowania, odkodowania, wnioskowania i renderowania. To środowisko wielokrotnego użytku ułatwia testowanie, ocenę i wdrażanie wideo na żądanie (VOD), w tym streamowanie na żywo dzięki platformie SVT-AV1.

Zastrzeżenia prawne

Technologie Intel® mogą wymagać obsługującego je sprzętu, oprogramowania lub aktywacji usług.

Żaden produkt ani komponent nie jest całkowicie bezpieczny.

Rzeczywiste koszty i wyniki mogą się różnić.

Informacje o produktach i wydajności

1

Frost & Sullivan. Sense and the City, „Zastosowanie technologii IoT na potrzeby rozwoju rozsądnych miast.” 30 lipca 2014 r.

2

Departament Spraw Gospodarczych i Społecznych ONZ. Dane dotyczące populacji, „Świat miast.” Sierpień 2014 r.

3

INRIX. Globalny raport na temat ruchu drogowego INRIX 2019 Global Traffic Scorecard. 9 marca 2020 r.

6

Rodrigue, Jean-Paul. „Geografia systemów transportu.” 2017 r.

8

Intel. „Torując drogę na przyszłość.” Maj 2020 r.