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2019年03月15日 | 用自动驾驶和人工智能，是否可以解决城市道路拥堵问题？
2019-03-15 来源：eefocus
堵车问题，已经成为了北上广的城市脑血栓。在我们的花样治理之下，不仅城市道路拥堵缓解程度有限，还继而发展出花式的拥堵方式。例如节假日期间高速道路免费带来的高速拥堵，年节期间返乡热潮带来的乡村道路拥堵。
似乎解决拥堵的方式，永远赶不上经济发展带来的拥堵程度飞涨。
想象中的拥堵治理，和现实中的拥堵治理
每当这种时候，我们都会把希望寄托于技术的进步之上。
我们曾经“幻想”过很多技术治堵的方案。
例如寄希望于手机地图导航软件，通过AI算法预测交通道路拥堵情况，帮助驾车人规划路线。
又比如我们寄希望于智慧公路和车联网，试图增强车与车、车与路之间的联系，收集更多数据来对驾驶人进行协调并辅助未来的道路规划。
可实际来说，智慧公路和车联网的普及才刚刚开始，很难真正发挥出作用。手机地图导航软件则无法进行真正的进行强制化普及，无法收集到足够全面的权威的道路车辆信息，在拥堵治理上只能强调辅助性的引导作用。
于是，想象中的技术治堵变成了现实中的“政策治堵”——限行、限号、限购……以限制道路行车总量的方式来矫正拥堵状况。虽然这种治理方式给很多人带来了不便，但在行车空间不变，行车需求却不断增长、供不应求的状况之下，强制一部分车不能上路，或许已经是最好的解决方案。
如此看来，拥堵问题从本质上来看还是一个供需问题。而供需问题最好的方式，难道不是利用价格调节吗？
例如早上九点钟高峰时期出行会增加燃油税负担，选择进入拥堵道路同样也会增加相关税负等等。
在过去，通过驾驶成本来协调行车空间供需是一件实现起来很困难的事。
不管是路段的拥堵还是时段的拥堵，本身都具有很强的动态性。也许这一小时在拥堵，下一小时又畅通无阻，并不具有定价的可行性。
目前大多数国家实行的方式是通过燃油税＋高速行车费的组合来进行一刀切收费模式，协调能力实在过于有限。
实际上燃油税本身的税收模式也让很多人感到不满，在华尔街日报所报道的《技术如何消除交通堵塞》一文中就提到，很多人认为单一的按照燃油购买来进行税收是对没有经济实力换置新车的人的惩罚。
以里程费替代燃油税，Ore Go的模式可行吗？
但在今天，通过技术协助实现拥堵定价正在成为现实。
在美国俄勒冈州，正在实行一项名为Ore Go的计划，即利用行车里程记录来替代燃油税。通过配置在汽车上IoT设备，记录汽车在俄亥俄州内的行驶里程，通过行驶里程进行收费。
简单来说，美国各个州燃油税价格不同，可燃油税本身解决的应该是汽车行驶过程中产生的拥堵、污染排放等等问题，所以就可能出现车辆在A地区排放污染，却在B地区缴纳燃油税的情况。
Ore Go的解决方式不仅能够细化税收制度，还可以帮助驾驶者节约成本。在Ore Go的主页中能够找到计算器，方便驾驶者计算哪种方式更省钱，进而去选择使用Ore Go还是继续缴纳燃油税。
不仅如此，俄勒冈州还通过这种方式收集驾驶数据，进而辅助有关道路建设的市政决策。
这种由政府主导，以更低税费吸引驾驶者安装设备，最后实现普及性数据收集的方式正在进入越来越多的城市，加州、科罗拉多州、明尼苏达州……
未来出行的未来问题
但Ore Go模式所改变的，不仅仅是今天的一点税费，其真正目的，是为了应对未来出行可能出现的种种问题。
目前来看，未来自动驾驶的普及会带来以下几种问题：
1、 车辆的归属
如果未来一切车辆都以租赁方式使用，不归属于个人驾驶者。那么自动驾驶车辆将会出现大量无意义的空驶时段，用于找停车位和找到用车者。不仅不利于疏通交通，或许还会造成更多污染。
2、 行车成本的支付
如果车辆不归属个人，那么行车时的燃料等费用只能经由汽车分时租赁公司再转嫁给个人使用者，这其中又存有大量的复杂的流程，凭添许多成本。
3、 不同品牌自动驾驶汽车的数据接口打通
行车数据的打通，虽然可以在今天停滞于瓶颈之中。但对于自动驾驶来说，尤其是以自动驾驶分时租赁为蓝图的未来出行，可以说是必不可少的一环。尤其是在自动驾驶普及的过程中，一定会出现自动驾驶和人工驾驶并行的尴尬期。这时如果没有一种简单便利的方式将行车数据汇总起来，将会带来极大的不便。
在美国，有一些架构于Ore Go之上的未来出行实验计划ClearRoad，就是为了应对未来驾驶问题而生。
ClearRoad同样推行用小型车载IoT设备收集数据，以里程数计费替代油价计费。ClearRoad提倡在自动驾驶模式中应用和水电价格一样的“梯度计费模式”，用户以个人或家庭为单位，每个月拥有一定的里程数，超出里程则要增加用车价格。如此一来就解决了未来汽车租赁模式下的用车成本计算困难。
更重要的是，ClearRoad旨在以轻量级的模式汇集起自动驾驶汽车、普通汽车甚至货用汽车的数据，甚至可以以强制安装的方式来打通厂商之间对于数据的保护，进而实现前文所提到的道路拥挤动态定价，以价格来协调道路使用减缓拥堵。
不过目前ClearRoad还处于测试状态，且不说自动驾驶应用普及来距离较远，光是海量数据的上传下行，道路拥堵程度与费用的交叉计算，就需要极强的算力和数据传输能力来支撑。恐怕是非5G不可。
不过在华尔街日报对于ClearRoad的报道中，也提及了很多人并不接受这种方式。人们认为这是在用税收优惠去“购买”个人的隐私数据，为了一点减税，就让自己的行踪时时刻刻暴露在无数双眼睛之下，是一副令人毛骨悚然的画面。
可见一项技术的发展，背后需要的是伦理道德、政策规范、基础设施等等无数细节的配合。想象中的AI治堵，或许要在这一切都成熟之后才能真正到来。
史海拾趣
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