智慧的交通——云

IBM实施斯德哥尔摩智能交通案例

堵塞的道路需要新的措施
　　下次道路拥堵车辆无法前行时,您不妨思考一下:现在汽车已经越来越智能化,道路是不是也该如此呢?
　　毫无疑问这是非常必要的.世界各地的城市都急需完善基础设施来满足人民需求,但往往都是心有余而力不足.就以美国为例,1982 到 2001年人口增长了约 20%,而交通流量却暴增了 236%.
　　铺设更多新的道路和车道也许不太现实,但是将智能工具运用到道路和汽车中无疑是可以实现的(例如,增设路边传感器、射频标记和全球定位系统).
　　一个让人头痛的问题世界各地的城市都有一个通病:车多路少.瑞典的首都斯德哥尔摩也不例外,每天都有超过 50 万辆汽车在城市中穿梭.2005 年,这座城市的人们上下班花在路上的平均时间比上一年增加了 18%.
　　于是,瑞典国家公路管理局(SNRA)和斯德哥尔摩市政厅在 2006年初宣布试征"道路堵塞税",这套道路收费系统与新加坡、伦敦和奥斯陆等城市实施的系统相似.其目标不仅仅是减少交通堵塞,还希望获得附带的好处,比如提高公共交通工具使用率、减少环境污染.市政府的计划是将税收收入用于建成一条环城公路.征税的试行期为 2006 年 1 月至 7 月,而新当选的政府决定在 2007 年恢复该项税收.该收费系统的工作原理如下.

　　设计
　　为了使收费系统行之有效,瑞典国家公路管理局和斯德哥尔摩市政厅必须寻找一种用于识别车辆并进行计费和收费的方法.在 IBM 及其合作伙伴的协助下,市政当局制定了一项计划,当车辆于每天的高峰时段经过在进出斯德哥尔摩市中心的道路上设置的控制站时,将对其进行收费.该计划运用激光、摄像和系统技术,自动连贯地对车辆进行探测、识别和收费,从而实现了一个无需停车的路边收费系统.在这项计划中,分布于斯德哥尔摩城区出入口的 18 个路边控制站将识别车辆并根据一天的不同时刻对车辆收费.在不同的时间通过一次控制站所缴纳的税金为 10、15 或 20 瑞典克朗(约合 1.5 至 3.0美元).收费最高的是上午 7:30 到 8:29 和下午 4:00 到 5:29 的高峰时段.单车日缴费额最高为 60瑞典克朗(约合 8.50 美元).
　　科技
　　车辆通过第一道激光束,触动第 2 步中描述的收发器天线.
　　收发器向车辆的车载应答器发出信号,并记录时间、日期和缴税额.
　　在收发器工作的同时,摄像机会拍摄车辆的车头牌照.
　　车辆通过第二道激光束,启动第 5 步中描述的第二台摄像机.
　　第二台摄像机拍摄车尾牌照,以上所有步骤均无需车辆减速.
　　费用将从驾驶者的账户扣除,或由驾驶者通过网络、银行以及 7-11 和 Pressbyran 等零售店支付.
　　成果
　　这套道路收费系统明显缓解了斯德哥尔摩的交通堵塞情况,提高了市民生活的总体质量.到系统试运行结束时,市中心的交通流量降低了大约 25%.由于交通堵塞缓解使得通行时间缩短,以至于人们不得不重新设计公共交通时刻表.甚至连市中心的零售商店也实现了 6% 的业务增长.
　　但好处不仅仅是车辆减少:
　　2006 年春天,使用斯德哥尔摩公共交通工具的出行人数比上一年增加 4 万多人,增幅达 6%.
　　在试运行期间,斯德哥尔摩城区车流量的减少使得道路交通废气排放量减少了 8%~14%.
　　斯德哥尔摩城区的二氧化碳等温室气体排放量下降了 40%,市郊则下降了 2%~3%.
　　新一届政府将在 2007 年 7 月恢复征收道路堵塞税.在美国,联邦政府也已经拨出 1.3 亿美元用于实施类似的堵塞收费系统.
如何用数据流疏导车流
新加坡是面积比纽约市还小的岛国，但生活着近 500万人口，因此在管理交通拥堵方面面临长期挑战。
因此，新加坡陆路交通管理局 (LTA) 致力于通过开发创新的观点以及部署战略性技术来帮助构建经济高效的交通系统。
根据这个计划， IBM 将帮助 LTA 利用交通流量预测工具来更加智能地利用城市基础架构。这个系统将使用传感器来收集实时数据，从而允许指挥人员预测拥堵位置并且提前采取措施防止塞车。
在新加坡金融中心，这个系统将能够预测交通流速和流量，准确率高达 85%。此外，在能够收集到更多实时数据的交通高峰期，交通流量预测准确率可高达 90%。这意味着上班族可以查看未来 10到 60分钟内的交通状况，据此来选择路线。
这些具体的交通模型使新加坡能够更加高效地部署资源，并且更加智能地使用现有基础设施。

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