都會移動是什麼?
都會移動的本質關乎人們與貨物如何在城市中流動。雖然看似簡單,但若考量基礎設施、技術、政治、文化等所有的因素,我們如何在城市中移動是一個複雜的主題,它有著悠久的歷史和日益精密、技術驅動的未來。
都會移動的挑戰
自從人類開始在都會環境生活以來,在城市中移動的根本挑戰就一直如影隨形。我們要如何在交通壅塞、移動便利與污染之間取得平衡?
運輸創新、持續成長的都會人口,以及民間政府能否跟上有限資源之間的緊張關係亙古通今不變。然而,現今城市面臨的壓力卻是前所未見。
都會人口成長將持續為都會移動帶來壓力:
- 到 2025 年,城市居民將高達 46 億人次1
- 到 2030 年,將有 41 座巨型城市2
- 到 2050 年,公共運輸客運量將達到 67.1 兆公里2
塞車
在堵塞的交通中枯等乾耗,對個人通勤者與全球各個城市的整體生產力而言都是一大負擔。根據交通數據公司 INRIX 2019 年的全球交通記分卡3,2019 年美國每位駕駛因交通堵塞而平均損失 99 小時,造成近 880 億美元的生產力損失。
公共安全
壅塞的道路不僅浪費時間。全球每年有 135 萬人死於交通事故,2000 至 5000 萬人因事故受傷。超過一半的道路交通傷亡涉及行人、自行車手、摩托車騎士及其乘客。
公共衛生
交通壅塞、走走停停,會增加車輛廢氣的微粒排放量。4 世界衞生組織的報告指出,廢氣顆粒「能深入肺部通道並進入血流,對心血管、腦血管和呼吸道造成影響。」5
環境影響
各地城市無不關心環境永續發展,而交通運輸是一大影響因素。
據估計,全球 22% 的二氧化碳(CO2)排放量歸因於運輸業,6隨著城市的發展以及一般民眾採用碳燃燒運輸工具,這項排放量的比例只會有增無減。
舉例來說,如果不在大眾運輸與智慧道路技術進行重大投資,印度的二氧化碳(CO2)排放量預計會從 2015 年的 70 兆噸上升至 2050 年的 540 兆噸。7
利用智慧城市技術因應現今的都會移動挑戰
各個城市正在利用智慧城市物聯網技術,改善流動性、節省能源及減少污染。
智慧城市從每一種可用的輸入來源(交通號誌、攝影機、嵌入式裝置)收集資料,然後利用 AI 分析資料,並透過開放的資料池分享。這樣一來,就能持續瞭解可用於交通管理、路線規劃、公共安全與緊急應變的交通狀況。
智慧城市技術可以嵌入整個城市的基礎設施
- 智慧路面可以監測天氣、路況,甚至道路磨損,並與駕駛和交通管制員分享資訊。
- 智慧停車系統以提醒駕駛有可用的車位,進而減少繞圈和尋找停車位所耗費的時間。
- 智慧交通號誌可以因應交通狀況,並自行重新調整時間,以緩解壅塞。
- 智慧路燈配備攝影機、麥克風與感應器,可以在沒人的時候自行調暗,並收集交通、公共安全和空氣品質的情報。
- 智慧攝影機可以監控交通與公共安全。一旦出現問題,即會自動提醒運輸系統。
- 智慧十字路口可以最佳化車輛與行人交通、偵測風險,並在即將發生事故時發出警告,減少車禍與受傷的情況。
- 智慧收費可以對暢通無阻的交通收費、支援特定道路壅塞定價或按每英哩收費,並以電子方式收取費用。
- 智慧大眾運輸可以計算乘客人數、追蹤車輛位置,並自動分享狀態。
- 智慧車隊(包括公共警車、消防車,以及私人送貨卡車、計程車和火車)會分享其位置、監控駕駛,並監聽引擎、剎車與車輪的磨損跡象。
智慧交通系統每年可為通勤者節省高達 60 小時。4
這些智慧感應器、麥克風與攝影機共同為城市街道、公路與鐵路線上正在發生的情形,近乎即時地建構模型。在 AI 的幫助下,這種認知可以將被動的交通管理轉為主動的智慧運輸系統。
這些系統可以預測壅塞、自動重新規劃交通路線、重新調整號誌燈的時間,並運用動態收費來協助城市移動。泰國曼谷市僅透過三個智慧十字路口,每年就能節省超過 51,000 小時的通勤時間,將交通延誤率減少高達 24.5%。8
都會移動的未來
多種技術的出現將徹底改變人們與貨物在城市中的流動方式。提高車輛智慧、自主系統與車輛通訊將改善安全、交通流量與排放情況。
車輛通訊與協調交通
車輛通訊技術將不可預測的「笨」車狀狀態,轉變為智慧城市中智慧運輸系統的智慧、積極參與者。
各個智慧車輛之間,以及從智慧車輛到中央交通管理系統的車輛通訊,將協助交通流量成為智慧型的統一整體,維持一致的速度並設定車輛距離。隨著事故減少與污染減輕,輸送量與燃油效率將大幅提高。
德國的研究人員在高速公路上建立了一個兩公里長的試驗場,用來與車輛通訊並協調交通。它利用重疊的雷達感應器,以近乎即時的方式模擬交通。系統與與迎面駛來的汽車分享這些資訊,告知何時可以安全地變換車道、何時該減速,以及何時要避免危急情況。8
更智慧、更靈活的公共運輸
公車與鐵路將會依舊是都會移動的基本要素。利用整合至標準 x86 硬體上的開放式平台進行漸進式的技術升級,可支援智慧安全視訊、監控車輛系統,並提供 AI 驅動的預測性維護。
這些平台也可以透過提供 Wi-Fi、車載娛樂與互動式資訊顯示,支援更優質的乘客體驗。
交通行動服務(Maas)
無論是駕駛自己的汽車、與人共乘,或是乘坐大眾運輸工具,在現今的城市移動都需要規劃和努力。具備智慧運輸系統和開放式資料平台的智慧城市,正將移動性從煩擾的瑣事轉變為服務。
現今的通勤者可以從 Moovit 等多款 app 中挑選,規劃大眾運輸的路線與時間表。隨著城市日益智慧化,以及聯網自動駕駛車的數量增加,交通行動服務(Maas)應用程式將能將每種可用的運輸選項串連為順暢無縫的多模式旅行。該系統將全市的交通流量、能源效率與車輛使用情況最佳化,進而為通勤者節省時間。
都會移動技術要求
若要達到最高水準的智慧運輸與智慧、節能的都會移動,勢必需要許多技術的支援。所幸升級城市並非全盤接受或推翻的舉措。許多技術已經到位,而其他技術只需逐步升級即可。包括隱私、資料安全、資料所有權等最艱鉅的挑戰,在於技術與公共政策的交界點。
升級都會移動的關鍵技術
嵌入式智慧城市裝置與系統
城市已透過交通與公共安全攝影機等現有系統收集大量資料。漸進式升級可將其轉為智慧城市網中的智慧節點。
無所不在的 AI
若要近乎即時地運作,智慧運輸系統需要立即的深入解析與分析。這需要在邊緣、智慧裝置本身,或在附近的 AI設備處理 AI 工作負載。
更快、更可靠的連線能力
5G 有望加速行動數據的傳輸速率並改善穩定性。軟體可協助協調及管理邊緣網路服務,實現更優異的效能。
開放的整合式資料池
如果市民、急救人員與企業無法存取智慧城市與智慧運輸資料,那麼這些資料就沒有多大價值。透過單一共享池收集、清理、彙總及分享資料,對於改善移動性並減少壅塞與污染至關重要。
硬體型資料安全
隨著智慧技術的普及與互連,城市必須保護上千上萬個嵌入式裝置的安全,並在公共和私人資料通過系統時防護這些資料。硬體型安全通訊協定強化系統並協助保護資料。
都會移動政策與標準
對於開發都會移動的智慧城市技術,以及部署實現目標的物聯網技術來說,公共政策與產業標準至關重要。公共政策為公共機構、市民個人與企業制定目標並定義基本規則,讓城市成為智慧、高度移動化社群的願景得以落實。
- 採用開放式標準,讓每部智慧型手機、汽車、交通攝影機與智慧路面監視器都能與任何智慧城市技術隨插即用。
- 開放式資料平台可讓每位參與者存取他們工作所需的資料。
- 所有利害關係人都能參與其中的開放式流程,可讓民眾接受並協助推動城市的技術願景。
適用於都會移動的 Intel® 參考設計
車載電腦、道路感應器、AI 與智慧攝影機是實現智慧運輸系統的部分技術。Intel 與合作夥伴為都會移動與智慧城市開發多種技術、硬體與軟體。我們提供經過預先驗證的參考設計與參考實施,可作為現代智慧城市的基礎。
路邊裝置參考設計
我們的路邊邊緣運算參考設計可連接路燈與其他固定裝置。這項路邊裝置適合即時視訊分析與其他對效能要求較高的工作。城市可以部署這些裝置,作為智慧路燈、智慧紅綠燈、智慧停車場或電子收費站解決方案的一環。它們提供偵測車牌、發現行人以及監測交通壅塞所需的處理功能。這些邊緣節點甚至可以提供公用 Wi-Fi 覆蓋範圍。研揚科技 Atlas 邊緣運算節點由具有整合式安全功能的 Intel® Vision Products 支援,是採用這項設計參考且可立即部署的解決方案。
Intel 的融合邊緣參考架構(CERA)
融合邊緣參考架構(CERA)是物聯網與網路工作負載融合的平台方法。透過這款架構,我們的合作夥伴可以為路邊設備設計解決方案,以便處理感應器模式並執行感應器融合。這樣一來,就能在託管 5G網路功能與微服務時將智慧引進邊緣。
在這個平台上建構的解決方案可以在十字路口或內部部署,以便多個物聯網裝置進行近邊緣運算與資料處理。可以利用 Intel® 發行版 OpenVINO™ 工具組與 OpenNESS 工具組最佳化解決方案。
CERA 利用 5G 連線能力提供網路功能,讓物聯網裝置在邊緣相互通訊,或是將資料傳送至雲端。它處理攝影機、雷達與其他各種感應器的資訊。
參考實作
Intel 的參考實施為完整的樣本應用程式提供預先設定的軟體。
我們的智慧交通管理參考實施透過 IP攝影機監控十字路口,並最佳化交通流量。它託管在 OpenNESS 邊緣節點,其中包含託管 5G RAN的所有必要軟體堆疊。
我們的駕駛管理參考實施利用電腦視覺追蹤駕駛員行為與疲勞狀況。它可以即時提醒駕駛以協助避免事故,並為設備管理員提供長期的指標與分析。
適用於都會移動的 Intel® 技術
邊緣運算 | |
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物聯網與嵌入式 Intel® 處理器 | Intel® 處理器提供一系列的效能與功率配置,適用於公共安全領域的智慧攝影機、感應器和嵌入式電腦。 |
Intel® Xeon® 可擴充處理器 | Intel® Xeon® 可擴充處理器為邊緣伺服器提供高效能,非常適合針對智慧道路感應器資料執行即時分析與 AI。 |
AI 和電腦視覺 | |
Intel® Movidius™ VPUs | Intel® Movidius™ VPU 支援特定使用案例的電腦視覺,例如在智慧十字路口尋找或「看到」車牌與車輛。 |
網路 | |
Intel 支援的 5G 網路 | Intel 支援的 5G 網路將改善邊緣的即時流量資料,同時促進無線網路的連線能力與傳輸。 |
自動駕駛車 | |
Mobileye | Mobileye® 技術為超過 6000 萬輛汽車和 300 多種車型的進階駕駛輔助系統(ADAS)提供支援。Mobileye 以攝影機為中心的自動駕駛系統(ADAS)與高解析度對應技術正為全自動駕駛汽車奠定基礎。Mobileye 是 Intel 旗下的一家公司。 |
交通行動服務(Maas) | |
Moovit | Moovit 是一家頂尖的 MaaS 解決方案供應商,也是 首屈一指的都會移動 app。Moovit 是 Intel 旗下的一家公司。 |
開發人員資源 | |
Intel® Edge Software Hub | 尋找加速智慧道路基礎架構解決方案的軟體,包括智慧交通管理的參考實施。 |
Intel® 發行版 OpenVINO™ 工具組4 | Intel® 發行版 OpenVINO™ 工具組簡化了 Intel 平台(包括 VPU 與 CPU)上視覺應用程式的開發。這個產品組合可讓電腦視覺定位行人、汽車與街道標誌。 |
OpenNESS | OpenNESS 開放原始碼軟體為各種網路平台與存取技術的邊緣服務簡化複雜的調度配置與管理。 |
Intel® DevCloud for the Edge | 減少了確定合適的硬體以實現最佳 AI 應用效能的時間與成本。適用於邊緣的 Intel® DevCloud 透過虛擬 AI 原型設計工具提供即時的效能意見回饋。 |
開放式視覺雲端 | 這個開放原始碼堆疊與管道包含編碼、解碼、推斷與渲染的最佳化要件。這個可重複使用的環境能夠輕鬆測試、評估及部署隨選影片(VOD),包括使用 SVT-AV1 直播。 |