КОММЕНТАРИЙ
Транспорт будущего и технологии на службе городской мобильности
Алексей Смирнов, директор по развитию компании "STEP. Транспортные решения", рассказывает как информационные технологии и искусственный интеллект применяются сегодня в архитектуре и градостроительстве и раскрывает тему транспорта будущего.
22-24 августа в Казани прошла 8 архитектурно-градостроительная конференция "Диалоги". Программа летних "Диалогов" была посвящена двум основным блокам: "ИТ технологии и ИИ в архитектуре и градостроительстве" и "Искусство в городе".
В блоке "ИТ технологии и ИИ в архитектуре и градостроительстве" одна из тем затронула Транспорт будущего и технологии на службе городской мобильности.
В дискуссии принял участие Алексей Смирнов, директор по развитию компании "STEP. Транспортные решения". Он поделился, что современные города сталкиваются с серьезными вызовами в сфере транспорта и мобильности. Растущий трафик, загрязнение воздуха, конфликты между различными участниками дорожного движения – эти проблемы требуют инновационных решений. Ключом к их преодолению могут стать информационные технологии и искусственный интеллект.
Цифровизация транспортных систем открывает новые возможности для оптимизации городского движения. Динамические транспортные модели, работающие в режиме реального времени, позволяют гибко управлять светофорами и перераспределять потоки общественного транспорта при чрезвычайных ситуациях. Цифровые двойники городов помогают эффективнее планировать ремонтные работы и развитие инфраструктуры.
Однако технологии – не панацея. Показателен опыт применения ИИ для разработки транспортных схем при благоустройстве улиц. Несмотря на ожидания ускорить процесс, результат оказался противоположным – архитекторам пришлось тратить вдвое больше времени на исправление ошибок, допущенных искусственным интеллектом.
В то же время, использование big data и обучение ИИ показывают высокую эффективность в анализе дорожно-транспортных происшествий. Например, выявлять опасные левые повороты на перекрестках и предлагать варианты реорганизации движения. Такой подход позволяет градостроителям принимать обоснованные решения и реально сохранять человеческие жизни.
Москва демонстрирует передовой опыт в использовании IT в транспортной сфере. Динамическая транспортная модель собирает данные в реальном времени и управляет светофорами, оптимизируя дорожное движение. Особого внимания заслуживает внедрение цифрового двойника города. Эта технология обеспечивает актуальную информацию о городской инфраструктуре, ускоряет согласование проектов и позволяет всем участникам процесса работать в едином информационном поле. Как результат – повышение эффективности управления городским хозяйством и сокращение бюрократических проволочек.
Отдельная проблема – регулирование новых форм мобильности, в частности, курьерских служб доставки и кикшеринга. Московский опыт показывает необходимость комплексного подхода: введение единых стандартов для курьеров, обязательная идентификация транспортных средств, ограничение скорости до 25 км/ч, введение медленных зон и др.
Для управления средствами индивидуальной мобильности (СИМ) сегодня предлагается использовать технологию создания виртуальных границ. Также важно наладить обмен данными между операторами кикшеринга и городскими службами для оперативного реагирования на нарушения и развития инфраструктуры на основе реальных потребностей пользователей.
Спикер подчеркнул, что будущее за беспилотным транспортом – от такси до дронов доставки.
В блоке "ИТ технологии и ИИ в архитектуре и градостроительстве" одна из тем затронула Транспорт будущего и технологии на службе городской мобильности.
В дискуссии принял участие Алексей Смирнов, директор по развитию компании "STEP. Транспортные решения". Он поделился, что современные города сталкиваются с серьезными вызовами в сфере транспорта и мобильности. Растущий трафик, загрязнение воздуха, конфликты между различными участниками дорожного движения – эти проблемы требуют инновационных решений. Ключом к их преодолению могут стать информационные технологии и искусственный интеллект.
Цифровизация транспортных систем открывает новые возможности для оптимизации городского движения. Динамические транспортные модели, работающие в режиме реального времени, позволяют гибко управлять светофорами и перераспределять потоки общественного транспорта при чрезвычайных ситуациях. Цифровые двойники городов помогают эффективнее планировать ремонтные работы и развитие инфраструктуры.
Однако технологии – не панацея. Показателен опыт применения ИИ для разработки транспортных схем при благоустройстве улиц. Несмотря на ожидания ускорить процесс, результат оказался противоположным – архитекторам пришлось тратить вдвое больше времени на исправление ошибок, допущенных искусственным интеллектом.
В то же время, использование big data и обучение ИИ показывают высокую эффективность в анализе дорожно-транспортных происшествий. Например, выявлять опасные левые повороты на перекрестках и предлагать варианты реорганизации движения. Такой подход позволяет градостроителям принимать обоснованные решения и реально сохранять человеческие жизни.
Москва демонстрирует передовой опыт в использовании IT в транспортной сфере. Динамическая транспортная модель собирает данные в реальном времени и управляет светофорами, оптимизируя дорожное движение. Особого внимания заслуживает внедрение цифрового двойника города. Эта технология обеспечивает актуальную информацию о городской инфраструктуре, ускоряет согласование проектов и позволяет всем участникам процесса работать в едином информационном поле. Как результат – повышение эффективности управления городским хозяйством и сокращение бюрократических проволочек.
Отдельная проблема – регулирование новых форм мобильности, в частности, курьерских служб доставки и кикшеринга. Московский опыт показывает необходимость комплексного подхода: введение единых стандартов для курьеров, обязательная идентификация транспортных средств, ограничение скорости до 25 км/ч, введение медленных зон и др.
Для управления средствами индивидуальной мобильности (СИМ) сегодня предлагается использовать технологию создания виртуальных границ. Также важно наладить обмен данными между операторами кикшеринга и городскими службами для оперативного реагирования на нарушения и развития инфраструктуры на основе реальных потребностей пользователей.
Спикер подчеркнул, что будущее за беспилотным транспортом – от такси до дронов доставки.