你会在节假日开车去市中心商业街吗?
只要你敢做出这个决定,往往意味着一连串麻烦的开始——好不容易一点一点挪到目的地,你发现没有车位,好不容易找到车位,又让人一把方向给抢走了,一气之下,你刚想直接把车扔在路边,一抬头就看到了密密麻麻的探头,只好老老实实把车重新开回了车河……
总之,这将是一次深刻的教训,能让你接下来一整年都不想再把车开来这里。
为了解决市中心停车难的问题,德国慕尼黑于近日启动了一项智慧停车试点项目,在一座大楼的地下停车场,用人工智能和区块链技术,帮助司机减少寻找停车位的时间,此外,还能减少拥堵和污染。
停车费浮动,为了让人们少开车
这项智慧停车试点项目,由英国AI初创公司Fetch.AI发起,与工业区块链公司Datarella合作,在慕尼黑的Connex商业大楼实施。
简单来说,Fetch.AI用AI系统和所谓的自治经济代理人(AEA)创建了一个智能代理人网络,车位持有人和寻找车位的人,可以通过程序中各自的智能代理人自动协商停车位的价格。
图源:Fetch.AI官网
举个例子,你要开车去医院,出发前只需输入目的地即可,代理人很清楚你的停车习惯——比如你愿意接受的步行距离,以及你愿意承受的停车价格等等,它会与医院附近几个最符合你习惯的停车位代理人进行谈判,找到最优惠的价格,并为你锁定保留停车位,直到你到达为止。
当然,如果你执意要在黄金时段去繁忙路段停车,代理人通常只能找到很高的价格。
浮动的价格,可以实时反映该时段区域内停车位的稀缺性,也可以向人们传递一个信号——是不是一定要选择开车出门,并且准备为此付出高昂的代价。
如果你选择了不太受欢迎的停车位,或者根本没使用停车位,就会获得代币奖励,奖励数量由智能代理人动态确定,这些代币可以用来乘坐公共交通工具。
总的来说,这套系统的目的在于促使人们少开车,从而减少交通拥堵,或将交通流量转移到不太繁忙的区域。
德国司机平均每年花41小时找车位
商业区停车难,早已是全球所有大城市的通病。
2017年,德国停车协会对10个城市近5000名司机展开一项调查研究,平均每个德国司机每年要花费41个小时寻找停车位,浪费的时间、燃料、排放成本为896欧元,算下来整个国家要为停车多支出上百亿欧元。
在慕尼黑这样的大城市,司机每年找停车位花费的时间更是超过50小时,浪费成本为1092欧元。
而且,在这些接受调查的司机中,有一半在一年内至少收到过一张停车罚单,德国每年停车罚单金额就高达3.8亿欧元。
因此,三分之二的德国司机觉得找车位时会有压力,还有五分之一的人表示,曾经为了抢车位和其他司机发生过冲突。
德国很多城市路边可以停车,但很难找到停车位
另外,因为找不到车位,44%的司机曾经错过约会,27%的司机放弃过旅行,53%的司机抱怨车位太少,还有43%的司机认为,同时占用两个车位是最不可宽恕的“罪过”。
停车难甚至还会制造经济问题,因为41%的德国司机表示因为停车难不愿开车去商店。
英国的车位比德国更难找,平均每个司机每年要花91小时寻找停车位。
找不到停车位,车子就只能兜兜转转,不但加剧了道路拥堵,也扩大了空气污染。
加州大学城市规划专业教授唐纳德·舒普做过一项研究,在洛杉矶中央商务区,路边寻找停车位的车辆,产生了大约30%的交通流量。
而在曼哈顿SoHo区进行的一项调查显示,28%的受访司机说他们正在寻找路边停车位,布鲁克林公园附近,45%的司机因为找不到停车位不断兜圈。
唐纳德发现,在洛杉矶15个街区的商业区,平均车位寻找时间接近5分钟,平均驾驶距离为半英里,一年中,这15个街区寻找路边停车位的行为,总共增加了大约95万英里的车辆行驶里程,相当于绕地球38圈。
而这95万英里的行驶里程,会浪费47000加仑汽油,产生超过730吨的温室气体。
想象一下,全球所有商业街区的累积效应。
能帮慕尼黑减少37000吨碳排放
为了解决停车难问题,旧金山自2017年起就实行了需求反应定价系统,对全市28000个路边停车收费表实施“按需定价”。
旧金山的停车收费表
停车费的小时计价,会随着附近车流量的高峰和低谷动态调节,截至目前,旧金山最高停车费达到过每小时8美元。
运行一年之后,旧金山停车位收入增长了35%,司机寻找停车位的时间减少了43%,行驶里程减少了30%。
然而,需求反应定价系统没办法大规模普及,这也是智慧城市项目遇到的难题之一——需要部署密集的传感器和庞大的数据库。
相对而言,Fetch.AI的智能代理人网络成本更低,硬件方面,只需要在停车场安装一些摄像头即可。分布式功能,也可以用一种更简单的方式为城市这类复杂的系统注入“智能”,让智慧城市基础设施变得更容易实施。
Fetch.AI官网中关于自治经济代理人的图示
Fetch.AI认为,这项智慧停车试点项目,可以为所有利益相关者带来双赢。
司机节省了时间和金钱,并减轻了寻找车位压力;车位租户可以通过动态停车位共享降低租金成本;市议会将看到更好的优化交通流量。
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