【中國安防展覽網 企業關注】智慧交通是智慧城市的一個重要應用載體，要真正的推動技術融合、業務融合、數據融合，跨層級、跨地域、跨系統、跨業務、跨部門，才能真正實現智慧生成、信息融合、智能化管理和服務。關于新一代智能交通系統如何發展，一覽眾山小-可持續城市與交通團隊翻譯、校核國外文獻，具有參考意義，不妨一讀。以下是全文：
如今，新的城市智慧城市項目都融入了更多的環境、氣候目標，這也直接影響了傳統智慧交通系統ITS項目的轉型升級，以提高交通系統能源利用效率，降低移動源污染物排放為重點目標。本文就是世界銀行研究團隊，經過文獻綜述、案例研究和采訪后總結出新型智能出行系統的三大新型特征，包括：以人為本、數據導向、從下至上的創新。
同時為了幫助新型ITS系統達到節能目標，需要機制上、技術和物理上的一體化工作，例如短期內出行者可以通過改變出行習慣減少出行，或者改變出行模式以減少每公里能源消耗。對于發展中國家而言，要想達成智能出行帶來的益處，至少還要在以下方面做出努力，包括：建立公私合營的基礎機制；強調具有執行力和可監控的信息服務技術能力；持續關注提高基礎設施及其服務管理水平。更多內容就讓我們一覽為快吧。
智慧交通系統 智慧城市和節能
很多城市為了在有限的資源下為市民提供有效的交通服務，近幾十年來紛紛開始發展智慧交通系統 。智慧交通系統(ITS)致力于整合利用信息和交流技術(ICT)，讓現有的交通基礎設施發揮大效用的同時，做到提高服務質量，減少擁堵，降低事故率，減輕環境污染。在信息和交流技術不斷發展以及大型科技供應商的研發努力下，“智慧城市”這一理念越來越火，很多基于此理念下自發的運動開始全面提高城市服務水平。
智慧城市不僅僅是曇花一現，現在所有的城市都想變得更加智能。印度有轉變100個城市成為智能城市的愿景，中國已經試行了500個智慧城市項目。有很多錢都投入到了智慧城市中，核心都是想利用好技術，使得城市讓生活更美好。自然智慧城市中重要的智能出行，靠的就是智慧交通系統，*開始廣泛開展對智慧交通系統的投入。
節能和污染排放的減少，智慧城市發展的關鍵原因，這兩個因素也被認為是智慧交通系統的主要優勢，在成本效益分析中會以這兩項指標，來評價一個智慧交通系統 的優劣。交通要對世界上五分之一能耗負責，其中路面交通又占大部分。智慧交通系統既能管理好城市交通，又能緩解氣候變化。
為了回答智慧交通系統是怎么節能，以及能節能多少的問題，本文采取了多種方式。我們首先對現有文獻就行了整理，然后以阿姆斯特丹、巴塞羅那、倫敦、馬德里、維也納、首爾、新加坡和東京為案例做了調研，后我們有一些智慧城市領域參與者的采訪。對于紐約，舊金山，赫爾辛基以及一些發展中國家城市例如內羅畢、里約以及中國的一些城市，我們做了附加的案例和采訪。我們在分析中發現，以人為本、數據導向、從下至上的創新是現在智慧交通系統 轉變的特點。文章的第二部分會解釋這些話題，并且讓大家有個框架以理解智能出行投入如何可以節能。第三部分我們主要解釋智慧交通系統 在智慧城市大環境下是如何操作和運用的以達到節能目的的。這里也有一些定量實踐分析，以及有關方法論變化的問題說明，這里也會提到共享出行服務以及機動車自動化這兩個例子。第四部分我們會具體討論概念模型在制度上，技術上和實踐上的落實。后，我們會在第五部分，就智慧城市環境下的智慧交通系統 在發展中國家的特殊情況，給出一些政策建議。
從智慧交通系統到智能出行
智慧城市的革命使得傳統的智慧交通系統轉變成由技術支持的，由城市各方努力和并且融合自主交通變革而成的“智能出行”。“智能出行“可以提高城市宜居性，城市競爭力以及可持續發展的能力。
智能出行的自主發展面向所有交通參與者。小汽車主可以利用它導航，娛樂、停車甚至無人駕駛，公共交通可以把實時信息推送到手機上，并且做到免現金乘車，人們可以隨時隨地租用自行車；身體不方便的行人可以獲得更長的綠燈時間，物流可以用它更好地匹配路線以提高投入產出比。智能出行會是傳統智慧交通系統的的升級。實時信號系統可以預測擁堵，做出反應，隨時變換信號，實時信息推送到手機上，公共交通、道路和停車等服務定價可以根據需求量變化隨時改變，這些都是以前的智慧交通系統 做不到的。
相比傳統的智慧交通系統 ，自發的“智能出行”行動有以人為本、數據導向、從下至上的創新三個特點。
以人為本
與傳統的智慧交通系統 注重系統效率和車輛和車流量本身不同，智慧城市時代的智慧交通系統系統致力于優化人的出行體驗，提高生活水平，專注于“人”。盡可能的爭取到用戶是智能出行時代競爭的游戲規則，用戶也可以和政府，運營商以及其他參與方一樣，參與到出行服務的改進中來。用戶可以獲得個性服務，倫敦牡蠣交通卡的持有者中，30%的注冊用戶可以收到倫敦交通系統訂制的個人出行信息，在有列車晚點時候可以得到自動退款。
以人為本的智能出行強調準確定位問題以及用戶評價，所有的參與者都有著相同的目標：使得用戶滿意。但是，這也給我們帶來很多挑戰，人的行為是復雜的，多樣的，易變的。智能出行提供定制服務的同時，隱私和信息安全問題變得越來越重要，如果處理不好，會帶來大量客戶流失。
數據導向
傳統的智慧交通系統已經收集了很多數據，但是和如今以數據為核心的智慧城市不能同日而語。數據已經是一個生產要素，數據可以使得交通變得、有創新、提高用戶體驗。除了傳統的監控、傳感器以及在車輛上，道路或者路標支架上的數據采集器之外，智能出行可以利用比如巴士和出租車的實時定位等附加數據。比如倫敦交通系統的智慧巴士(iBus)系統每秒鐘就產生9000個定位數據，這些數據會和其他數據融合，會比傳統智慧交通系統產生更廣泛的應用。
智慧城市中的生活正在被更快和更好的數據流改變。通過技術發展帶來的數據的收集、重組、分析和可視化，提供給用戶的數據服務正在發生著革命。實時處理大量個人數據的能力使得系統可以及時反應，而不是像以前一樣根據有限數據對未來作出預測。實時處理能力使得基礎設施問題被轉變成了信息問題，如果可以利用數據利用基礎設施，可以減少基礎設施需求量。比如系統可以在堵車時候調整信號系統，提高道路交叉口通行效率，實時路線規劃可以更避開擁堵，減輕系統高峰壓力。另外，“共享經濟”也是個好例子，通過數據實時共享巴士和出租車可以減少附加的承載力投入。但是數據也可以雜亂不堪，我們甚至會被數據所操控。我們需要從海量數據中提取技術所需有效信息，更別說數據缺乏和不同格式數據帶來的問題。同時，法律法規的發展常常落后，無法正確引導例如擁有權、欺詐、隱私和安全等問題。
自下而上的創新驅動
和傳統的智慧交通系統只覆蓋交通領域以及被幾家專業分工的企業獨占相比，智慧城市則覆蓋到城市居民生活的方方面面。智慧交通系統以人為本和數據導向的特點，使得它可以包含很多其他的內容，包括土地利用，住房，環境，能源，健康共安全，經濟發展和信息技術等方面，現有的自上而下執行組織形式在這樣的合作和各領域交融下受到了很大的挑戰，
另一方面，智能出行把來自私人領域的自下而上的創新帶進來。在傳統的智慧交通系統系統依賴專業性和資本密集的硬件投入，甚至是基建投入的同時，智能出行可以是幾個幾天就可以寫出來的手機軟件，可以變得很實惠。城市歡迎自下而上的創新，創新不僅僅給城市帶來了物美價廉的公共服務，也提供了高品質的工作機會，可以促進經濟發展。城市官方機構和智能出行公司的信息共享也在增多，例如實時導航軟件Waze的“居民互聯項目”。在這里，用戶可以從政府得到關于施工、馬拉松比賽、洪水或者任何一個可以導致道路擁堵的信息。相應的，Waze把用戶實時交通信息反饋給城市管理部門方便城市對于應急事故的處理以及更好地監管交通。
這些自下而上的創新帶來新的工作機會，低成本的公共服務，也帶來了對于職業技能，企業領導力等勞動力市場上的競爭。同時，也給城市的規范管理帶來了挑戰。Uber和一些共享出行軟件給出租車市場帶來的沖突就是一個例子。在鼓勵創新的同時，一些企業在政策灰色區域的行為，需要政府增強監管。
總而言之，以人為本、數據導向、從下至上的創新這三個特點帶動著傳統指揮交通系統 在智慧城市中的轉變，同時讓我們更智慧地出行的同時，達到節能的目標。
通過智能出行達到節能：基于實證的分析框架
實施這些智能出行項目并不是總是成功的-試圖達到或聲稱的效益并沒有達到，而且通常結果并沒有被合理地測量。而智能交通系統投資或者說智能出行的環境效益(包括節能)通常是事先使用模型和模擬進行估計的，這項研究試圖向研究者和實踐者們提供一個機遇經驗證據的分析框架，這個框架可以在這個迅速變化的數字時代更有說服力地為的政策制定者提供信息。我們將在3.1節里展現一個概念框架來分析智能出行的節能效益，然后在第2節里討論節能行為背后的因果關系機制以及從真實世界的證據里獲得的量化節能潛力。
一個概念化的模型
從決策者和智能出行技術提供商的案例研究和采訪中總結得出，智能交通系統在智能城市的干預措施有四個主要步驟來實現節能，如圖1所展示的一個風格化的模型.(1)一個識別移動性問題，并設計智能出行解決方案。與城市交通相關的重大的問題，如擁堵、事故和空氣污染，都有其能源方面的影響。這里要強調的一點是智慧移動解決方案是用來解決人們關心的已經存在的問題，而不是為了尋找問題而尋找問題。(2)對智能出行策略進行部署并實施。城市需要有足夠的資源和能力去事先這些解決方案并讓其可持續地運營下去。(3)使用者們使用這些解決方案并根據此改變他們的行為。交通服務使用者們愿意而且能夠使用這些措施并改變自己的行為是重要的一步。使用者們可能減少出行的頻率，切換到一種不那么耗能的模式，使用一條不那么擁堵的線路，改變他們出行的時間，或者駕駛得不那么有侵略性。這些行為變化可以被轉化為較少的能源消耗。(4)智能出行解決方案被放大并且根據時間演化。對于智能出行解決方案來說，能夠從長遠來看具有經濟可持續性，利用網絡外部性和規模經濟大化利益是很重要的。一個健康的參與者的“生態系統”也需要培養來使他們學習和進化以適應適應未來的變化。這四個步驟對于智能出行干預措施具有重要意義是不可或缺的。
圖一、ITS投資的理論框架
節能
在交通領域已經有幾個常用的模型用于理解能源消耗和溫室氣體排放。
“ASIF框架”將運輸能源的使用分解為活動，模式份額和能源強度(Schipper等，2000)。其他組織將緩解方法納入行為(車輛數量)，設計(旅行距離)和技術(每車輛行駛的排放/能量)。近的“ASIF2”范式及其差異總結了避免，轉移，改進和融資的緩解措施。所有模型實際上都非常相似和直截了當。考慮到干預措施的關注重點是在智慧城市語境下的智能交通系統投資，即“以人為本”，而不是單純車輛或通信技術(例如電動汽車或燃料電池車)，本研究強調通過用戶的行為變化帶來的節能效益。
從上述概念模型可以看出，節能是通過使用智能出行解決方案導致的更改(步驟3)導致用戶行為變化。這些行為變化基于他們的結果可以分為三類：(1)較少的旅行(總車輛行駛距離的減少)，(2)模式轉變(用戶切換到能源相對不密集的模式)，(3)短期內每公里能耗的減少(更少的停車，更快的速度)。
智能出行解決方案作為推動者也可能導向其他節能政策或舉措，這些政策或舉措脫離了智能出行解決方案就可能無法實現。從長遠來看，用戶的生活方式可能會改變，而在車輛所有權，工作及居住位置和活動模式的改變可以進一步節能。
1)短期影響
a) 較少的行程。智能出行解決方案可以在多個方面減少交通工具的運行距離。比方說一個打出租車的軟件通過將出租車司機的位置和線路與實時需求進行匹配，這樣司機就不用四處開車轉悠尋找顧客。共享汽車或者合伙用車可以將兩段旅程合二為一減少旅行的次數。智能停車應用幫助用戶輕易找到停車位。據估算SFpark將在街上尋找停車位的逡巡(cruising的翻譯存疑)減少了50%。與旅客實時交流道路狀況、事故和施工情況可以讓旅客通過挑選更好的路徑并避免無謂的逡巡而減少旅行的時間。
b) 模式轉變。當智能出行應用的使用讓某種相對綠色的模式(如公告交通、騎自行車或走路)更有吸引力以后，用戶可能會將私家車模式切換到這種綠色模式。例如多模式旅行計劃安排的應用、公共交通信息應用以及共享單車應用或減少時間金錢成本，提高舒適度、滿意度，增加樂趣，或改變了人們的認知和態度，這些又有潛力鼓勵用戶轉換模式。一項研究顯示移動實時信息不僅減少乘客(感知的等待時間，而且減少了真正等待的時間。在西雅圖的OneBusAway乘客信息系統減少了2分鐘的實際等待時間以及額外的0.7分鐘感知的等待時間。研究表明人們對于有實時公交信息服務的公共交通更滿意，而且愿意額外為信息提供支付19-24%，而且實時公交信息提高了公交乘客人數。一項在希臘的塞薩洛尼基完成的研究表明20%的用戶由于信息系統更多地搭乘公交，而且這些多出來的旅程有24%本可能是通過小汽車完成的.
c) 單位車輛移動距離所消耗能量的減少。傳統的智能交通系統方式，比如說適應性的信號控制，匝道控制和vihecle 汽車平排技術，通過使交通更流暢和提高燃料效率來節能。可以減少擁堵的智能出行解決方案(包括定位道路交通事故檢測來減少事故引起的擁堵)也可以導致更流暢的交通，提高平均速度從而提高速度的燃料效率。環保駕駛解決方案提倡一種以緩慢加速，保持適中的速度，避免突然剎車，減少空轉，以及選擇適合以上方式的路徑等為特點的駕駛方式。一項實驗顯示在儀表盤上顯示實時的燃油效率信息導致燃油效率平均提高2.9%。一項中國臺灣的實驗表明通過現金獎勵公交司機(每節約一升汽油獎勵新臺幣5元)可以提高燃油效率10%以上(Lai，2015)。一項在馬德里的限速實驗顯示由于更少的停車時間和減少的平均加速，燃油消費減少了2%。
更多節能的潛力的例子在表1中總結出來，其中包括了一些傳統智能交通系統的干預措施，因為與它們相似的近開發的智能出行干預措施非常少而且幾乎沒有什么估測是能用的。
2)促成效果
智能出行干預措施由于能夠收集分析實時且個性化的數據，可能成為其他干預措施和政策的促成者。停車方案、道路收費方案、公共交通收費方案和補貼,特殊移動服務的提供，其他強制和教育措施，都可以基于需求、定向、定制和適用并實時實現。這些在智慧城市語境下由于智能交通系統而得以實現的草案和政策將會從技術和行為改變上都達到節能的目的。
3)長期效果
從長期來說，智能出行解決方案可能改變人們的生活方式。雖然共享旅程應該可以通過結合旅程而導致較少的出行，然而關于新出現諸如Uber、Lyft、GrabTaxi、和EasyTaxi這樣提供共享出行的交通網絡公司(TNC)如何改變人們的出行行為、以及在能源使用上的聚合效應究竟是什么樣的依然不清晰。然而從長遠來說，通過智能出行解決方案有更多的移動出行選項和方便交通服務，人們不會有那么強的動機來擁有私家車是有可能的(例如赫爾辛基的基于需求的移動愿景)。例如舊金山灣區引進城市共享汽車(City CarShare)四年后，29%的會員去掉了一輛甚至多輛汽車。一項由北美汽車共享組織發起的9500人參與的調查記錄說，由于汽車共享，25%的成員賣掉了一輛車，而25%的會員推遲了買車計劃。盡管沒有相關研究，對一些城市的觀察顯示共享出行應用和他們的變體(租車、班車服務、代駕服務和外賣服務)正使得擁有私家車變得越來越沒有吸引力，尤其對年輕一代來說。生活方式的改變不僅包括活動也包括工作和居住位置的改變。隨著越來越多人愿意住在密集的城市區域，出行需求變少。隨著更多人使用公共交通、自行車和步行出行，私家車會變少所以城市不必修建更多的基礎設施，例如道路和停車。
討論:一個復雜問題的可實施框架
這個章節之前討論的概念模型和行為因果機制提供了一個基于經驗性證據的框架來分析智能出行干預措施的節能效益。擁有一個切合實際的對智能出行干預措施節能效益的量化估算并不容易，如果壓根有可能的話。要對文獻中的量化結果(例如上面表1的估算)使用或者引用需要格外小心。一些研究因為某些影響行為的因素難以控制而在方法論遭受詬病。一些研究僅僅估計了總體人口中的一個亞組，例如選擇性忽略偏見在環保駕駛的文獻中特別常見。這些估算也可能受制于“發表偏見”，因為展示負面或不顯著結果的經驗研究可能更難發表，導致這些發表了的研究的重要性受到高估。而實際效果可能小得多。
另一個重要的行為因素是能源效率文獻中的“反彈效應”或交通文獻中的“誘導需求”。這種現象就是當一個城市的智能出行解決方案減少了旅行總成本并使得出行更便捷，人們會旅行地更頻繁并消耗更多的能量。許多研究已經證明了反彈效應的存在，但對于其量級的估計有較大的差異范圍。研究顯示反彈效應隨著擁堵的程度增加而增加，但基本上是適中的。近的一篇綜述論文發現能源效率措施總體有20%或更少的反彈效應，而這20%的反彈也促進了消費設施的增長。
由于智能出行干預措施通過行為改變來達到影響，而行為改變復雜而且因環境而異，更別提其促進作用和長期作用(包括反彈效應)使得觀察到的效益難以歸因；這使得建立一個可靠的基準線極度困難。這個基于主要的行為改變機制并由積累的經驗性證據支持的(而非基于一些未經驗證的假設作出模型并模擬的)分析框架對于決策者來說更可信，我們與實踐中的利益相關者的互動也證實了這一點。使用這個框架與此同時領會系統性反饋的復雜性，我們可以辨別出關鍵性推動因素和關鍵風險，從而導出有用的政策上的影響。
例如交通網絡公司諸如Uber和Lyft提供將司機與乘客實時匹配的共享出行服務，并附加應用內預訂、評論和無現金支付。基于行為機制，實時匹配司機與乘客以及乘客與其他乘客共享汽車由于減少的空車巡航和提高的占用率，可以在短期內導致較少的旅程。一項近的研究使用數學模型預測出高占座率的共享汽車僅需要15%的出租車量就可以滿足紐約98%的需求，導致能源使用降低70%。然而經驗性證據不確定得多。這項共享出行服務快速增長的乘客出行源自于誘導出行和其他交通模式的遷移。這種模式轉變的組成在不同的地方有所區別，取決于替代模式的特點、用戶偏好以及目前的模式的分配。密集的城市中心公共交通使用者和行人趨向于比汽車司機多，因此不會有那么多來自汽車旅行的模式轉變。一項在舊金山市中心展開的共享出行用戶的調查顯示，至少8%的共享出行出行是誘導的，而模式轉變有39%來自出租車，33%來自公共交通，而只有6%來自私人汽車。一項近的研究估計紐約的交通網絡公司在三年內增加了6億英里的汽車出行，其中只有34%可能是從私家車而來。西雅圖的交通專家懷疑交通網絡公司可能加劇了通勤時間的擁堵-由于更多的汽車出現在繁忙的城市街道，并且占據了路邊空間來讓乘客上下車，這些意味著更多系統性的能量使用。長期來看方向更難預料，一方面交通網絡公司的存在減少了汽車的擁有量和停車需求，另一方面坐車出行更方便導致更多的汽車出行。
目前還幾乎沒有發現關于汽車自動化在系統性能量使用的分析，由于其處于部署的早期階段。用戶是否并多快使用無人駕駛技術取決于很多因素，包括價格(主要是電池價格)、可靠度、充電難易程度、感知等。基于前面討論過的框架，無人駕駛汽車的主要節能效益來源于(此處需要確認)，提高的安全性(對交通較少的干擾)促成更多的旅程共享及電動汽車(有疑問)。
對于電動汽車，究竟是否能節能也取決于給他們充電的能源供給方，包括隨之而來的對用電需求的提高。一些研究者估計自動駕駛汽車可以從 汽車平排技術、的交通流量、停車、自我誘發的輕量化(self-induced light weighting不知道對不對)以及自動汽車共享中節省多達80%的能量。
一些研究使用代理生成模型并估測每一個共享的自動駕駛汽車可以取代約11個普通汽車，但總共累積的出行距離比相較而言普通汽車的出行距離多10%，依然能導致整體上的節能。研究者們也懷疑自動駕駛汽車的出行距離可能會戲劇性地增長-由于一系列原因的疊加，包括：目前無法開車的人使用上的增加、旅程數量的增加(包括被人使用的和空閑的)、從公共交通轉移過來的使用、由于自動停車和自動加油多出來的額外出行，以及更長的通勤時間(從長遠而言由于通勤體驗的提高人們愿意搬到更遠的地方住。研究者們辨認出3個對自動駕駛汽車能源使用量級和方向有影響的因素：汽車特性、交通網絡和消費者選擇。
從上面兩個討論的案例可以看出，解決方案本身的技術設計、價格、支持性的基礎設施、互相競爭的交通模式特性、發展的時間線、教育、習慣和人群的文化、公共競選、丑聞或其他未預料的可能影響公眾觀點的事件等，都可能對智能出行干預措施的成功有重要影響。這一節的分析展示了如何以及多大程度的節能可以被智能出行干預措施達到取決于這個概念模型里的每一步的許多個因素。緊接著這個分析模型的下一個章節通過從小型的案例研究和采訪中總結，將會詳細討論要成功實現智能出行干預措施的制度上、技術上以及物質上的條件。
成功的智能出行投資需要的制度、技術和硬件條件
從第二節的架構中可以得知，對于智能機動性的投資是建立在以人為本、數據趨勢、以及依仗新技術發展的前提下進行的，在此環境下，機遇與挑戰并存。這一節將有對過往不同城市在不同情況下的研究概述，總結為三種狀況：制度狀況、技術狀況、以及硬件狀況。
針對問題來設計解決方案
在ICT發展的風口，過于注重與技術提升反而會讓人忽視智能城市發展的真正目的在于提高居民生活質量，通過技術解決問題，而當今的情況更像是先產生了技術，再根據技術而尋找合適適用的場景。就如第二節所言，智慧城市建設應當以人為本，確定問題應當是步。
1)制度狀況
建立合理的民意輿情反映通道，論文作者所接觸過的政府方面大都對此保持開放積極的態度，積極利用社交媒體，同時保持呼叫中心，郵箱等方式搜集民意。例如在首爾的社情民意反應中心中，一年三分之二的意見建議都與交通有關，根據居民意見，主管部門能夠及時作出反應提出解決方案。
在制度制定層面仍存在一些問題，比如許多私人公司試圖推銷自己的產品和系統，以至于政府在做選擇的時候會下意識的拒絕推銷，私人公司因此無法在市政事物上進場合作來共同合作解決問題，而NGO組織則可以提供一個合作的平臺。
2)技術狀況
創新是技術層面的關鍵問題，一些城市已經在逐漸實現了在應用層面整合民眾社區力量的同時加強合作，創立城市創新實驗室、城市實驗室，舉辦公開數據挑戰、編程馬拉松等活動支持鼓勵多方力量參與技術創新來更好地為城市服務；一些城市開放了許多公開數據和硬件設計以鼓勵開放式設計的發展和新的科技創新。
ITS的部署和應用
目前ITS技術存在幾大問題，包括預算、數據、權力分散等，解決問題主要需要統一的長期規劃以及多方的合作，在整合資源的問題上，同時也需要主要職權機構的支持。
1)制度層面
初的智能機動性解決方式的落地應用通常既不便宜也不容易，通常需要一個聯盟的支持和統一的長期規劃支持，
案例：mobility on demand，手機軟件可以幫助制定旅行計劃和整合支付平臺，同時整合實時的公共交通資源，包括地鐵、公交、出租、游船、共享汽車單車等，該設想應該就是智能機動性發展的終目標。
事實上應用的推廣落地還火候欠佳，除卻制度上政府方面的大力支持，還需要完善的組織結構，資金來源，以及人力資源的提供來完善系統。現在很多智能機動化應用的合同選擇是結果導向的，并且也需要一個實力雄厚的利益相關方(風險共擔者)來抓住剩余利益。
一個項目通常會涉及多方政府部門或是利益團體，操作者在跨部門協作和整合數據時會遇到一些問題，亦或是程序本身潛在會有偏差，交流、合作方面還有很大提升空間。為了更好的合作，應當有官方的公開數據整合中心以便捷進行創新，不同類型的數據共享需要可靠的傳輸中心，但同時也要注意避免潛在的個人隱私和公共安全問題。美國有一些相關條例 比如1996年信息自由法、2013年大數據公開條例等。還有個問題就是在有些行業數據被認為是商業機密，獲取的難度更大，比如對于共享停車系統而言的實時停車信息于不同平臺而言都是的私人資料。
2)技術層面
技術層面的核心問題在于數據容量、數據管理、數據分析、信息共享服務等方面，硬件設備會有誤差，與此同時有糾正軟件應運而生；數據來源、形式都日漸多樣化，整合不同渠道的信息數據需要更大的數據空間，同時需要標準化數據形式以便于軟件開發和交流合作。
數據收集整合現在的市場正熱，有上千家創業企業在進行所謂的數據收集整理工作，而事實上數據分析和信息整合方面有很多初創企業在開發軟件。在選擇全部公開數據以鼓勵科技創新的城市中，在極大訪問量數據調用量的狀態下維持其數據庫也需要一定的技術資源支持，比如紐約市的數據庫還有世界銀行的數據共享中心。
實際上，大部分城市并沒有完全的進行數據公開，然而為了鼓勵軟件開發和應用創新，數據量越多越好；智能機動化解決方案是創新與技術的結合，合作方式的選擇可以更靈活，官方與私人供應商之間的充分交流有助于提升數據處理的內部能力，運行節約資源。
3)硬件層面
完善的路網設施是ITS解決方案的基礎，如果本身的路網基礎不完善的話ITS是完全無法應用的。其他硬件設備需求包括數據收集(感應器、攝像頭、GPS等)和交流系統(巴士Wifi、電子公告板等)，同時所有設備都需要妥善的維護。
用戶根據解決方案調整行為習慣
智能機動性模型概念中重要的一部分就是通過該方案來改變用戶出行行為以達成節能的目的，而如何改變用戶行為是為困難的一個步驟。方案的理想情況是通過一些舉措能夠使用用戶減少私家車出行、盡量使用節能檔位、駕駛時少停頓、改變出行時間或路徑以達成節能目的。
1)制度層面
需要互補而不沖突的一系列連貫政策才能是綠色出行的模型有效，同時應該公正公開透明化以建立用戶的信任，同時政策需要長期而有效的執行；技術上，應當正確評估需求和預測行為，聯合公共資源和私人資源來進行市場營銷和教育，同時應當考慮隱私、種族、宗教、安全、暴力、*等方面的潛在危險；硬件上，需要采用合理的設計和固定裝置設置，需要考慮用戶對智能設備的可達性，還應當盡量提供不同選擇以備取舍。
用戶行為是被多種不同因素所影響的，需要一致而連貫的政策。若是政策之間相互沖突，比如鼓勵減少私家車出行的政策(公交專用道、擁堵費、停車限制)和鼓勵私家車出行的政策(提高限速、免費停車、降低燃油稅)同時實施的話，本身鼓勵非私家車出行的措施將無效。同時，改變用戶行為模式的措施在用戶不理解其潛在優勢和利益的時候也很難有效，在設計、應用方案的過程中也應當鼓勵公眾參與和提出意見。若是信息不夠公開透明，公眾更容易對政策失望而使完成度不足。
2)技術層面
不同民眾的生活方式、文化、習慣、職業、年齡層次、性別不同都會在其行為上表現出差異，因此在實際落地的時候要充分考慮現實因素。比如，北京的停車場協調系統的落地不盡人意，大部分人并不愿意改變原有的停車方式，也對價格的變動不敏感，主要由于雇傭單位通常會負擔停車費用。
公共資源和私人資源有時候會合作進行推廣，初創企業通常會采用獎勵機制以鼓動用戶參與，例如有項目通過獎勵機制(小額現金、抽獎券、折扣碼等)來鼓勵通勤者改變出行行為以減少擁堵。安全問題也是需要仔細考慮的，由于該類型系統所獲取的數據大約都是實時數據并且涉及個人隱私，隱私和安全的保護也同樣重要，需要預防暴力*和其他安全隱患。有些服務供應商能夠提供體驗更便捷的服務，然而某種程度上犧牲了安全的保障。例如滴滴聲稱有4億的數據量，但是用戶的出行模式仍然難以判斷和鑒別，主要由于真實數據的有限，滴滴的系統存在一定量的虛假訂單，這類的情況也需要權力機構實用技術來鑒別和處理。
3)硬件層面
用戶對于硬件的便捷可達性也十分重要，比如叫車軟件除卻智能手機應用也應當適當開放呼叫平臺等方式服務沒有智能手機的群體，現行很多新軟件對于無智能手機的用戶并不友好，包括共享單車對于兒童和老年人而言使用不便。
當居民不易獲取替代方案的時候，智能機動性的方案無法改變居民的出行行為，比如實時提供擁堵狀況的軟件也應該提出其他路途的建議，否則僅僅預見前方擁堵不足以使得用戶能減少擁堵時間節能減排。
智能機動性方案不斷完善更新
智能機動化方案致力于大化收益，因此不斷擴大規模并且不斷進行更新升級，因此，可持續發展性也十分的重要，充分利用網絡平臺以及選擇合適的規模尺度有利于可持續發展。對于城市而言，協調均衡各方的利益有助于去的大效益。
1)制度層面
所有參與者都希望有更多的用戶量和更大的規模，然而不同的供應商有不同的目標、策略和方法，為了達到節能目的，必須發揚鼓動所有潛在的用戶參與并考慮其相關利益。
2)技術層面
為了更好的擴大規模和更新升級，構建“技術生態系統”也十分的重要，在生態系統中有產品、體驗、技能、學習型社區等組成，整合不同類別的技術來鼓勵合作開發，同時可以定期舉辦信息知識交流活動，比如研討會、訓練營、公開會議等，有助于整體的技術提升發展。正確的評價體系也有助于技術層面的提高，TFL運用調查組的方式來做一個項目落地前后的效果對比，同時也有其他的系統的監管監測框架來對整體影響驚醒評估，有助于提升整體技術水準，完善更新。
3)硬件層面
光纖、市政設施和網絡硬件基礎是智能機動性方案落地的基礎。
結論
本報告一方面總結了目前范圍內“智慧城市“的案例，同時在考慮到發展中國家不同于大多數發達國家的國情，我們也提出了相應的政策建議。
案例經驗
與傳統的智能交通系統投資相比，智慧城市“以人為本、數據驅動、自上而下的創新”的三大特點已經將傳統智能交通系統轉變為了“智能出行”的新概念。這三大特點既是機遇也是挑戰，更是成功推廣智慧城市解決方案、節約能源的關鍵所在。
智能出行解決方案帶來用戶習慣的改變，進一步帶來能源節約：短期內意味著更少出行里程、交通模式轉變、每公里能耗減少甚至推動能源友好型政策的出臺；長期來看，則是用戶生活方式轉變——減少小汽車購買、合宜的工作和家庭地點選擇以及日常活動模式的轉變——帶來更深遠的能源節約。如何達到這一理想化的目標雖然很復雜，但我們認為可以遵循以下四個步驟，每一步都需要制度、技術、硬件條件等各方面的配合：
步：確定出行問題，設計智能出行解決方案。制度性條件包括建立公共參與機制和利益各方共同參與的協作平臺。通過編程馬拉松等社區活動激發社會創新，并保障信息數據公開。
第二步：智能出行方案的運作落地。在這一步，管理者的遠見和各方支持十分關鍵。政府部門需要有基本的制度條件來保障透明、的管理和監督，并協調好各方機構，同時確保信息公開和共享。技術條件包括數據收集和整合、數據分析、信息服務。如果需要第三方機構參與，資質審核也很關鍵。
第三步：用戶使用方案并逐步改變行為習慣。這些行為習慣的改變意味著更少的能源消耗。制度方面，要保持“綠色導向”政策的連貫性、保證透明公開從而建立公信力、政策執行要到位和連續。技術層面，明確需求、預測行為因素、公私部門合作提供市場和教育；個人隱私、信息安全和詐騙案例要考慮在內。硬件條件則需要設計良好的基礎設施和交互體驗以確保用戶能方便使用。
第四步：智能出行方案是在不斷變化演進的，作為協調角色的城市管理部門應該積極了解整合各方利益。技術層面，則要培育良好的競爭生態，同時做好監測和評估以積累經驗。
對發展中國家的啟示
發達國家已經在智能出行方面積累了不少的案例，相較之下，發展中國家通常具有以下特點：(1)較低的機動化水平，但有著較高的增長率和擁堵程度；(2)欠發達的基礎設施；(3)較少的金融資源投入和開發運作；(4)較低的制度和技術能力。因而在智能出行的發展上，發展中國家既有后發優勢也面臨著挑戰。對此我們提出了如下的建議：
a) 在合作、透明的框架內吸納公私部門各方參與。資本欠缺的國家可以基于各方提升用戶體驗的共同興趣，充分利用社會民間資本。協作和透明原則不光對那些低成本的創新交通解決方案適用，更是為了長期范圍內智能系統的使用、維護和增加。
b) 發展技術來獲取和監督信息服務。對于那些技術要求復雜的方案，缺乏核心技術的發展中國家很容易受制于強大的利益方，比如一個強大的技術公司希望為自身謀取更多收益。因此政府部門需要具備基本的技術能力來預防此種風險的發生。
c) 重點發展基礎設施，包括完整的道路網絡、基本的交通管理措施。完善的基礎設施建設不僅對于滿足市民交通出行需求至關重要(比如減少擁堵和交通事故)，也對塑造未來的交通出行需求模式有著相當的戰略重要性。
原標題 智慧城市︱世界銀行學者認為新一代智能交通系統行將厚積薄發
致謝 本研究得到了能源領域管理援助計劃的支持，本文觀點由作者負責。 來源：本報告由一覽眾山小-可持續城市與交通團隊翻譯、校核
原文/ Yang Chen, Arturo Ardila-Gomez, Gladys Frame 翻譯/ 鄭英嘉、顧晨慧、寧思曼、易媛媛 獻/ 薛露露 編輯/ 眾山小 排版/ 徐逸菁
移動版
智慧城市網APP
智慧城市網小程序
微信公眾號
