Мобильность как категория успешных инноваций в области организации трафика в городе

Сегодня транспортные системы городов все еще сталкиваются с ростом загруженности в центральной части города и пиковое время передвижения. При этом развитие адаптивных систем управления трафиком обеспечивают более высокую степень мобильности, но кардинально решить вопрос пробок не могут. Одними из персептивных вариантов решения данной проблемы являются внедрение высокоавтоматизированных средств передвижения, а также формирование единой экосистемы транспортно-логистической системы, которые не только смогут управлять трафиком, но также обеспечат более высокую степень интеперабельности и экономическую эффективность постоянно внедряемых инноваций.

Методы исследования

В статье определены персептивные технологии в области развития мобильности. Далее сгруппированы и проанализированы 100 городов, которые относятся категории «умный» [1-4] (по The Cities of the Future Index [5], рис.1), и определены способы передвижения в городе, которые характеризуют текущие подходы к организации в них мобильности, произведена оценка корреляции. Использовалась технология скрапинга BeautifulSoup, а для анализа данных – библиотека Matplotlib.

Классификация городов

Рис. 1. Группировка исследуемых умных городов

Теоретические изыскания определения мобильности

Сегодня мобильность в городе воспринимается как необходимый атрибут успешности и развитости города. При этом внедряемые в современных городах интеллектуальные системы [6], а также тестирование на дорогах общего пользования высокоавтоматизированных транспортных средств говорят, что мы на пороге кардинальных изменений в области автоматизации и роботизации при становлении Индустрии 4.0 и 5.0.

Анализ библиографических баз данных [7, 8] позволяет утверждать, что будущее за технологиями, которые были не мыслимы и не осознавались несколько десятилетий назад, но также сегодня создают и существенные риски: искусственный интеллект, большие данные, интернет вещей, электрический транспорт и др.

Все это требует нового подхода к оценке мобильности и переорганизации системы управления трафиком в городе, а также в области внедрения инноваций из-за большого объема капиталовложений, ограниченности доступа к пулу передовых технологий и высокой неопределенности развития этой сферы по причине постоянно видоизменяемых требований как потребителей, так и государства.

При этом сегодня превалирует экосистемный подход по организации трафика в городе [9, 10]: разрабатываются приложения по контролю и управлению транспортными средствами, умной инфраструктурой, моделируются потоки как пассажиров, так и автомобилистов, внедряются модели машинного обучения в области классификации объектов, а также с целью прогноза трафика и минимизации потерь при пиковых значениях, и в области замены множества рутинных операций.

Перечисленные выше технологии подходы влияют на ключевой показатель, который характеризуют эффективность, – это время. Быстрее, безопаснее, удобнее и с нулевыми задержками выступают воплощением развития определения мобильности в современных городах сегодня.

Анализ карты мобильности в умных городах мира

При развитии современных технологий удаленная работа стала сегодня наиболее востребованной. Большинство компаний экономят на удаленных рабочих местах и не готовы нести затраты, оптимизируют свои бизнес-процессы, предлагая работникам более гибкие условия работы (рис. 2).

Рис. 2. Работа на дому в умных городах, 2023 г. [11]

Обратим внимание, что процент в среднем варьируется от 2,6 до 6,7%. Для некоторых категорий городов (от 500 до 2 500 тыс. чел.) данный показатель приближается к 10%. Если учитывать масштаб, то при росте численности городов видна зависимость цифровизации и числа удаленных специалистов.

Далее обратим на показатель – прогулка до работы и обратно: чем больше город, тем больше в процентном соотношении люди используют пеший способ передвижения (рис. 3) и выбирают работу согласно концепции «15-города» [12, 13].

Рост использования индивидуального автомобильного транспорта в городах говорит о том, что для категории до 500 тыс. чел. высокий приоритет его использования (73,7%), для категорий до 2,5 млн. чел. – вариация в среднем 42,1%, что объясняется становлением системы общественного транспорта, внедрением интеллектуальной транспортной системы, а также и текущей популяризацией приложений и агрегаторов (рис.4).

Рис. 3. Прогулка до работы в городе, 2023 г. [11]

Рис. 4. Использование личного автомобиля в городе, 2023 г [11]

Современная идея, что город должен максимально освобожден от использования личного автомобиля начинает воплощаться в городах от 7,5 млн. чел., в которых метро (трамвай, городская электричка) берут на себя тяжесть всех пассажирских перевозок (рис. 5).

Подчеркнем, что для крупных городов (от 7, 5 млн. чел.) преобладает метро как один из основных видов транспорта (более 27,3%), что требует огромных инвестиций в проектирование, строительство, обслуживание и постоянное его развитие и модернизацию.

Рис. 5. Использование метро (трамвая, электрички и прочего рельсового транспорта) в городе, 2023 г. [11]

Для относительно небольших городов до 500 тыс. чел., в которых преобладают трамвайные линии, доля их использования незначительная (4,2%), а для самой массовой категории (1-2,5 млн. чел.), которые только частично развивают метро или имеют уже трамвайную сеть, доля использования превышает 15%.

Обратим, что сегодня развивается не только велосипедное движение, но также появляются и активно используются средства индивидуальной мобильности (СИМ), вопрос о регулирования которых стоит особо остро (рис.6).

Рис. 6. Использование велосипеда или СИМ в городе, 2023 г. [11]

Доля его использования для городов от 1 до 2,5 млн. чел. самая существенная (в среднем – 12,1%, максимальное значение – 40%), в других категориях городов – не превышает 21%, в среднем – не более 4,5%.

Важным транспортом в области развития пассажирских перевозок выступает развитие автобусного и троллейбусного движения, средняя доля использования варьируется от 5,7 до 13,3% (рис. 7).

Рис. 7. Использование автобуса (троллейбуса) в городе, 2023 г. [11]

Наибольший разброс для городов с людностью от 1 до 2,5 млн. чел. (до 27%), а также 12,5 до 20 млн. чел. (до 35%).

Использование мотоцикла в качестве способа передвижения до работы является в большей степени исключением или статистической ошибкой для городов до 2,5 млн. чел. Также зависит от климатического района и сезонности. В более крупных городах наблюдается рост до 4,6% c максимальным значением до 7,5% (рис. 8).

Рис. 8. Использование мотоцикла в городе, 2023 г.

Произведем оценку корреляции между приведенными способами передвижениями в городе (табл. 1).

Таблица 1 - Оценка корреляции между способами передвижения в городе

Показатель	Работа на дому	Прогулки	Авто	Велосипед (СИМ)	Мотоцикл	Автобус	Метро	Население
Работа на дому	1,00	0,05	-0,04	-0,13	-0,05	-0,18	0,05	0,17
Прогулки	0,05	1,00	-0,60	-0,04	0,01	-0,03	0,39	0,20
Авто	-0,04	-0,60	1,00	-0,47	-0,16	-0,23	-0,78	-0,34
Велосипед (СИМ)	-0,13	-0,04	-0,47	1,00	-0,04	-0,13	0,14	-0,10
Мотоцикл	-0,05	0,01	-0,16	-0,04	1,00	0,13	-0,05	0,01
Автобус	-0,18	-0,03	-0,23	-0,13	0,13	1,00	0,00	0.07
Метро	0,05	0,39	-0,78	0,14	-0,05	0,00	1,00	0,46
Население	0,17	0,20	-0,34	-0,10	0,01	0,07	0,46	1,00

Выделим некоторую зависимость: положительная умеренная (прогулки/метро - 0,39, метро/население - 0,46). При росте населения человек выбирает метро (трамвай или городскую электричку), а также прослеживается связь комбинации прогулки и использования метро.

Обратная связь: умеренная (авто/велосипед - 0,47, авто/население - 0,34), заметная (прогулки/авто - 0,6), высокая (авто/метро - 0,78).

При использовании авто в городе в большинстве случаев вы не будете использовать велосипед. Чем больше город, тем предпочтительней уменьшить использование личного транспорта. Выбор наиболее категоричен: либо прогулка или метро, либо использование автомобиля.

Многие из перечисленных тенденций сегодня отчетливо прослеживаются в городской политике любого умного города в мире: мотивируют отказаться от авто в пользу альтернативного транспорта (велосипед, метро, трамвай) или пешей прогулки и т.п.

Развитие единой экосистемы в транспортно-логистической системе умного города

Для решения проблем перегруженности современные города используют также запретительные меры в центральной части города, которые проявляются ограниченностью доступа, используются платные дороги, ссужаются дороги, развиваются и расширяются пешеходные зоны и велодорожки и т.п.

При этом увеличение численности автопарка, рост современных городов, использование личного автомобиля сегодня выступают основными причинами заторов на ограниченной территории города. Для решения перечисленных проблем требуются огромные затраты на поддержание дорожной сети, строительство развязок и дорог при отставании развития транспортной инфраструктуры к новым жилым районам.

Современные агрегаторы сегодня выступают удобным сервисом по организации транспортировки (доставки), но имеют индивидуальную направленность.

В целях массовой организации перевозок в городе необходимо сформировать единую экосистему [9] для управления всеми перевозками в городе, которая позволит обеспечить точное выполнение графика передвижения общественного пассажирского транспорта, его гибкость и загруженность, прогнозируемость тарифов, обеспечить управление пешеходными потоками, обеспечить рост мобильности в городе и т.п.

Помимо этого, экосистема позволит также контролировать также и грузовые перевозки, в онлайн режиме корректировать маршруты, ремонтные работы, движение специального транспорта и т.п.

Заключение

Проведенный анализ позволяет сделать следующий вывод: современные технологии Индустрии 4.0 и 5.0 сегодня позволяют перестроить текущие системы управления трафиком, обеспечить прозрачность выполнения операций согласования и управления, заместить рутинные операции, автоматизировать транспортировку, а также изменить кару мобильности в городе, но также создают риски в области кибербезопасности и использования искусственного интеллекта [14].

Текущие проблемы для любого умного города схожи с проблемами любого города, при этом существуют новаторы или лидеры, которое разрабатывают и внедряют передовые системы управления трафиком. С другой стороны, города имеют различные ресурсы для их имплементации.

Для перспективного решения и определения текущих проблем необходим научный подход, которые предполагает моделирование транспортных потоков на базе цифрового двойника [15].

Развитие единой экосистемы может выступить инновационным сектором развития любого города, для которого требуются необходимые специалисты (включая инженерный и технический персонал), постоянная модернизация и совершенствование, а при использовании цифрового двойника возможно решить текущие проблемы, их спрогнозировать на отделенную перспективу и выбрать наиболее экономичный или эффективный подход для решения проблемы роста мобильности и координации экономических агентов в городе.