Con la fuerte promoción de la construcción de ciudades inteligentes, el transporte inteligente, la atención médica inteligente, la seguridad inteligente y la energía inteligente, todos han recibido gran atención. La construcción urbana comienza con el transporte, y el transporte inteligente se ha convertido en una fuerza impulsora importante para el desarrollo económico, integrando cada vez más en varios campos de la vida social, cambiando las formas de vida y trabajo de las personas. En la marea de la construcción de ciudades inteligentes, el transporte inteligente desempeña un papel indispensable. El siguiente es un artículo de Shao Yuan, director del Centro de Investigación de Planificación y Diseño de Transporte Urbano de Shenzhen (Instituto Inteligente), titulado “Solución Global de Transporte Inteligente para las Ciudades del Futuro | Creando una ‘Ciudad 4C’.
El Centro de Transporte de Shenzhen se ha comprometido con la investigación y aplicación de modelos de tráfico y big data para el transporte desde su creación hace 20 años, involucrado en la planificación y diseño del transporte urbano y el transporte inteligente. En los últimos años, nos hemos transformado completamente de una institución tradicional de investigación de planificación y diseño en un proveedor de soluciones integrales para el transporte urbano. Hoy, presentaré pensamientos preliminares sobre el plan general para el transporte inteligente en las ciudades del futuro. Esto se dividirá en dos partes: en primer lugar, una perspectiva sobre las futuras ciudades inteligentes y el transporte inteligente; En segundo lugar, algunos pensamientos iniciales.
Desde la perspectiva de todo el proceso de desarrollo del transporte inteligente, se puede dividir en tres etapas. En la etapa 1.0, nos centramos en la investigación y el desarrollo de productos individuales y el diseño de aplicaciones funcionales. En la etapa 2.0, nos centramos en la interconectividad del big data y en romper las barreras de los datos. Más recientemente, hemos entrado en la nueva etapa de la ciudad inteligente 3.0, que es un nuevo tipo de etapa de desarrollo de la ciudad inteligente basada en el Internet de las Cosas y orientada a los servicios, haciendo hincapié en la participación pública y la cooperación entre el gobierno y las empresas.
La investigación de McKinsey resume exhaustivamente las tendencias futuras en el desarrollo del transporte desde siete aspectos, incluyendo la movilidad compartida, la electrificación de los vehículos, la conducción autónoma, el nuevo transporte público, la energía renovable, la nueva infraestructura y el Internet de las Cosas, cubriendo los aspectos fundamentales del futuro. El transporte inteligente del futuro se basa en un enfoque basado en datos de interconectividad de todas las cosas, con varios nuevos métodos de transporte que sirven como portadores para la organización de nuevos modos de transporte, y los nuevos servicios de transporte se manifiestan en la movilidad compartida.
Los Estados Unidos mencionaron en el “Informe de Tendencias Tecnológicas Emergentes 2016-2045” que tecnologías como Internet de las Cosas, minería de datos, incluyendo blockchain, pueden cambiar fundamentalmente la forma en que viajamos en el transporte urbano en los próximos 10 a 20 años, por lo que toda la industria del transporte urbano también está experimentando cambios constantes.
Centrado en la construcción de ciudades inteligentes en Europa y América, el contenido central del desarrollo incluye la construcción de cuatro sistemas principales: sistema de percepción inteligente, toma de decisiones inteligente, operaciones inteligentes y servicios inteligentes. En el futuro, el transporte urbano definitivamente poseerá cuatro características clave.
La primera característica es que el transporte urbano orientado al futuro es un megasistema complejo, bajo el cual debe establecerse un sistema de percepción integral interconectado, diverso y multidimensional.
El segundo aspecto es el cambio en la gestión urbana de la gestión pasiva en el pasado a la gobernanza inteligente. Después del año 2000, Shenzhen enfatizó los conceptos de crecimiento inteligente y gobernanza inteligente en el transporte urbano. El requisito previo para la gobernanza inteligente es el soporte del big data, que es esencial para formular estrategias de gestión precisas y medidas de servicio.
Por ejemplo, a través del big data, podemos entender qué tipos de vehículos están utilizando nuestras carreteras, qué factores son sensibles en diferentes momentos y lugares, lo que nos permite formular políticas precisas para lograr una construcción equilibrada de la red vial.
El tercer aspecto característico es el concepto de movilidad propuesto por la UE, que tiene varias características fundamentales en su planificación.
En primer lugar, nuestro enfoque ha cambiado de mejorar la capacidad de las instalaciones de transporte y las velocidades de movimiento en el pasado a un enfoque centrado en el ser humano que enfatiza la accesibilidad y la calidad del transporte, incluido su impacto en la vida urbana, la salud, el medio ambiente y el apoyo a la vitalidad económica.
En segundo lugar, las ciudades del futuro enfatizarán la “gobernanza urbana” en lugar de la “gestión urbana”, centrándose en la transformación de los servicios gubernamentales, la colaboración de servicios y la creación de valor social, con el desarrollo urbano destacando la gobernanza inteligente y el crecimiento inteligente.
El tercero es el cambio en los patrones de pensamiento. El pensamiento tradicional se centra en la construcción de sistemas independientes, mientras que las nuevas ideas prestan más atención al desarrollo coordinado entre sistemas, en particular la coordinación de intereses y la participación pública. Basado en el big data, es posible lograr un ajuste preciso y una gestión en ciclo cerrado desde la planificación hasta la redacción y a lo largo de todo el proceso, formando un modelo de gobernanza más eficaz.
El cuarto punto es centrarse en el servicio como núcleo, reflejado en la experiencia de viaje de los individuos, enfatizando la construcción de múltiples objetivos centrados en torno a los sentimientos de las personas, especialmente el servicio de viajes sin problemas a lo largo de todo el proceso que enfatiza experiencias personalizadas.
Basándose en las cuatro tendencias mencionadas anteriormente, las ciudades del futuro definitivamente se convertirán en ciudades que son perceptibles, operativas, manejables y serviciales. Estos cuatro aspectos en el desarrollo urbano representan la “Ciudad 4C”, a saber, Ciudad de Percepción, Ciudad de Deducción, Ciudad de Gestión y Ciudad de Servicio.
La primera es la percepción holográfica de la ciudad. Esto implica construir un sistema de percepción orientado hacia múltiples niveles basado en grandes datos de unidades espaciales, incluyendo intersecciones inteligentes y segmentos de carreteras inteligentes, logrando una percepción multinivel, siempre y con precisión en el carril, cambiando de un enfoque pasado únicamente en vehículos a un sistema de percepción que incluye personas, vehículos, carreteras, clima e incluso todo el entorno operativo del tráfico. Shenzhen ha construido un sistema completo de percepción de carreteras inteligentes de nueva generación utilizando elementos como postes de luz inteligentes, intersecciones inteligentes y superficies de carreteras inteligentes. Los postes de luz inteligentes tienen múltiples funciones, incluyendo vídeo de alta definición, detección de condiciones de tráfico y difusión de información, lo que permite monitoreo inteligente, detección de flujo de tráfico, identificación de peligros viales, interacción de información y seguimiento de radar multiobjetivo, entre otras funciones. Este es uno de los portadores principales del futuro sistema de percepción holográfica del tráfico.
En segundo lugar, hay la simulación en línea de las ciudades. Basado en la tecnología de big data, logra la tecnología de rastreo de tráfico, comprendiendo profundamente el mecanismo de generación y evolución de varios modos de transporte. Por ejemplo, esto se hace mediante el análisis de datos de señalización móvil para evaluar la composición de las personas en diferentes áreas. El mapa nos permite entender su uso de la última milla a través del monitoreo de datos dinámicos de las bicicletas compartidas, incluyendo un monitoreo 24 horas del flujo peatonal en diferentes áreas.
Las tecnologías de big data y deep learning tienen una amplia gama de aplicaciones en el análisis de patrones de tráfico, el descubrimiento de prácticas de tráfico, el análisis de la opinión pública y las patrullas policiales. Además, se ha establecido un sistema de simulación en línea para regresar todas las actividades en bucle cerrado a través de datos. Se realizó un intento de sistema de simulación en línea en el área central de Shenzhen, donde se desplegó un gran número de sistemas de detección, incluido el vídeo de alta definición, en los carriles. A través de este despliegue, podemos localizar con precisión cada vehículo, lo que permite al cerebro del tráfico en el backend restaurar de forma realista toda la situación del flujo de tráfico en tiempo real, simular planes de tráfico, incluidos esquemas de organización del tráfico, y proporcionar soporte sistemático para optimizar todo el flujo de tráfico.
Este es un caso real en el que la policía de tráfico utilizó un sistema de simulación en línea durante un accidente en un túnel en Shenzhen. A través de simulaciones en línea en tiempo real de este sistema, aliviaron el tráfico aguas arriba y completaron el despacho efectivo en 10 minutos. En el pasado, sin este sistema, la congestión podría durar más de media hora. Este caso fue discutido en la Conferencia de Campo de la Policía de Tráfico de Seguridad Pública China celebrada en Shenzhen este año.
El tercero es administrar la ciudad de manera inteligente. Esto implica construir una actividad de control de circuito cerrado que opere en coordinación a través de “planificación – diseño – construcción – gestión – datos”. Se proporcionará una breve introducción desde las perspectivas de nivel regional, nivel de ciudad y nivel de parque.
El núcleo de la gestión a nivel regional es establecer una estrategia y un sistema de control orientados a la regulación proactiva de la demanda. En Arizona, Estados Unidos ofrece diferentes planes para varios grupos de personas, diferentes tiempos de viaje y diferentes costos de viaje, cambiando efectivamente el comportamiento y los planes del 20% de los viajeros, logrando un equilibrio de tiempo y espacio en la red de carreteras.
