将来出行第一题：自动驾驶的治堵方案真的可行吗？

堵车题目，已经成为了北上广的都市脑血栓。在我们的格式管理之下，不只都市阶梯拥堵缓解水平有限，还继而成长出花式的拥堵方法。譬喻节沐日时代高速阶梯免费带来的高速拥堵，年节时代返乡高潮带来的村子阶梯拥堵。

好像办理拥堵的方法，永久赶不上经济成长带来的拥堵水平飞涨。

想象中的拥堵管理，和实际中的拥堵管理

每当这种时辰，我们城市把但愿请托于技能的前进之上。

我们曾经“理想”过许多技能治堵的方案。

譬喻寄但愿于手机舆图导航软件，通过AI算法猜测交通阶梯拥堵环境，辅佐驾车人筹划蹊径。

又好比我们寄但愿于伶俐公路和车联网，试图加强车与车、车与路之间的接洽，网络更大都据来对驾驶人举办和谐并帮助将来的阶梯筹划。

可现实来说，伶俐公路和车联网的遍及才方才开始，很难真正施展出浸染。手机舆图导航软件则无法举办真正的举办逼迫化遍及，无法网络到足够全面的势力巨子的阶梯车辆信息，在拥堵管理上只能夸大帮助性的引导浸染。

于是，想象中的技能治堵酿成了实际中的“政策治堵”——限行、限号、限购……以限定阶梯行车总量的方法来改正拥堵状况。固然这种管理方法给许多人带来了未便，但在行车空间稳固，行车需求却不绝增添、供不该求的状况之下，逼迫一部门车不能上路，或者已经是最好的办理方案。

云云看来，拥堵题目从本质上来看照旧一个供需题目。而供需题目最好的方法，莫非不是操作价值调理吗?

譬喻早上九点钟岑岭时期出行会增进燃油税承担，选择进入拥堵阶梯同样也会增进相干税负等等。

在已往，通过驾驶成原来和谐行车空间供需是一件实现起来很坚苦的事。

不管是路段的拥堵照旧时段的拥堵，自己都具有很强的动态性。大概这一小时在拥堵，下一小时又流畅无阻，并不具有订价的可行性。

今朝大大都国度实施的方法是通过燃油税+高速行车费的组合来举办一刀切收费模式，，和谐手段其实过于有限。

现实上燃油税自己的税收模式也让许多人感想不满，在华尔街日报所报道的《技能怎样消除交通堵塞》一文中就提到，许多人以为单一的凭证燃油购置来举办税收是对没有经济气力换置新车的人的处罚。

以里程费更换燃油税，Ore Go的模式可行吗?

但在本日，通过技能帮忙实现拥堵订价正在成为实际。

在美国俄勒冈州，正在实施一项名为Ore Go的打算，即操作行车里程记录来更换燃油税。通过设置在汽车上IoT装备，记录汽车在俄亥俄州内的行驶里程，通过行驶里程举办收费。

简朴来说，美国各个州燃油税价值差异，可燃油税自己办理的应该是汽车行驶进程中发生的拥堵、污染排放等等题目，以是就也许呈现车辆在A地域排放污染，却在B地域缴纳燃油税的环境。

Ore Go的办理方法不只可以或许细化税收制度，还可以辅佐驾驶者节省本钱。在Ore Go的主页中可以或许找到计较器，利便驾驶者计较哪种方法更省钱，进而去选择行使Ore Go照旧继承缴纳燃油税。

不只云云，俄勒冈州还通过这种方法网络驾驶数据，进而帮助有关阶梯建树的市政决定。

这种由当局主导，以更低税费吸引驾驶者安装装备，最后实现遍及性数据网络的方法正在进入越来越多的都市，加州、科罗拉多州、明尼苏达州……

将来出行的将来题目

但Ore Go模式所改变的，不只仅是本日的一点税费，其真正目标，是为了应对将来出行也许呈现的各种题目。

今朝来看，将来自动驾驶的遍及会带来以下几种题目：

1、 车辆的归属

假如将来统统车辆都以租赁方法行使，不归属于小我私人驾驶者。那么自动驾驶车辆将会呈现大量有时义的空驶时段，用于找停车位和找到用趁魅者。不只倒霉于疏通交通，或者还会造成更多污染。

2、 行车本钱的付出

假如车辆不归属小我私人，那么行车时的燃料等用度只能经过汽车分时租赁公司再转嫁给小我私人行使者，这个中又存有大量的伟大的流程，凭添很多本钱。

3、 差异品牌自动驾驶汽车的数据接口买通

行车数据的买通，固然可以在本日停滞于瓶颈之中。但对付自动驾驶来说，尤其是以自动驾驶分时租赁为蓝图的将来出行，可以说是必不行少的一环。尤其是在自动驾驶遍及的进程中，必然会呈现自动驾驶和人工驾驶并行的忧伤期。这时假如没有一种简朴便利的方法将行车数据汇总起来，将会带来极大的未便。

在美国，有一些架构于Ore Go之上的将来出行尝试打算ClearRoad，就是为了应对将来驾驶题目而生。

ClearRoad同样奉行用小型车载IoT装备网络数据，以里程数计费更换油价计费。ClearRoad倡导在自动驾驶模式中应用和水电价值一样的“梯度计费模式”，用户以小我私人或家庭为单元，每个月拥有必然的里程数，超出里程则要增进用车价值。云云一来就办理了将来汽车租赁模式下的用车本钱计较坚苦。

更重要的是，ClearRoad旨在以轻量级的模式搜集起自动驾驶汽车、平凡汽车乃至货用汽车的数据，乃至可以以逼迫安装的方法来买通厂商之间对付数据的掩护，进而实现前文所提到的阶梯拥挤动态订价，以价值来和谐阶梯行使减缓拥堵。

不外今朝ClearRoad还处于测试状态，且不说自动驾驶应用遍及来间隔较远，光是海量数据的上传下行，阶梯拥堵水平与用度的交错计较，就必要极强的算力和数据传输手段来支撑。生怕长短5G不行。

不外在华尔街日报对付ClearRoad的报道中，也说起了许多人并不接管这种方法。人们以为这是在用税收优惠去“购置”小我私人的隐私数据，为了一点减税，就让本身的行踪每时每刻袒露在无数双眼睛之下，是一副令人不寒而栗的画面。

可见一项技能的成长，背后必要的是伦理道德、政策类型、基本办法等等无数细节的共同。想象中的AI治堵，或者要在这统统都成熟之后才气真正到来。

（编辑：河北网）

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