Nature | 自動駕駛調度演算法有望將計程車數量減少一半（內附論文原文）

來自專欄 人工智慧學習筆記

編譯：集智翻譯組

原文：https://www.dezeen.com/2018/05/23/algorithms-half-taxi-numbers-carlo-ratti/

論文：https://www.nature.com/articles/s41586-018-0095-1

麻省理工學院 Senseable City Lab 主任Carlo Ratti主導的一項新研究表明，如果人類司機被自動駕駛取代，城市中的計程車數量將減少一半。

這項研究指出，如果自動駕駛汽車由演算法調度，那麼只需一半的車輛便能完成相同的旅客運輸量。

然而，Ratti也警告稱，自動駕駛的計程車最終可能導致「超現實的交通堵塞」，因為將會有更多的乘客為了獲得自動駕駛車輛提供的優質服務而放棄選擇公共交通出行。

1.演算法主導下的高效出行

Ratti的這項研究發現，如果對計程車路線進行合理優化，並通過技術提升共享出行的體驗，城市地區的計程車就可以被更高的效率的部署。

即使保留了人力車輛運營商，如果路線和調度是由演算法決定的，而不是由司機決定的話，城市對車輛的需求也會減少30%。

Ratti告訴我們：「這份研究表明，在大城市中，即便駕駛方式依然採用當今的人類駕駛，單單通過改變計程車系統的管理和調度方式，也可以極大地提高計程車系統的效率」。

「然而，要做到這一點，目前運營計程車的商業模式——基本上有400年的歷史——應該轉變為一個集中運營的智能模式。」

2.共享自動駕駛車輛讓城市更擁堵？

但是更好的技術可能不會減少城市的擁擠狀況，因為共享自動駕駛車輛的出現將導致人們對計程車服務需求的增長。

Ratti說：「共享自動駕駛交通工具的預期效果之一，是人們對共享自動駕駛需求的增加。」

這份聲明呼應了交通設計師Paul Priestman的說法，他今年早些時候告訴我們，自動駕駛汽車可能導致更嚴重的交通堵塞。

Priestman說：「關於自動駕駛汽車有很多討論，但我的觀點是，在所有自動駕駛汽車都能相互通信、服從統一調度之前，你將會看到的只能是大量自動駕駛汽車出現在街道上，車內沒有人——因為車輛正在打算去接某個人，而這些汽車將會造成更嚴重的交通擁堵。」

他繼續說：「這將使情況惡化，而不是改善局面」。

3.「最小車隊」問題

「最小車隊」問題困擾了科學家多年，這意味著城市當局和計程車公司一直都無法計算出提供高效服務所需的最佳車輛數量。

Ratti是Carlo Ratti 協會的負責人，同時也是麻省理工學院 Senseable City 實驗室的負責人。Ratti和他的團隊聲稱已經解決了這個問題。 他們的文章，題目為《Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility》發表在今天的《Nature》雜誌上。

該論文表示，他們通過提出一個數學模型，解決了最小車隊問題（minimum fleet problem）。這個模型會計算一個城市中，人類出行所需的最少車輛數。

這項研究專註於紐約的租車情況，研究小組查看了1.5億次旅行的數據，計算出如果路線是由人工智慧計劃的話，這個城市需要的計程車數量是9450，而不是目前的13500輛計程車，就可以滿足目前每天50萬次的出行需求。

Ratti說：「如果計程車車隊（即使是由人類司機駕駛）得到更好的管理，紐約也可以減少30% 的車輛。從本質上講，我們需要的只是更好的演算法。」

「如果我們考慮一個計程車完全由演算法調度的城市，計程車的數量的減少將接近50% 。」Ratti說，「然而，自動計程車將創造額外的需求，吸引用戶遠離其他出行解決方案。」

「這表明，明天的城市流動性問題不一定能夠通過更多的物理基礎設施來解決，而是需要更多的智慧。」Ratti說：「換言之，更多的電子設備，更少的污染材料。」

4.「超現實的僵局」

「但由於自動駕駛相對於人類駕駛有幾乎不再同一維度的競爭優勢，所以可能會引發問題。」Ratti解釋道：「例如，一公里的旅行成本可能會大幅下降，以至於人們會放棄公共交通，轉而選擇自動駕駛汽車。 這反過來又可能導致一個城市的車輛數量的增加ーー這種增長造成了城市車輛並不會減少，反而會增加的超現實主義的僵局。

但是Ratti表示，他們的研究清楚地表明了優化車隊規模和管理以提高效率的巨大潛力，並最終降低了交通擁堵，即使預計旅行需求會增加。

儘管Ratti和他的團隊研究的是曼哈頓地區，他說，他們所預測的效率增長也很可能會出現在其他密集型的大城市。

「我們可以合理地假設，類似的情形將同樣出現在其它大城市，」他表示。

「對於小城市，還需要更多的研究。」Ratti補充說：「我預計，當城市客流密度太小的時候，智能計程車反而會降低效率，因為共享出行的機會取決於客流量的多少。」

「如果我們考慮用最優化的智能車隊取代紐約目前的計程車系統，我們就必須找到最好的方式，為每天13500多輛計程車提供的約50萬次的出行而服務。」

因此，接下來該團隊將尋找一個數學模型來計算一個城市所需的最小停車位數量。

論文下載：

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