波士頓積極地與自動(dòng)駕駛公司開展合作，在加速本地自動(dòng)駕駛應(yīng)用落地之外，也加深對技術(shù)的理解。其中一些有趣的結(jié)論包括：未來按需出行服務(wù)將占到波士頓總行程的三分之一；城市地區(qū)的公共交通客流量將不可避免的總量下降；年齡比收入更能影響人們對自動(dòng)駕駛的態(tài)度；而且有趣的是行程越短越可能使用自動(dòng)駕駛出行。這些試點(diǎn)背后是政府層面意見統(tǒng)一，規(guī)劃目標(biāo)清晰，公眾廣泛參與等各方面的成功經(jīng)驗(yàn)。在我國，政策層面上或許需要另一種頂層設(shè)計(jì)，但與科技公司開展良好的合作，對新技術(shù)有明確的愿景和管理辦法，在試點(diǎn)現(xiàn)有技術(shù)的同時(shí)共同探索新的發(fā)現(xiàn)，并始終鼓勵(lì)公眾參與，這些嘗試都值得我們認(rèn)真學(xué)習(xí)，加以借鑒！

量化自動(dòng)駕駛的影響

針對這些問題，世界經(jīng)濟(jì)論壇和BCG完成了兩次自動(dòng)駕駛影響研究。我們于2016年開始為波士頓市中心開發(fā)了基于代理的交通及車輛間互動(dòng)模擬。詳細(xì)結(jié)果在2017年十月報(bào)告《如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛：波士頓及其他城市的經(jīng)驗(yàn)》。模型研究范圍于2017年擴(kuò)展至整個(gè)城市，并盡可能以真實(shí)世界的數(shù)據(jù)和消費(fèi)者研究作為基石，模擬未來場景。

1

自動(dòng)駕駛影響力的研究方法

在2016年，該項(xiàng)目為波士頓市政府周邊的0.5平方公里（0.19平方英里）完成了一個(gè)基于代理的交通模擬。以粒度方法分析包括車輛間的互動(dòng)，并為每輛車的行為建立模型 - 比如，一輛車需要在交叉口等多長時(shí)間才能左轉(zhuǎn)。模型建立了兩個(gè)革命性的方案：沒有私人汽車下的自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)用，與僅有三分之一的私人汽車下的應(yīng)用。目的是為了確定多少車受到影響，行駛距離，所需停車空間和總出行時(shí)間。

2017年，模擬模型性能大幅提升，為更好的代表真實(shí)世界的情景，并提供一個(gè)對波士頓交通的整體理解（見圖十三）。在這些變化中：

圖十三、自動(dòng)駕駛車輛影響研究擴(kuò)展（來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇，BCG分析）

面積從市政廳周邊的0.5平方公里（0.19平方英里）擴(kuò)大到整個(gè)波士頓城（142平方公里/54.83平方英里）；

從城市中增加出行和車輛數(shù)據(jù)：我們的工作小組與UPS（物流供應(yīng)商）和INRIX（出行數(shù)據(jù)提供商）合作，以獲得波士頓街道上車輛的真實(shí)移動(dòng)數(shù)據(jù)；這些數(shù)據(jù)可模擬200萬私人車輛的日均出行情況（相比于2016年的18萬），并加入2016年未包含的1萬量商用車出行情況；

借助波士頓數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析，而非只是參考理論方案（見上篇）

-影響研究包括了72個(gè)獨(dú)立的出行方式組合。

-影響研究包括了12個(gè)社區(qū)，3種出行長度和2個(gè)出行場景，為了獲得聯(lián)合分析中識(shí)別的出行方式組合變化的多樣性。

最后，我們著手對自動(dòng)駕駛汽車獲得的交通流量效率進(jìn)行設(shè)定。 自動(dòng)駕駛汽車較為理性，不會(huì)因人類駕駛員的行為而降低效率，例如大眾旁觀（“野次馬現(xiàn)象”），低效的車道合并或雙重停車。因此，以相同速度駕駛于同一街道段的前提下，自動(dòng)駕駛汽車交通容量將高于傳統(tǒng)車輛交通容量。為了量化這種影響，我們在三車道公路上分別完成了1000次常見交通情況模擬。結(jié)果表明，純自動(dòng)駕駛汽車車隊(duì)情景中，交通容量有25.4％的增長潛力（見圖十四）。而對于自動(dòng)駕駛汽車與傳統(tǒng)汽車混合的情景中（37.5％，數(shù)據(jù)來自聯(lián)合分析），交通容量有6.3％的增長潛力。

圖十四、自動(dòng)駕駛汽車效率提升（來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇，BCG分析）

該模擬由BCG先進(jìn)的分析機(jī)構(gòu)BCG GAMMA構(gòu)建，包括地理范圍，200萬次出行記錄并涉及超過60萬輛汽車。幾乎實(shí)時(shí)運(yùn)行，模擬24小時(shí)的交通情況大約需花費(fèi)20小時(shí)的時(shí)間。使用特定于街道的流量數(shù)據(jù)的粒度運(yùn)行模擬生成了同樣的精度。影響研究的主要結(jié)果是根據(jù)四個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)（見圖十五）構(gòu)建的：

圖十五、自動(dòng)駕駛汽車影響研究關(guān)鍵指標(biāo)（來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇，BCG分析）

路上行駛車輛數(shù)

如聯(lián)合分析所述，道路上的車輛數(shù)量將減少15％，這主要是由于從個(gè)人駕駛向按需出行轉(zhuǎn)變。該值介于2016年研究中的自動(dòng)駕駛汽車與傳統(tǒng)汽車混合（11％）和純自動(dòng)駕駛汽車（28％）情景之間。

車輛行駛距離

車輛行駛距離增加16％來自于：在按需出行中，因上客和落客產(chǎn)生的額外出行距離；及按需行駛車輛在上落乘客空檔產(chǎn)生的空車行駛。該值高于市政廳周圍0.5平方公里（.19平方英里）市區(qū)的2016年自動(dòng)駕駛汽車與傳統(tǒng)汽車混合（13％）和純自動(dòng)駕駛汽車（6％）情景。可見混合情景對車輛行駛距離的增加影響更大。這種情景下，自動(dòng)駕駛汽車無論是在上落客、還是在空駛等待接單，都需要花掉更多的里程數(shù)。

需要的停車空間

所需停車位數(shù)量的大幅減少（48％）表明了需要停車位的私人車輛出行減少。這類出行模式將迅速轉(zhuǎn)變?yōu)榘葱璩鲂蟹桨?，尤其是定期出行。純自?dòng)駕駛汽車情景下，停車位數(shù)減少的比例（48％）與均值相當(dāng)。而自動(dòng)駕駛汽車與傳統(tǒng)汽車混合情景減少比例較低（16％）。波士頓的停車位占地目前約為10平方公里（3.86平方英里），這包括街道和車庫停車位。

平均出行時(shí)間

模擬預(yù)測平均出行時(shí)間將下降4％。道路上車輛將減少，一方面是同一道路上容納更多行駛更理性的車輛，另一方面是汽車行駛距離變長。出行時(shí)間減幅低于自動(dòng)駕駛汽車與傳統(tǒng)汽車混合情景（11％）和純自動(dòng)駕駛汽車情景（30％）。其一是商用車輛的定時(shí)運(yùn)行，如送貨車和垃圾車早上七點(diǎn)到晚上七點(diǎn)有固定的運(yùn)營安排。這會(huì)減緩交通。但在前期小范圍研究中未納入考慮。其二是因?yàn)樵撃M基并非先進(jìn)行未來情景假定，而是考慮逐步演進(jìn)過程。其中包括了公共交通到按需交通的過渡情景，這導(dǎo)致車輛類型增加，模擬結(jié)果遜于其余兩個(gè)情景。

2

解決擁堵問題

自動(dòng)駕駛汽車影響研究兼顧整體與細(xì)節(jié)分析，幫助政策制定者判斷自動(dòng)駕駛汽車對交通堵塞的影響。其中涉及兩個(gè)問題：

擁堵風(fēng)險(xiǎn)哪里最大？

是否有政策能有效減緩風(fēng)險(xiǎn)？

1. 分解出行時(shí)間以識(shí)別擁堵風(fēng)險(xiǎn)

聯(lián)合分析中，出行模式的混合與演變直接影響交通模擬中的優(yōu)化出行時(shí)間。全城出行時(shí)間減少4.3%是基于相對穩(wěn)定的公交出行比例，同時(shí)私家車出行到按需出行轉(zhuǎn)變達(dá)到20%。然而未來仍有40%的私家車出行，這削弱了交通優(yōu)化的可能性。

圖十六、離散出行時(shí)間影響（來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇，BCG分析）

以社區(qū)的未來出行規(guī)律來探索緩解擁堵的方案是個(gè)不錯(cuò)的辦法。以波士頓西部的Allston為例：大部分上班族都通過公交或者自駕進(jìn)城上班，但當(dāng)?shù)氐墓怀鲂斜壤_(dá)到40%，高于美國大部分社區(qū)。在影響研究模擬中依然能達(dá)到如此高的公交比例。這是因?yàn)橐韵聨讉€(gè)方面影響了當(dāng)?shù)氐某鲂心Ｊ剑狠^長的出行時(shí)間，按需出行成本高于公交，學(xué)生為社區(qū)主力，平日主要通過步行、騎車或坐公交上學(xué)。

但Allston的私家車出行模式未來就不那么樂觀了：私家車使用成本比按需出行成本要高，這包括停車在內(nèi)的運(yùn)營與維護(hù)成本。模擬研究表明未來私家車使用率將下降24%，并更多轉(zhuǎn)向共享車輛出行模式。這將減少交通量，并平均減少12.1%的出行時(shí)間。圖十七為針對Allston的交通模擬，綠色為交通順暢路段，而紅色為擁堵路段。

圖十七、Allston模擬結(jié)果（來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇，BCG分析）

然而在市中心，由于短途出行更普遍，而按需出行可以提供點(diǎn)對點(diǎn)服務(wù)，并不像公交那樣需要人擠人，因此未來的公交出行將更多的轉(zhuǎn)向按需出行（占現(xiàn)有公交出行的16%），但私家車出行轉(zhuǎn)變并沒有那么明顯（僅占現(xiàn)有私家車出行的9%）。從公交出行到按需出行的轉(zhuǎn)變會(huì)增加交通量，因此更容易擁堵，并增加約5.5%的出行時(shí)間。圖十八展現(xiàn)了市中心模擬的上述結(jié)果。代表擁堵的紅線相比圖十七密度更高。

圖十八、波士頓市中心模擬結(jié)果（來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇，BCG分析）

值得注意的是，研究模擬顯示，將私人和共享自動(dòng)駕駛汽車納入波士頓居民的出行方式會(huì)減少市域的總出行時(shí)間，但會(huì)惡化市中心的擁堵情況。城市規(guī)劃師應(yīng)意識(shí)到這一點(diǎn)，在未來規(guī)劃的時(shí)候要考慮到自動(dòng)駕駛汽車對交通的影響。政府在2030年波士頓總體規(guī)劃中提出，公交汽車出行比例應(yīng)增加34%。但如果不通過政策引導(dǎo)而是任由自動(dòng)駕駛汽車市場化，公交出行目標(biāo)很難實(shí)現(xiàn)。

圖十九、政策杠桿模擬結(jié)果（來源：世界經(jīng)濟(jì)論壇，BCG分析）

上述分析可作為政府和企業(yè)開始探討如何最大化發(fā)揮自動(dòng)駕駛汽車作用的起點(diǎn)。政府和企業(yè)所追求的目標(biāo)也許不一致，但不妨礙他們互利互惠。比如，政府有興趣通過提高載客能力低的出行方式的費(fèi)用，或設(shè)置收稅門檻，來降低出行成本（例如利用市場經(jīng)濟(jì)讓更多人選擇拼車出行）。而提供出行服務(wù)的app（如Lyft和Uber）也有興趣通過針對app的算法調(diào)整，鼓勵(lì)拼車出行。這樣既可以少交稅，又可以提升車輛利用效率。

事實(shí)當(dāng)然沒有那么簡單。但是上述舉例是想說明，政府和企業(yè)完全可以達(dá)到雙贏。提供出行的app能夠?yàn)樘嵘鞘薪煌ǔ鲆环萘?，而不是將其推至公共交通的對立面?/p>

在波士頓開展自動(dòng)駕駛試點(diǎn)

在BCG宣布與世界經(jīng)濟(jì)論壇合作的四個(gè)月后，第一輛自動(dòng)駕駛測試車輛首次完成了在波士頓的一英里自動(dòng)駕駛里程。測試和運(yùn)營自動(dòng)駕駛項(xiàng)目，需要地方和州級別的政策制定者之間開展相關(guān)合作來制定監(jiān)管框架。同時(shí)也需要與掌握自動(dòng)駕駛關(guān)鍵技術(shù)的私人企業(yè)，例如自動(dòng)駕駛車運(yùn)營商nuTonomy和Optimus Ride（兩家從MIT走出來的當(dāng)?shù)毓荆?，進(jìn)行合作。在僅僅開展試點(diǎn)一年之后，我們可以此作為擴(kuò)展試點(diǎn)項(xiàng)目的里程碑，為全世界希望開展自動(dòng)駕駛測試的城市提供借鑒。

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從第一英里到上千英里

馬薩諸塞州和波士頓市一同制定了一個(gè)包含有拓展區(qū)域，里程，測試條件和車內(nèi)乘客的測試計(jì)劃。這個(gè)計(jì)劃會(huì)針對每個(gè)自動(dòng)駕駛企業(yè)進(jìn)行微調(diào)，企業(yè)也都簽署了理解州和當(dāng)?shù)卣膫渫?，但該?jì)劃為拓展測試計(jì)劃提供了一個(gè)清晰的框架。計(jì)劃的每個(gè)階段包括定義明確的測試范圍，和為了進(jìn)入下一階段自動(dòng)駕駛車企業(yè)需要向當(dāng)?shù)睾椭菡故镜南嚓P(guān)要求。nuTonomy實(shí)施了一套在波士頓街道上多階段的測試方案。作為第一個(gè)開展試點(diǎn)的公司，nuTonomy提供了進(jìn)行自動(dòng)駕駛測試的案例：

階段A

第一階段重點(diǎn)在對道路測試進(jìn)行技術(shù)準(zhǔn)備。包括測試區(qū)域的高精地圖，以及為自動(dòng)駕駛所需要的軟件采集必要的數(shù)據(jù)。

階段B1

在2017年1月4日，nuTonomy啟動(dòng)了該階段的路測。它在南波士頓的工業(yè)園區(qū)內(nèi)完成了第一英里的測試。該園區(qū)因其內(nèi)部含有公共道路，且交通環(huán)境簡單清晰而被選中。B1階段包含有2017年1月一個(gè)月內(nèi)，100英里良好天氣的白天測試歷程。

階段B2

B2階段將測試擴(kuò)展到了夜間和混合天氣狀態(tài)下的自動(dòng)駕駛。由于B2階段在二月份啟動(dòng)，測試車輛經(jīng)歷了一些雨雪天氣。事實(shí)證明雨雪天氣是自動(dòng)駕駛技術(shù)的一大挑戰(zhàn)。下雪不僅會(huì)影響車輛的軌跡，還會(huì)影響傳感器如何感知環(huán)境。nuTonomy在新加坡的測試就沒有這種挑戰(zhàn)。

海鷗也對波士頓的自動(dòng)駕駛車測試帶來了挑戰(zhàn)。海鷗會(huì)站在街上，且并不會(huì)在nuTonomy的電動(dòng)車安靜地靠近時(shí)飛走。面對海鷗，車上的傳感器會(huì)直接檢測到一個(gè)物體并迅速停車，和海鷗形成了一個(gè)“對峙“的場面。在這種情況下，nuTonomy的工程師讓車向前一小步來讓海鷗飛走。

階段C

在2017年3月，nuTonumy獲得了該階段的許可，得以覆蓋南波士頓更大范圍。這次拓展的測試區(qū)域不僅包括更具挑戰(zhàn)性的交通和街道布局，該包括波士頓南站——目的在于對自動(dòng)駕駛車在多模式交通環(huán)境下進(jìn)行測試。每天有超過200000通勤者通過波士頓南站。其中90%的通勤者會(huì)選擇步行，因此自動(dòng)駕駛車在車站附近會(huì)面對大量的步行交通。

整個(gè)2017年，nuTonomy持續(xù)拓展自己的測試。公司在年中宣布在車輛與用戶交互方面與Lyft開展合作。同時(shí)，nuTonomy也希望自己的自動(dòng)駕駛車能夠在lyft的打車平臺(tái)上線，更早地與乘客見面。在2017年11月，一位在海港地區(qū)的乘客第一次打到了nuTonomy的自動(dòng)駕駛車。初期的反饋十分良好。例如，第一位合法的盲人乘客形容他的出行經(jīng)歷為“所有我能想到的美好詞匯?！?/p>

2

從一家測試公司到三家測試公司

到2017年6月，波士頓街頭的自動(dòng)駕駛測試車隊(duì)得以擴(kuò)展，加入了波士頓第二個(gè)和第三個(gè)合作伙伴——Optimus Ride和Aptiv。

Optimus Ride在17年的2月份申請了測試牌照。和nuTonomy一樣，Optimus Ride也誕生于MIT，但關(guān)注點(diǎn)略有不同。Optimus Ride的車是四座到六座的Polaris型號(hào)，看起來更像是高爾夫球車，而不是乘用車。公司致力于解決第一公里和最后一公里問題，為乘客提供到公交站點(diǎn)的接駁服務(wù)。在2017年6月，馬薩諸塞州和波士頓市批準(zhǔn)了Optimus Ride作為第二家正式的自動(dòng)駕駛車測試合作伙伴。

Aptiv作為一家從德爾福分離出來的自動(dòng)駕駛和電子器件公司，很快成為了第三家合作伙伴。Aptiv向自動(dòng)駕駛技術(shù)投入巨大，且和科技公司IBM，Mobileye以及寶馬等車廠開展合作。公司早期的自動(dòng)駕駛車測試基本通過奧迪Q5完成，現(xiàn)在希望在波士頓測試搭載了Aptiv自動(dòng)駕駛技術(shù)的寶馬5系列車型。在2017年10月，Aptiv宣布收購nuTonomy并在波士頓創(chuàng)建一個(gè)新的自動(dòng)駕駛車技術(shù)中心。

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自動(dòng)駕駛車測試的五個(gè)建議

在波士頓街道上進(jìn)行的自動(dòng)駕駛車測試揭示了五條成功的要點(diǎn)。盡管不是所有地方都有雨雪或海鷗，但是波士頓所提供的原則對所有希望開展自動(dòng)駕駛車測試，為未來交通做出準(zhǔn)備的城市仍然具有借鑒意義。

1. 開始階段要有一個(gè)明確的愿景和績效考核方式

波士頓的自動(dòng)駕駛車測試得利于該市此前建立的出行計(jì)劃Go Boston 2030。根植于政策目標(biāo)并基于與上千波士頓居民的互動(dòng)，這種強(qiáng)大的框架為定義城市的自動(dòng)駕駛車測試提供了基礎(chǔ)，并將所有內(nèi)容同既定目標(biāo)和考核方式聯(lián)系起來。

Go Boston 2030 為交通出行定義了三個(gè)總體目標(biāo)：拓展通達(dá)性，改善安全性和保證可靠性。Go Boston 2030愿景是將城市道路傷亡從每年20人減少為0。該計(jì)劃希望到2030年增加30%的公交出行。這也是自動(dòng)駕駛車公司聚焦于第一公里和最后一公里問題的原動(dòng)力，與公共交通形成互補(bǔ)而不是取代公交。希望開展類似測試的城市也應(yīng)該有相應(yīng)的具體目標(biāo)和考核。

2. 在許可階段平衡各方利益

在美國關(guān)于自動(dòng)駕駛車監(jiān)管的討論，凸顯了聯(lián)邦，州和地方管理者在決定誰應(yīng)該為監(jiān)管的哪部分負(fù)責(zé)過程中存在的摩擦。在紐約州的事件反映了自動(dòng)駕駛車測試過程中遇到的挑戰(zhàn)。州長Andrew Cuomo宣布了通用自動(dòng)駕駛車在紐約市曼哈頓的測試。紐約市市長Bill de Blasio表示了對安全的擔(dān)憂，表達(dá)了對計(jì)劃的反對。波士頓的應(yīng)用成功處在于市政府和州政府以統(tǒng)一的姿態(tài)與自動(dòng)駕駛車公司合作，各方可以對協(xié)同決策的條件達(dá)成一致。

3. 建立一個(gè)分層，具有階段性成果的測試計(jì)劃

政策制定者嚴(yán)格且實(shí)際的測試計(jì)劃對波士頓頗有益處，因?yàn)檫@樣明確了自動(dòng)駕駛車公司在測試開始前需要什么及如何開啟下一步，避免了過程中存在的歧異。然而，測試計(jì)劃也是動(dòng)態(tài)的，在面對需要的變化時(shí)具有一定的彈性。波士頓的整體計(jì)劃吸引了額外的測試參與方，并允許測試使用案例的拓展。這種標(biāo)準(zhǔn)，分層的測試計(jì)劃很好地作為一個(gè)扎實(shí)的起點(diǎn)，來聯(lián)合各個(gè)參與方。

4. 盡早建立公眾信任

波士頓自動(dòng)駕駛車測試計(jì)劃的一個(gè)關(guān)鍵原則是要涉及市民，保證市民參與到測試過程中來。讓公眾對自動(dòng)駕駛技術(shù)產(chǎn)生信心可以對技術(shù)普及產(chǎn)生重要推動(dòng)，但同時(shí)也是極其不穩(wěn)定的因素——一次事故可能讓輿論瞬間轉(zhuǎn)向負(fù)面，即使自動(dòng)駕駛技術(shù)并沒有過錯(cuò)。

波士頓在盡可能地增加自動(dòng)駕駛技術(shù)的曝光率。在2017年10月份，一個(gè)“機(jī)器人街區(qū)派對”在波士頓市政大廳舉辦，超過6000名波士頓市民參與并體驗(yàn)了世界上第一個(gè)“自動(dòng)駕駛車寵物園”。城市的目標(biāo)是利用慶典活動(dòng)來增加人們對自動(dòng)駕駛車的接受度。nuTonumy，Optimus Ride和Aptiv在街區(qū)派對上展示了他們的車輛，并為當(dāng)?shù)鼐用裉峁┝颂釂柡捅磉_(dá)擔(dān)憂的機(jī)會(huì)。

如何結(jié)合自動(dòng)駕駛與現(xiàn)有交通系統(tǒng)

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城市交通的管理需要全面性的考慮

上文所提到的聯(lián)合分析和自動(dòng)駕駛的影響力分析都表明，單獨(dú)關(guān)注城市交通的一部分，而不注重全局，將會(huì)使得研究角度過于狹隘。實(shí)際上，比起具體交通工具，更重要的是乘客和貨物如何在整個(gè)城市的交通系統(tǒng)中流動(dòng)。

制定政策時(shí)需要解決的幾個(gè)重要問題包括：如何使得乘客的出行需求能夠在一天做更平均地分布以減少高峰時(shí)段的擁堵？如何降低馬路上的車輛總數(shù)？如何保證自動(dòng)駕駛不會(huì)擴(kuò)大貧富差距？什么樣的價(jià)格優(yōu)惠能夠促使市民的出行規(guī)律與城市的目標(biāo)更為一致？市政府應(yīng)該通過多少宏觀控制和法規(guī)制定來逐步改變?nèi)藗兊某鲂蟹绞?？我們需要獲得哪些數(shù)據(jù)來做出正確的投資決策？

消費(fèi)者決定出行方式時(shí)有自己獨(dú)特的角度，會(huì)注重方便、實(shí)惠和環(huán)保之間的一個(gè)平衡。怎么樣才能幫助消費(fèi)者更直觀地比較不同的出行方式，并制定出一個(gè)符合他們個(gè)人出行規(guī)律的合適方案呢？

交通運(yùn)營商的目標(biāo)是將用戶群最大化并且產(chǎn)生相對較多的利潤，盡管不同運(yùn)營商可能存在一定的競爭關(guān)系，但是從全局來看運(yùn)營商需要互相合作才能達(dá)到自己與乘客以及政府三方共贏的效果。

這三個(gè)最主要的利益相關(guān)者有不同的利益和動(dòng)機(jī)，因此能夠促進(jìn)相互之間溝通協(xié)作的管理方式是非常重要的。

2

從小做起、逐步擴(kuò)張

數(shù)據(jù)平臺(tái)的概念對于每個(gè)利益相關(guān)者來說都是極具吸引力的。世界各地的城市都在關(guān)注著這一概念的發(fā)展，比如說芬蘭赫爾辛基的Whim區(qū)，就是第一個(gè)應(yīng)用了多種交通工具統(tǒng)一付費(fèi)平臺(tái)的城市社區(qū)。然而，開發(fā)這樣的一個(gè)平臺(tái)工作量可能會(huì)很大，比如設(shè)計(jì)一個(gè)合理的競標(biāo)系統(tǒng)就需要好幾年。許多城市都在計(jì)劃小范圍的試點(diǎn)，希望能夠逐漸在政府、交通公司以及乘客間獲得更多的支持。

總結(jié)與展望

1

自動(dòng)駕駛出租車和接駁車的商業(yè)化將很快來臨

全世界各地目前有100多個(gè)自動(dòng)駕駛的試點(diǎn)項(xiàng)目正在進(jìn)行，從這些試點(diǎn)項(xiàng)目的迅速擴(kuò)張和科技的高速發(fā)展來看，自動(dòng)駕駛出租車服務(wù)將有望在2018年現(xiàn)身一些超大城市的街道，并開始加快發(fā)展。2018的第二季度，Aptiv宣布將在拉斯維加斯通過Lyft的平臺(tái)放出30輛自動(dòng)駕駛汽車，與此同時(shí)Waymo也完成了測試指標(biāo)并且在真實(shí)街道上進(jìn)行了司機(jī)坐在后排而不是駕駛座的測試。很多自動(dòng)駕駛的接駁車也在世界各地很多公共或私人的道路上進(jìn)行了測試。自動(dòng)駕駛真正成為城市出行的一部分的那天將來得比我們想象得更快。

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其他城市從波士頓案例中獲取經(jīng)驗(yàn)

從世界經(jīng)濟(jì)論壇到波士頓咨詢公司，這一案例并不僅僅是關(guān)于波士頓本身，更多的是要展現(xiàn)自動(dòng)駕駛在世界各地的城市中所藏有的潛力，波士頓試點(diǎn)能夠成功的一大重點(diǎn)就是不同利益相關(guān)者之間的溝通和協(xié)作，包括政府、交通公司、學(xué)術(shù)界、自動(dòng)駕駛與城市出行工作組，以及波士頓咨詢公司。要想為自動(dòng)駕駛制定一個(gè)合理的政策環(huán)境，深入了解顧客的需求、行為改變的規(guī)律以及這些改變對城市交通的影響是十分必要的。

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世界經(jīng)濟(jì)論壇

對自動(dòng)駕駛和城市交通的研究還在繼續(xù)

隨著自動(dòng)駕駛項(xiàng)目進(jìn)入下一階段，項(xiàng)目總部將設(shè)立在重塑城市交通計(jì)劃下屬的第四次工業(yè)革命中心內(nèi)，論壇的自動(dòng)駕駛和城市交通工作組將繼續(xù)協(xié)助各利益相關(guān)者之間的溝通，并且將波士頓的成功案例分享給世界各地的其他城市，并且進(jìn)一步明確自動(dòng)駕駛相關(guān)的重點(diǎn)管理缺口。