智慧城市依賴移動(dòng)數(shù)據(jù)分析 比如減少二氧化碳排放

到 2023 年，智慧城市計(jì)劃的技術(shù)支出將翻一番，意大利也不例外：例如，國家運(yùn)營計(jì)劃 (PON) Metro 已延長至 2023 年 12 月 31 日，涉及多達(dá) 14 個(gè)大都市[1 ] . 特別是，數(shù)字計(jì)劃將集中在公共交通的應(yīng)用程序和門戶網(wǎng)站（33%），強(qiáng)調(diào)交通在實(shí)現(xiàn)所謂的“綠色轉(zhuǎn)型”中的重要性 [2]。

目前，用于對(duì)抗城市排放的最廣泛措施之一是擁堵收費(fèi)區(qū)，然而，如果管理不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致社會(huì)緊張局勢的出現(xiàn)。隨著 Mobilitech 的實(shí)施，以及“黑匣子”數(shù)據(jù)的明智使用，允許匿名收集汽車和其他車輛的數(shù)據(jù)，地方當(dāng)局可以更精確地干預(yù)污染汽車并實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)，一直在推進(jìn)包容性社會(huì)政策。

擁堵收費(fèi)區(qū)的數(shù)字化、定制化和個(gè)性化管理可以幫助那些負(fù)擔(dān)不起過渡到昂貴的電動(dòng)汽車和貨車或只是購買新車型的污染車輛的司機(jī)，讓他們感到自己沒有受到不公正的攻擊。從車輛收集的移動(dòng)性數(shù)據(jù)使駕駛員能夠監(jiān)控自己的駕駛行為，避免突然加速和剎車，從而減少燃料消耗和排放。地方當(dāng)局可以獎(jiǎng)勵(lì)這種具有環(huán)保意識(shí)的駕駛，在擁堵收費(fèi)區(qū)內(nèi)增加行駛里程，無論車輛等級(jí)如何，都對(duì)有德行的司機(jī)不利。

倫巴第和皮埃蒙特的 MoVe-In 項(xiàng)目（污染車輛監(jiān)測）提供了基于此模型的成功案例。該倡議通過根據(jù)環(huán)境等級(jí)和燃料消耗為每輛車分配每年在參與城市內(nèi)行駛的最大公里數(shù)來幫助限制排放。各地區(qū)分別于 2019 年和 2021 年啟動(dòng)了該倡議。

綠色轉(zhuǎn)型推動(dòng)的主要趨勢之一是電動(dòng)化，在激勵(lì)和優(yōu)惠的推動(dòng)下，傳統(tǒng)汽車被電動(dòng)汽車取代。然而，目前完全過渡仍然不現(xiàn)實(shí)，這既是因?yàn)檫@對(duì)駕駛者和公共部門來說意味著費(fèi)用，也是因?yàn)槌鞘械缆废到y(tǒng)尚未適應(yīng)新的車輛組合。例如，電動(dòng)自行車、電動(dòng)滑板車和自行車共享服務(wù)在城市中越來越普遍，但它們的整合并不總是一帆風(fēng)順，對(duì)行人、駕車者和滑板車騎手構(gòu)成重大風(fēng)險(xiǎn)。此外，鼓勵(lì)使用擁有和共享的電動(dòng)汽車意味著公共部門的一系列干預(yù)措施，包括安裝充電站、充電樁以及維護(hù)、監(jiān)控、

為使這些干預(yù)措施有效，智慧城市應(yīng)依賴移動(dòng)數(shù)據(jù)分析，這不僅使駕駛員能夠識(shí)別附近的充電點(diǎn)并避免在能源成本較高的高峰時(shí)段加油，而且還使地方當(dāng)局能夠改善分配和充電站和自行車架等元素的定位。

隨著日益互聯(lián)和高效的智能城市不斷發(fā)展，重要的是不要低估汽車通信系統(tǒng)的創(chuàng)新，例如車聯(lián)網(wǎng) (V2X) 技術(shù)，該技術(shù)允許車輛和智能城市之間的數(shù)據(jù)和信息持續(xù)流動(dòng)。從 2023 年起，歐洲所有汽車強(qiáng)制應(yīng)用“黑匣子”將進(jìn)一步推動(dòng)這一趨勢。V2X 系統(tǒng)結(jié)合了車對(duì)網(wǎng)絡(luò)、車對(duì)車、車對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施和車對(duì)行人通信，有望改善道路安全、節(jié)能和城市交通管理。

移動(dòng)數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的日益普及，以及分析和解釋它們的新技術(shù)的進(jìn)步，為創(chuàng)新創(chuàng)造了新的可能性，使未來智慧城市的規(guī)劃和管理更加高效和有效。為了讓未來的城市更加綠色，同時(shí)又不影響市民的習(xí)慣和錢包，有必要使用數(shù)據(jù)和移動(dòng)技術(shù)對(duì)整體移動(dòng)流量進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。