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世界银行：新一代智慧交通系统研究报告
发布时间：2017-08-31 分类：趋势研究
摘要
在智慧城市发展的大环境下，很多城市都在投入发展智慧交通系统（ITS）。这些投入的部分原因，是为了提高能源利用效率，并降低污染物排放。
因此，对城市管理者而言，一个重要的问题是，为了让智慧交通系统节约能源，要创造哪些先决条件。
我们在查阅现有文献、进行案例研究和采访后发现，在智慧城市的大环境下，传统的智慧交通系统（ITS）已转变为“智慧出行”系统，后者的三个特点是：以人为本、数据导向、从下至上的创新。
为实现智慧出行方案以达到节能目的，我们会讨论四个主要步骤。每一步都需要制度、技术和硬件层面的条件。短期内，出行者可能会减少出行，改变出行模式，或减少每公里的能源消耗。智慧出行方案也可以通过创造技术条件，让原本难落实的节能政策成为现实。长期看，智慧出行还可能通过改变人的生活方式来节能。
一、智慧交通系统，智慧城市和节能
很多城市为在有限的资源下，给市民提供有效的交通服务，几十年来纷纷开始发展智慧交通系统（ITS）。智慧交通系统致力于整合利用电子信息技术（ICT），让现有的交通基础设施发挥最大效用的同时，做到提高服务质量，减少拥堵，降低事故率，减轻环境污染。在信息和网络技术不断发展以及大型科技供应商的推动下，“智慧城市”的理念越来越火，很多城市开始基于此理念，来全面提高城市服务水平。
智慧城市并非昙花一现的概念炒作，可以说，所有城市如今都想变得更智慧。印度有将100个城市变为智慧城市的愿景，中国已试行了500个智慧城市试点项目。全球有很多资金投入到智慧城市中，核心都是希望利用好信息与网络技术，使得城市让生活更美好。
智慧城市中重要的智慧出行，靠的就是智慧交通系统（ITS），全世界开始广泛开展对智慧交通系统的投入。
节能和减少污染排放是智慧城市发展的关键诉求，在智慧交通系统(ITS)项目的成本效益分析中，也常常包括这两项。交通要对世界上五分之一能耗负责，其中路面交通又占大部分。智慧交通系统（ITS）既能管理好城市交通，又能缓解气候变化。
本文通过多种方式，来回答智慧交通系统如何节能，以及可以节能多少的问题。我们首先对现有文献进行整理，然后以阿姆斯特丹、巴塞罗那、伦敦、马德里、维也纳、首尔、新加坡和东京为案例做了调研，最后有一些智慧城市领域参与者的采访。我们另外还展示了纽约、旧金山、赫尔辛基以及一些发展中国家城市——例如内罗毕、里约和中国的几个城市的案例。
以人为本、数据导向、从下至上的创新，是现在智慧交通系统（ITS）向智慧交通转变的三大特点。文章第二部分将解释以上特点，并提供一个框架，以理解如何让智慧出行做到节能。
第三部分主要解释智慧交通系统（ITS）在智慧城市大环境下，如何操作和运用，以达到节能目的。这里总结了一些自文献和案例而来的实证数据，并采用共享出行服务和无人驾驶的两个例子，来分析方法论的挑战，以及如何使用以实证数据为基础的概念模型。
第四部分我们会结合概念模型的四个步骤，讨论智慧出行在制度、技术和硬件层面的落实条件。
最后，我们会在第五部分，就智慧城市环境下的智慧交通系统（ITS）在发展中国家的特殊情况，给出一些政策建议。
二、从智慧交通系统到智慧出行
智慧城市的革命，使得传统的智慧交通系统转变为由技术支持、由城市各方努力并且融合自主交通变革而成的“智慧出行”。“智慧出行”可提高城市宜居性，城市竞争力以及可持续发展的能力。
智慧出行面向所有交通参与者。车主可用它导航、娱乐、停车，甚至无人驾驶；公共交通可以把实时信息推送到手机上，人们乘车可以不用现金；人们可以随时随地租用自行车；身体不方便的行人可以获得更长的绿灯时间；物流可以用它更好地匹配路线。
智慧出行也可能是传统智慧交通系统的升级。实时信号系统可以预测拥堵，做出反应，随时变换信号，实时信息推送到手机上，公共交通、道路和停车等服务定价，可随时根据需求量变化调整，这些都是以前的智慧交通系统（ITS）做不到的。
相比传统的智慧交通系统（ITS）， “智慧出行”行动有以人为本、数据导向、从下至上的创新三个特点。
1.以人为本
与传统的智慧交通系统（ITS）注重系统效率和车辆和车流量本身不同，智慧城市时代的智慧交通系统，致力于优化人的出行体验，专注于“人”。尽可能争取到用户，是智慧出行时代竞争的唯一游戏规则。
与政府、运营商以及其他参与方一样，用户也可参与出行服务的数据提供和改进。用户可获得个性化服务，比如，伦敦牡蛎交通卡的持有者中，有30%的用户进行了注册，注册者可收到伦敦交通局(TfL)所发送的个人出行定制信息，列车晚点时还可得到自动退款。
以人为本的智慧出行注重发现问题和用户评价，所有参与者都有相同的目标：使用户满意。但这也给我们带来很多挑战。比如，人的行为复杂多样并且易变。而在提供定制服务时，隐私和信息安全问题也越来越重要，如果处理不好，会带来大量客户流失。
2.数据导向
传统的智慧交通系统已收集了很多数据，而如今的智慧城市是以数据为核心的。数据是一个生产要素，使得交通变得高效、创新，提高用户体验。
除了传统的监控、传感器，以及在车辆和道路上的数据采集器外，智慧出行还可利用其他数据，比如巴士和出租车的实时定位、手机信令、公交卡、信用卡、社交网络、互联网数据等用户产生的数据。这些数据往往是实时产生的大数据，包括定位和个人行为。比如，伦敦交通系统的智慧巴士（iBus）系统，每秒钟产生9000个定位数据。这些数据和其他数据融合，会比传统智慧交通系统中的应用更广泛。
智慧城市生活正被更快更好的数据流改变。随着技术发展，数据得以被收集、重组、分析和可视化，给用户提供的数据服务正在发生革命。
如今有能力实时处理大量个人数据，系统因此可以实时反应，而非如以往那样，根据有限数据预测未来。
实时处理能力，使得基础设施的问题转换为信息问题。如果能够利用数据，高效利用基础设施，则可减少基础设施需求量。比如，系统可以在堵车时调整信号系统，提高道路交叉口通行效率，实时路线规划可更高效地避开拥堵，减轻系统高峰的压力。另外，“共享经济”也是好例子，通过数据实时共享巴士和出租车，可以减少基础设施投入。
但数据也可能杂乱不堪，我们甚至会被数据迷惑或操控。我们需要的有效信息，得从海量数据中提取；而数据缺乏和格式差异也会带来麻烦。同时，法律法规的发展常常落后，无法准确厘清数据拥有权、欺诈、隐私和安全等问题。
3.自下而上的创新驱动
不同于传统的智慧交通系统（ITS），只覆盖交通领域，或被几家专业分工的企业所占据，智慧城市覆盖城市居民生活的方方面面。
以人为本和数据导向，使得智慧交通系统需要整合很多其他方面，包括土地利用、住房、环境、能源、健康、安全、经济发展和信息技术等。在这样合作和交融的需求下，政府当下各司其职的组织形式，需要迎接很大的挑战。
另一方面，智慧出行带来了私人领域自下而上的创新。与传统的智慧交通系统依赖专业和资本密集的硬件投入甚至是基建投入不同，智慧出行可以变得很实惠——可以是某人几天写出来的手机软件。城市欢迎自下而上的创新，因为这不仅给城市带来物美价廉的公共服务，还提供了高质量的工作机会，促进经济发展。城市官方机构和智慧出行公司的信息共享也在增多，例如实时导航软件Waze的“居民互联项目”。Waze可以从政府得到关于施工、马拉松比赛、洪水或任何一个可以导致道路拥堵的信息。相应地，Waze把用户实时交通信息反馈给城市管理部门，方便城市处理应急事故，以及更好地管理交通。
这些自下而上的创新，带来新的工作机会和低成本的公共服务，也给劳动力市场带来了竞争、创业和企业领导力，以及职业技能。同时，也给城市的规范管理造成挑战。Uber和一些共享出行软件对出租车市场的冲击就是一个例子。在鼓励创新的同时，针对一些企业在政策灰色区域的作为，政府需要加强监管。
总而言之，以人为本、数据导向、从下至上的创新这三个特点，带动传统智慧交通系统（ITS）在智慧城市中的转变，让我们在更智慧地出行的同时，达到节能目标。
三、通过智慧出行达到节能：基于实证的分析框架
实施这些智慧出行项目，并非总能成功——试图达到或声称的效益并未实现，且通常没有以恰当的方法核算结果。
智能交通系统投资或智慧出行的环境效益（包括节能），往往需要使用先验模型和模拟来估算。
本研究试图向研究者和实践者，提供一个基于实证的分析框架。在这个迅速变化的数字时代，以此更有力地为政策制定者提供信息。
我们将在本章第1节介绍这一概念框架，然后在第2节讨论节能行为背后的因果关系机制，以及基于实测的量化节能潜力。
1．一个概念化的模型
我们从全球决策者和智慧出行技术提供商的案例研究和采访中总结得出，智慧出行措施，要达到节能，有四个主要步骤。如图1展示的简化模型，这个模型分为四步：
第一步：针对一个需要解决的出行问题，来设计智慧出行解决方案。制度性条件包括建立公共参与机制，以及利益各方共同参与的协作平台。通过编程马拉松等社区活动，激发社会创新，并保障信息数据公开。
第二步：智慧出行方案的运作落地。管理者的远见和各方支持十分关键。政府部门需要有基本的制度条件，来保障透明、高效的管理和监督，并协调好各方机构，同时确保信息公开和共享。技术条件包括数据收集和整合、数据分析、信息服务。如果城市选择从第三方购买智慧出行方案，城市本身要培养采购这些技术的能力。
第三步：用户使用方案并逐步改变行为习惯。这些行为习惯的改变，意味着更少的能源消耗。
制度方面，要保持“绿色导向”政策的连贯性，保证透明公开从而建立公信力，政策执行要到位和连续。
技术层面，明确需求，预测行为因素，公私部门合作提供市场和教育；还需要考虑个人隐私、信息安全和诈骗案例等。
硬件方面，需要设计良好的基础设施和交互体验，以确保用户能方便使用。
第四步：扩大规模和自我升级。智慧出行方案是不断变化演进的，城市管理部门作为协调者，应积极了解整合各方利益。
技术层面，则要培育良好的竞争生态，同时做好监测和评估以积累经验
图一 ITS投资的理论框架
2. 节能
在交通领域，理解能源消耗和温室气体排放，有几个常用的模型。
“ASIF框架”将交通能源的使用，分解为活动、模式分担和能源强度（Schipper等，2000）。其他研究将交通节能减排方法分为行为（针对减少车辆数量）、设计（针对减少出行距离）和技术（针对减少每公里车辆的排放/能耗）。最近的“ASIF2”模型及其变体，把交通节能减排方法分为避免、转移，改进和融资。所有模型实际都非常相似和简单。
本文的关注重点是以人为本的智慧出行，故而不重点考虑单纯车辆或通信技术（例如电动汽车或燃料电池车），主要着重讨论通过用户的行为变化带来的节能效益。
从上述概念模型可见，节能是通过使用智慧出行方案导致用户行为变化（概念模型中的步骤3）。基于其结果，这些行为变化，可分为三类：（1）较少的出行（总车辆行驶距离减少）；（2）出行模式转变（用户转换到能源相对不密集的出行模式）；（3）短期内每公里能耗减少（更少的停车、更快的速度）。
智慧出行解决方案可能为其他节能政策或举措提供技术可能性。从长远看，用户的生活方式可能会改变，比如私家车拥有率，工作及居住位置和活动模式的改变，可进一步节能。
1）短期影响
（1）较少的出行。
智慧出行解决方案可以在多个方面减少交通工具的运行距离。比如，一个打出租车的软件，可将出租车司机的位置和线路，与实时需求匹配，这样司机就不用四处开车寻找乘客。共享汽车或合伙用车可将两段旅程合二为一，减少行驶次数。智能停车应用，帮助用户轻易找到停车位。据估算，SFpark将小汽车在街上寻找停车位的出行距离减少了50%。与出行者实时交流道路状况、事故和施工情况，可以让出行者挑选更好的路径，避免无谓出行距离，减少出行时间。
（2）出行模式转变。
当智慧出行让绿色出行方式（如公共交通、骑自行车或走路）更有吸引力，用户可能将私家车模式转换成这些绿色模式。例如，多模式出行计划的应用、公共交通信息应用以及共享单车应用或减少时间金钱成本，提高舒适度、满意度，增加乐趣，或改变了人们的认知和态度，这些都有潜力鼓励用户转换出行模式。
一项研究显示，移动实时信息不仅减少乘客的感知等待时间，还能减少真正等待时间。比如，西雅图的OneBusAway乘客信息系统实施后，平均减少了乘客2分钟实际等待时间，以及额外0.7分钟的感知等待时间。研究表明，人们对有实时公交信息服务的公共交通更满意，愿意额外为获取这些信息多支付票价的19-24%。实时公交信息能够提高公交乘客人数。比如，一项在希腊的塞萨洛尼基完成的研究表明，有20%的用户由于信息系统而更多搭乘公交，这些多出来的旅程有24%本是通过小汽车完成的。
（3）车辆单位出行距离消耗能量的减少。
传统的智能交通系统方式，比如适应性的信号控制、匝道控制和汽车平排技术，通过使交通更流畅和提高燃料效率来节能。可以减少拥堵的智慧出行解决方案（包括定位道路交通事故检测，来减少事故引起的拥堵）也可导致更流畅的交通，提高平均速度从而提高燃料效率。环保驾驶解决方案鼓励缓慢加速，保持适中速度，避免突然刹车，减少空转。选择适合以上方式的路径等为特点的驾驶方式。一项实验表明，仪表盘上显示的实时燃油效率信息，导致燃油效率平均提高2.9%。一项台湾地区的实验表明，通过现金奖励公交司机（每节约一升汽油奖励新台币5元）可以提高燃油效率10%以上（Lai，2015）。一项在马德里的限速实验显示，由于更少的停车时间，以及平均加速减少，燃油消耗减少了2%。
更多节能潜力的实证研究，在表1中总结出来，其中包括一些传统智能交通系统的措施，因为智慧出行刚刚起步，相关节能研究非常少且很多都不够严密。
表1 其他智能交通系统的节能效果估测举例。
2）促成效果
智慧出行干预措施由于能收集分析实时且个性化的数据，为其他干预措施和政策提供了技术可能性。停车方案、道路收费方案、公共交通收费方案和补贴,特殊移动服务的提供，其他强制和教育措施，都可基于需求、定向、定制和适用并实时实现。这些因智慧出行而实现的措施和政策，将从技术和行为改变上都达到节能的目的。
3）长期效果
长期来说，智慧出行解决方案可能改变人们的生活方式。虽然共享出行应该可以通过结合行程而使得出行需求减少，然而关于诸如Uber、Lyft、GrabTaxi、和EasyTaxi这样提供共享出行的交通网络公司（TNC）如何改变人们的出行行为，以及在能耗上的系统效应究竟是什么样的，依然不清晰。
从长远说，通过智慧出行解决方案，有更多的出行选项和方便交通服务，人们可能就不会有那么强的动机来拥有私家车（例如赫尔辛基的基于需求的移动愿景）。例如旧金山湾区引进城市共享汽车（City CarShare）四年后，29%的会员卖掉或放弃使用一辆甚至多辆汽车。
一项由北美汽车共享组织发起的9500人参与的调查记录表明，由于汽车共享，25%的成员卖掉了一辆车，还有25%的会员推迟了买车计划。尽管没有相关研究，对一些城市的观察显示，共享出行应用及其变体（租车、班车服务、代驾服务和外卖服务）正使拥有私家车变得越来越没有吸引力，尤其是对年轻一代。
生活方式的改变，不仅体现于行为活动，也包括工作和居住位置的改变。随着越来越多人愿意住在密集的城市中心区，出行需求总量变少。随着更多人使用公共交通、自行车和步行出行，私家车会变少，所以城市不必修建更多相应基础设施，例如道路和停车。
3.讨论：一个复杂问题的可实施框架
前述概念模型和行为因果机制，提供了一个基于实证的框架，来分析智慧出行的节能效益。对智慧出行的节能效益，进行切合实际的量化估算，这并不容易。对文献中的量化结果（例如上面表1的估算）使用或引用需要格外小心。因为某些影响行为的因素难以控制，一些研究在方法论上遭受诟病。一些研究仅估计了总体人口中的一个亚组，例如选择性偏差在环保驾驶的文献中特别常见。这些估算也可能受制于“发表偏差”，因负面或不显著结果的实证研究可能更难发表，导致在这些发表的研究中，节能的显著性受到高估。而实际效果可能小得多。
另一个重要的行为因素是，能源效率文献中的“反弹效应”或交通文献中的“诱导需求”。即当一个城市的智慧出行方案减少了出行成本并使得出行更便捷，人们会出行更频繁并消耗更多能量。许多研究已证明了反弹效应的存在，但对其量级的估计则有较大差异。研究显示，反弹效应随着拥堵程度增加而增加，但数量都不是特别大。最近的一篇综述论文发现，能源效率措施总体有20%或更少的反弹效应，而这20%的反弹也给用户带来了实惠。
由于智慧出行通过改变人们出行行为而达致节能，行为改变是复杂的，且因环境而异，更别提其促进作用和长期作用（包括反弹效应）使得实证中观察到的效益难以归因。这使得建立一个可靠的基准线极度困难。我们与政府决策者的交流，证实了决策者更愿意相信基于实证的框架，而非基于模型模拟的分析框架。使用这个基于实证的分析框架，并领会系统性反馈的复杂性，我们可以辨别关键性推动因素和关键风险，从而得出有用的政策建议。
例如，交通网络公司，诸如Uber和Lyft，提供将司机与乘客实时匹配的共享出行服务，并附加应用内预订、评论和无现金支付。基于行为机制，实时匹配司机与乘客，以及乘客与其他乘客共享汽车，由于空车巡航减少和占用率提高，可以在短期内导致较少出行。一项最近的研究使用数学模型预测出，高占座率的共享汽车，仅需现在15%的出租车量，就可满足纽约98%的需求，导致能源使用降低70%。
然而，实证数据很难支持这类从模型中估算的比例。这项共享出行服务的用户出行，来自额外出行和其他出行模式的转变。从哪些出行模式转变而来，在不同地方有所区别，取决于替代模式的特点、用户偏好以及目前的各出行模式的分担率。密集的城市中心，公共交通使用者和行人通常比私家车多，因此不会有那么多来自私家车的模式转变。而因其他公交或步行的出行模式本来就是节能的，带来较多额外出行的共享汽车，并不一定节能。
一项在旧金山市中心展开的共享出行用户的调查显示，至少8%的共享出行是额外的，而出行模式转变有39%来自出租车，33%来自公共交通，只有6%来自私家车。一项最近的研究估计，纽约的交通网络公司三年内增加了6亿英里的汽车出行，其中只有34%可能从私家车而来。西雅图的交通专家怀疑，交通网络公司可能加剧通勤拥堵——由于更多汽车出现在繁忙的城市街道，并占据路边空间让乘客上下车，这意味着更多系统性的能量使用。长期来看，方向更难预料。一方面，交通网络公司的存在，减少了汽车的拥有量和停车需求，另一方面，坐车出行更方便，导致更多汽车出行。
因为刚刚兴起，目前几乎没有针对自动驾驶的系统性能耗分析。无人驾驶技术能被多快接受，取决于很多因素，包括价格（主要是电池价格）、可靠度、充电难易程度、认知等。基于刚才讨论的分析框架，无人驾驶汽车的节能效益主要源于：汽车平排技术带来的每公里耗能降低，减少事故率（减少事故造成的交通堵塞），以及促使更多共享出行和电动汽车的使用。对于电动汽车，究竟能否节能，也取决于为车充电的能源供给方，包括随之而来的对用电需求的提高。一些研究者估计，自动驾驶汽车可以从汽车平排技术、车流组织更加高效、停车、减轻汽车自重以及自动汽车共享中节省多达80%的能耗。
一些研究基于个体模型agent-based model，估测每辆共享的自动驾驶汽车可取代约11辆普通汽车，每辆总出行距离比普通汽车的出行距离多10%，整体依然节能。研究者也怀疑，自动驾驶汽车的出行距离可能会戏剧性增长——由于一系列原因叠加，包括：目前不会驾驶的人开始使用汽车、出行数量增加（包括被人使用和空闲的）、出行从公共交通转移、因自动停车和自动加油而增加的额外出行，以及更长的通勤时间（长远而言，由于通勤体验提升，人们愿意住到更远的地方）。研究者总结出三个影响自动驾驶汽车节能的因素：汽车本身的特性、交通网络和消费者偏好。
从以上两个案例可见，智慧出行方案本身的技术设计、价格、支持性的基础设施、替代出行模式的特性、发展的时间线、教育、习惯和人群的文化、公共竞选、丑闻或其他未预料的可能影响公众观点的事件等，都可能对智慧出行措施的成功有重要影响。这一节的分析展示了，智慧出行如何节能并在多大程度上节能，取决于这个概念模型里每一步的诸多因素。下一个章节我们将总结案例研究和采访，详细讨论要成功实现智慧出行措施在制度上、技术上以及硬件（包括基础设施）上的条件。
四、成功的智慧出行投资需要的制度、技术和硬件条件
从第二节中我们得知，智慧出行的发展，建立在以人为本、数据导向、自下而上的创新的三个方向之上。机遇与挑战并存。针对过往不同城市智慧出行的经验教训，本节将其发展条件总结为三方面：制度条件、技术条件、以及硬件条件。
1.针对出行问题，设计智慧出行解决方案
在网络与信息技术发展的风口，过于注重技术，反而让人忽视智慧城市发展是为了提高居民生活质量，需要通过技术解决问题。当今情况有些本末倒置，更像是先有了技术，再根据技术而寻找适用场景（方案寻找问题）。就如第二节所言，智慧城市建设应以人为本，确定一个需要解决的出行问题，应当是第一步。
1）制度层面
建立合理的民意舆情反映通道，我们接触过的政府方面，大都对此保持开放积极的态度，积极利用社交媒体，同时保持呼叫中心、邮箱等传统方式搜集民意。在首尔的社情民意反应中心，一年三分之二的意见建议都与交通有关，根据居民意见，主管部门能及时做出反应，提出解决方案。
制度制定层面仍存在一些问题。比如，许多私人公司过多注重推销自己的产品和系统，政府与其交流时会持谨慎和拒绝态度，私人公司很难在市政服务上与政府合作来共同解决问题。国际经验表明，行业协会和一些NGO组织可以提供一个合作平台。
2）技术层面
创新是技术层面的关键问题，一些城市已在逐渐实现应用层面整合民众社区力量的同时加强合作，创立城市创新实验室、城市实验室，举办公开数据挑战、编程马拉松等活动，支持鼓励多方力量参与技术创新，更好地为城市服务；一些城市开放了许多数据和硬件设计，以鼓励开放式设计的发展和新的科技创新。
2.智慧出行方案的落地和应用
目前智慧出行方案落地存在几大问题，包括预算、数据、权力分散等。解决问题主要需要统一的长期规划以及多方合作。在整合资源的问题上，需要主要职权机构的支持。
1）制度层面
最初智慧出行方案的落地应用，通常既不便宜也不容易，需要一个联盟的支持和统一的长期规划支持。
案例：mobility on demand，手机软件可帮助制定旅行计划和整合支付平台，同时整合实时的公共交通资源，包括地铁、公交、出租、游船、共享汽车单车等，该设想应是智能机动性发展的最终目标。
事实上，这些应用推广落地，还火候欠佳，除却制度上政府方面的大力支持，还需要完善的组织结构，资金来源，以及人力资源的提供来完善系统。现在很多智能机动化应用的合同选择是结果导向的，并且也需要一个实力雄厚的利益相关方（风险共担者）来抓住剩余利益。
一个项目通常涉及多方政府部门或利益团体，操作者在跨部门协作和整合数据时会遇到一些问题，亦或程序本身有潜在偏差，交流合作方面还有很大提升空间。为了更好地合作，应该有官方的公开数据整合中心，以使得开发者更便捷地进行创新。不同类型的数据共享需要可靠的传输中心，同时也要注意避免潜在的个人隐私和公共安全问题。美国有一些相关条例，比如1996年信息自由法、2013年大数据公开条例等。另外，在有些行业，数据被认为是商业机密，获取难度更大。比如，共享停车系统的实时停车信息，对不同平台来说，都是独家的私人资料。
2)技术层面
技术层面的核心问题，在于数据容量、数据管理、数据分析、信息共享服务等方面，硬件设备会有误差，纠正软件也应运而生；数据来源、形式都日渐多样化，整合不同渠道的信息数据，需要更大的数据空间，同时需要标准化数据格式，以便软件开发和交流合作。
数据收集整合现在市场正热，上千家创业企业在进行所谓数据集成工作。数据分析和信息整合方面，很多初创企业在开发软件。在选择全部公开数据以鼓励科技创新的城市中，在极大访问量、数据调用量的状态下，维持其数据库，也需要一定技术资源支持。比如，纽约市的数据库，以及世界银行的数据共享中心。
实际上，大部分城市并没有完全进行数据公开。为了鼓励软件开发和应用创新，数据量越多越好；智能机动化解决方案是创新与技术的结合，合作方式可以更灵活，政府与私人供应商之间的充分交流，有助于提升数据处理的内部能力，高效运行节约资源。
3）硬件层面
完善的路网设施是ITS和智慧出行的基础。如果路网基础不完善，ITS是完全无法应用的。其他硬件设备需求，包括数据收集（感应器、摄像头、GPS等）和通信系统（巴士Wifi、电子公告板等），所有设备都需要妥善维护。
3.用户使用智慧出行方案并改变行为习惯
智慧出行模型概念中，最重要的一步是，通过该方案，改变用户出行行为，以达成节能目的。改变用户行为，是最困难的一个步骤。方案的理想情况是，通过一些举措使用户减少私家车出行、尽量使用节能档位、驾驶时少停顿、改变出行时间或路径。
制度层面，需要政策鼓励绿色出行并保持连贯，应该公正公开透明以建立信任，政策需要长期而有效执行；技术上，应正确评估需求和预测行为，联合公共资源和私人资源，来进行市场营销和教育，同时应考虑隐私、种族、宗教、安全、暴力、犯罪等方面的潜在危险；硬件上，需采用合理的设计和固定装置设置，需考虑用户对智能设备的可达性，还应尽量提供不同选择以备取舍。
1）制度层面
用户行为受到多种不同因素影响，需要一致而连贯的政策。若政策之间相互冲突，比如，鼓励减少私家车出行的政策（公交专用道、拥堵费、停车限制）和鼓励私家车出行的政策（提高限速、免费停车、降低燃油税）同时实施，则鼓励非私家车出行的措施将无效。同时，改变用户行为模式的措施，在用户不理解其潜在优势和利益时，也很难起效。所以，在设计、应用方案的过程中，也应鼓励公众参与和提出意见。若是信息不够公开透明，公众更容易对政策失望而放弃使用。
2）技术层面
民众不同的生活方式、文化、习惯、职业、年龄、性别等都呈现为行为差异，因此实际落地时要充分考虑现实因素。比如，研究者在调研过程中发现了一个创业失败案例，创业者试图开发一个app，来提供北京停车信息，但最后落地却不尽人意，由于大部分人不愿改变原有的停车方式，也对价格变动不敏感，而且某些人的单位会负担停车费用。
另一个问题是滥用和作假。
智慧出行致力于用户体验，一些创新有时会为了更好地方便用户而牺牲安全性，这时便会出现欺诈。很多应用以用户评价作为信用体系，这很容易被滥用。
滴滴声称有四亿用户。然而有多少真正的用户，又有多少用户真正改变了出行行为却很难得知。特别在滴滴广发优惠和补贴时，有很多为欺诈获取利益的假用户和假订单。还有一部分数量可观的用户，仅在有补贴时使用，当补贴消失时，行为变化很难判断。智慧出行提供商和政府主管部门有时可利用技术防范欺诈，比如利用共享单车的定位数据和数据分析来判断是否有人私锁或私藏单车。不过，对这些成本很低的欺诈和滥用行为，大家应当有所预期，在实施过程中做好与其长期斗争的准备。
3）硬件层面
硬件的便捷可达性也十分重要。比如，叫车软件也应适当开放呼叫平台等方式，服务没有智能手机的群体。现行很多新软件对于无智能手机的用户并不友好，包括共享单车，对儿童和老年人而言，使用不便。
面对智慧出行方案，在别无他选的情况下，人的行为无法改变。比如，一个提供实时拥堵信息的软件要想真正改变人的出行路径，城市里得有这样联通的路网系统，让人们在某条路拥堵时能选择别的路径到达目的地。当实施车辆拥堵收费时，伦敦市专门提升了路网和公交服务，让人们有充分选择。
4.智慧出行方案不断完善更新
智慧出行方案要达到可观的环境效益，必须不断扩大规模并不断更新升级。因此，方案的（经济）可持续性十分重要，需要充分利用网络平台，以及选择合适的规模尺度，有利于可持续发展。对城市而言，协调均衡各方利益，有助于取得最大效益。
1）制度层面
智慧出行的所有参与方，都希望有更多用户量和更大规模，不同利益方有不同的策略和方法。为达到节能目的，我们可以利用所有利益方都重视用户这一点，鼓动所有潜在用户参与，并考虑其相关利益。
2）技术层面
为了更好地扩大规模和更新升级，构建“技术生态系统”也十分重要。生态系统由产品、体验、技能、学习型社区等组成，可以整合不同类别的技术，来鼓励合作开发，同时可定期举办信息知识交流活动，如研讨会、训练营、公开会议等，有助于社会整体的技术提升发展。
建立正确的评价体系也有助于技术层面的提高，伦敦交通局（TFL）运用调查组的方式来做一个项目落地前后的效果对比，也有其他系统的监管监测框架，来评估整体影响，有助于提升整体技术水准，完善更新。
3）硬件层面
网络通信基础设施是智慧出行方案规模化的基础。首尔和巴塞罗那市政府拥有在地铁和环线下的光纤系统，因此在系统运维和升级过程中，有成本优势。不过，不是没有高速宽带就不能利用技术来规模化。比如，内罗毕用2G环境就开发了世界上最大的支付网络M-PESA和众筹平台Ushahidi。
五、结论
本文总结了全球城市发展“智慧出行”的经验，考虑到发展中国家的国情，我们也在此提出相应政策建议。
1．国际优秀案例经验
第一步：确定一个要解决的出行问题，设计智慧出行解决方案。制度性条件包括，建立公共参与机制，以及利益方共同参与的协作平台。通过编程马拉松等社区活动，激发社会创新，并保障信息数据公开。
第二步：智慧出行方案的运作落地。在这里，管理者的远见和各方协同支持十分关键。政府部门需要有基本的制度条件，来保障透明、高效的管理和监督，并协调好各方机构，同时确保信息公开和共享。技术条件包括数据收集和整合、数据分析、信息服务。如果城市选择从第三方购买智慧出行方案，城市本身要培养采购这些技术的能力。
第三步：用户使用方案并逐步改变行为习惯。这些行为习惯的改变，意味着更少的能源消耗。制度方面，要保持“绿色导向”政策的连贯性，保证透明公开从而建立公信力，政策执行要到位和连续。技术层面，明确需求，预测行为因素，公私部门合作提供市场和教育；要考虑个人隐私、信息安全和诈骗风险等问题。硬件条件则需要设计良好的基础设施和交互体验以确保用户能方便使用。
第四步：扩大规模和自我升级。智慧出行方案在不断变化演进。城市管理部门作为协调者，应积极了解整合各方利益。技术层面，要培育良好的竞争生态，同时做好监测和评估，以积累经验。
2. 对发展中国家城市的启示
发达国家已在智慧出行方面积累了不少优秀案例，相较之下，发展中国家的城市通常具有以下特点：（1）较低的机动化水平，但有较高的增长率和拥堵程度；（2）欠发达的基础设施；（3）较少的金融资源投入和开发运作；（4）较低的制度和技术能力。因而，关于发展智慧出行，发展中国家既有后发优势，也面临挑战。对此，我们提出如下建议：
在合作、透明的框架内吸纳公私部门各方参与。资本欠缺的国家，可基于各方提升用户体验的共同目标，充分利用民间资本。协作和透明原则，不光适用于那些低成本的创新交通解决方案，更是为了长期范围内智能系统的使用、维护和升级。
培养采购和监督信息服务的能力。智慧出行方案是创新而往往需要利用复杂的技术。发展中国家的城市技术和管理能力较弱，常会面对被大的技术供应商掌握和获取暴利的风险。因此，这些城市需要培养能采购和监督信息服务的基本技术能力。
重点发展基础设施，包括完整的道路网络，以及基本的交通管理措施。完善的基础设施建设不仅对满足市民交通出行需求至关重要（如减少拥堵和交通事故），对塑造未来的交通出行需求模式，也有相当重要的战略意义。
对目前交通机动化程度较低、缺乏发达基础设施、缺少金融资源、机制落后、缺乏技术条件的发展中国家而言，要享受智慧出行带来的益处，我们对城市政府提出几点建议：
（1）建立公共机构和私人机构共同合作的基础机制；
（2）提高能够采购和监督信息服务的技术能力 ；
（3）专注基础性基础设施，包括贯通的交通网络和基础的交通管理措施。
表1 其他智能交通系统的节能效果估测举例。
与传统的智能交通系统相比，智慧城市“以人为本、数据导向、自下而上的创新”的三大特点，将传统智能交通系统转变为“智慧出行”。这既是机遇也是挑战，更是成功推广智慧城市解决方案，最终达到节能效益的关键所在。
智慧出行方案，使得用户习惯改变，进一步节约能源：短期内，意味着更少出行、交通模式转变、每公里能耗减少；进而为能源友好型政策的出台提供了技术可能性；长期看，则是用户生活方式转变——减少小汽车购买、合宜的工作和家庭地点选择以及日常活动模式转变——带来更深远的能源节约。要达到这个理想化的目标，我们认为，可遵循以下四个步骤，每一步都需要制度、技术、硬件等方面的配合：
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