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世界銀行：新一代智慧交通系統研究報告
發布時間：2017-08-31 分類：趨勢研究
摘要
在智慧城市發展的大環境下，很多城市都在投入發展智慧交通系統（ITS）。這些投入的部分原因，是為了提高能源利用效率，并降低污染物排放。
因此，對城市管理者而言，一個重要的問題是，為了讓智慧交通系統節約能源，要創造哪些先決條件。
我們在查閱現有文獻、進行案例研究和采訪后發現，在智慧城市的大環境下，傳統的智慧交通系統（ITS）已轉變為“智慧出行”系統，后者的三個特點是：以人為本、數據導向、從下至上的創新。
為實現智慧出行方案以達到節能目的，我們會討論四個主要步驟。每一步都需要制度、技術和硬件層面的條件。短期內，出行者可能會減少出行，改變出行模式，或減少每公里的能源消耗。智慧出行方案也可以通過創造技術條件，讓原本難落實的節能政策成為現實。長期看，智慧出行還可能通過改變人的生活方式來節能。
一、智慧交通系統，智慧城市和節能
很多城市為在有限的資源下，給市民提供有效的交通服務，幾十年來紛紛開始發展智慧交通系統（ITS）。智慧交通系統致力于整合利用電子信息技術（ICT），讓現有的交通基礎設施發揮最大效用的同時，做到提高服務質量，減少擁堵，降低事故率，減輕環境污染。在信息和網絡技術不斷發展以及大型科技供應商的推動下，“智慧城市”的理念越來越火，很多城市開始基于此理念，來全面提高城市服務水平。
智慧城市并非曇花一現的概念炒作，可以說，所有城市如今都想變得更智慧。印度有將100個城市變為智慧城市的愿景，中國已試行了500個智慧城市試點項目。全球有很多資金投入到智慧城市中，核心都是希望利用好信息與網絡技術，使得城市讓生活更美好。
智慧城市中重要的智慧出行，靠的就是智慧交通系統（ITS），全世界開始廣泛開展對智慧交通系統的投入。
節能和減少污染排放是智慧城市發展的關鍵訴求，在智慧交通系統(ITS)項目的成本效益分析中，也常常包括這兩項。交通要對世界上五分之一能耗負責，其中路面交通又占大部分。智慧交通系統（ITS）既能管理好城市交通，又能緩解氣候變化。
本文通過多種方式，來回答智慧交通系統如何節能，以及可以節能多少的問題。我們首先對現有文獻進行整理，然后以阿姆斯特丹、巴塞羅那、倫敦、馬德里、維也納、首爾、新加坡和東京為案例做了調研，最后有一些智慧城市領域參與者的采訪。我們另外還展示了紐約、舊金山、赫爾辛基以及一些發展中國家城市——例如內羅畢、里約和中國的幾個城市的案例。
以人為本、數據導向、從下至上的創新，是現在智慧交通系統（ITS）向智慧交通轉變的三大特點。文章第二部分將解釋以上特點，并提供一個框架，以理解如何讓智慧出行做到節能。
第三部分主要解釋智慧交通系統（ITS）在智慧城市大環境下，如何操作和運用，以達到節能目的。這里總結了一些自文獻和案例而來的實證數據，并采用共享出行服務和無人駕駛的兩個例子，來分析方法論的挑戰，以及如何使用以實證數據為基礎的概念模型。
第四部分我們會結合概念模型的四個步驟，討論智慧出行在制度、技術和硬件層面的落實條件。
最后，我們會在第五部分，就智慧城市環境下的智慧交通系統（ITS）在發展中國家的特殊情況，給出一些政策建議。
二、從智慧交通系統到智慧出行
智慧城市的革命，使得傳統的智慧交通系統轉變為由技術支持、由城市各方努力并且融合自主交通變革而成的“智慧出行”。“智慧出行”可提高城市宜居性，城市競爭力以及可持續發展的能力。
智慧出行面向所有交通參與者。車主可用它導航、娛樂、停車，甚至無人駕駛；公共交通可以把實時信息推送到手機上，人們乘車可以不用現金；人們可以隨時隨地租用自行車；身體不方便的行人可以獲得更長的綠燈時間；物流可以用它更好地匹配路線。
智慧出行也可能是傳統智慧交通系統的升級。實時信號系統可以預測擁堵，做出反應，隨時變換信號，實時信息推送到手機上，公共交通、道路和停車等服務定價，可隨時根據需求量變化調整，這些都是以前的智慧交通系統（ITS）做不到的。
相比傳統的智慧交通系統（ITS）， “智慧出行”行動有以人為本、數據導向、從下至上的創新三個特點。
1.以人為本
與傳統的智慧交通系統（ITS）注重系統效率和車輛和車流量本身不同，智慧城市時代的智慧交通系統，致力于優化人的出行體驗，專注于“人”。盡可能爭取到用戶，是智慧出行時代競爭的唯一游戲規則。
與政府、運營商以及其他參與方一樣，用戶也可參與出行服務的數據提供和改進。用戶可獲得個性化服務，比如，倫敦牡蠣交通卡的持有者中，有30%的用戶進行了注冊，注冊者可收到倫敦交通局(TfL)所發送的個人出行定制信息，列車晚點時還可得到自動退款。
以人為本的智慧出行注重發現問題和用戶評價，所有參與者都有相同的目標：使用戶滿意。但這也給我們帶來很多挑戰。比如，人的行為復雜多樣并且易變。而在提供定制服務時，隱私和信息安全問題也越來越重要，如果處理不好，會帶來大量客戶流失。
2.數據導向
傳統的智慧交通系統已收集了很多數據，而如今的智慧城市是以數據為核心的。數據是一個生產要素，使得交通變得高效、創新，提高用戶體驗。
除了傳統的監控、傳感器，以及在車輛和道路上的數據采集器外，智慧出行還可利用其他數據，比如巴士和出租車的實時定位、手機信令、公交卡、信用卡、社交網絡、互聯網數據等用戶產生的數據。這些數據往往是實時產生的大數據，包括定位和個人行為。比如，倫敦交通系統的智慧巴士（iBus）系統，每秒鐘產生9000個定位數據。這些數據和其他數據融合，會比傳統智慧交通系統中的應用更廣泛。
智慧城市生活正被更快更好的數據流改變。隨著技術發展，數據得以被收集、重組、分析和可視化，給用戶提供的數據服務正在發生革命。
如今有能力實時處理大量個人數據，系統因此可以實時反應，而非如以往那樣，根據有限數據預測未來。
實時處理能力，使得基礎設施的問題轉換為信息問題。如果能夠利用數據，高效利用基礎設施，則可減少基礎設施需求量。比如，系統可以在堵車時調整信號系統，提高道路交叉口通行效率，實時路線規劃可更高效地避開擁堵，減輕系統高峰的壓力。另外，“共享經濟”也是好例子，通過數據實時共享巴士和出租車，可以減少基礎設施投入。
但數據也可能雜亂不堪，我們甚至會被數據迷惑或操控。我們需要的有效信息，得從海量數據中提取；而數據缺乏和格式差異也會帶來麻煩。同時，法律法規的發展常常落后，無法準確厘清數據擁有權、欺詐、隱私和安全等問題。
3.自下而上的創新驅動
不同于傳統的智慧交通系統（ITS），只覆蓋交通領域，或被幾家專業分工的企業所占據，智慧城市覆蓋城市居民生活的方方面面。
以人為本和數據導向，使得智慧交通系統需要整合很多其他方面，包括土地利用、住房、環境、能源、健康、安全、經濟發展和信息技術等。在這樣合作和交融的需求下，政府當下各司其職的組織形式，需要迎接很大的挑戰。
另一方面，智慧出行帶來了私人領域自下而上的創新。與傳統的智慧交通系統依賴專業和資本密集的硬件投入甚至是基建投入不同，智慧出行可以變得很實惠——可以是某人幾天寫出來的手機軟件。城市歡迎自下而上的創新，因為這不僅給城市帶來物美價廉的公共服務，還提供了高質量的工作機會，促進經濟發展。城市官方機構和智慧出行公司的信息共享也在增多，例如實時導航軟件Waze的“居民互聯項目”。Waze可以從政府得到關于施工、馬拉松比賽、洪水或任何一個可以導致道路擁堵的信息。相應地，Waze把用戶實時交通信息反饋給城市管理部門，方便城市處理應急事故，以及更好地管理交通。
這些自下而上的創新，帶來新的工作機會和低成本的公共服務，也給勞動力市場帶來了競爭、創業和企業領導力，以及職業技能。同時，也給城市的規范管理造成挑戰。Uber和一些共享出行軟件對出租車市場的沖擊就是一個例子。在鼓勵創新的同時，針對一些企業在政策灰色區域的作為，政府需要加強監管。
總而言之，以人為本、數據導向、從下至上的創新這三個特點，帶動傳統智慧交通系統（ITS）在智慧城市中的轉變，讓我們在更智慧地出行的同時，達到節能目標。
三、通過智慧出行達到節能：基于實證的分析框架
實施這些智慧出行項目，并非總能成功——試圖達到或聲稱的效益并未實現，且通常沒有以恰當的方法核算結果。
智能交通系統投資或智慧出行的環境效益（包括節能），往往需要使用先驗模型和模擬來估算。
本研究試圖向研究者和實踐者，提供一個基于實證的分析框架。在這個迅速變化的數字時代，以此更有力地為政策制定者提供信息。
我們將在本章第1節介紹這一概念框架，然后在第2節討論節能行為背后的因果關系機制，以及基于實測的量化節能潛力。
1．一個概念化的模型
我們從全球決策者和智慧出行技術提供商的案例研究和采訪中總結得出，智慧出行措施，要達到節能，有四個主要步驟。如圖1展示的簡化模型，這個模型分為四步：
第一步：針對一個需要解決的出行問題，來設計智慧出行解決方案。制度性條件包括建立公共參與機制，以及利益各方共同參與的協作平臺。通過編程馬拉松等社區活動，激發社會創新，并保障信息數據公開。
第二步：智慧出行方案的運作落地。管理者的遠見和各方支持十分關鍵。政府部門需要有基本的制度條件，來保障透明、高效的管理和監督，并協調好各方機構，同時確保信息公開和共享。技術條件包括數據收集和整合、數據分析、信息服務。如果城市選擇從第三方購買智慧出行方案，城市本身要培養采購這些技術的能力。
第三步：用戶使用方案并逐步改變行為習慣。這些行為習慣的改變，意味著更少的能源消耗。
制度方面，要保持“綠色導向”政策的連貫性，保證透明公開從而建立公信力，政策執行要到位和連續。
技術層面，明確需求，預測行為因素，公私部門合作提供市場和教育；還需要考慮個人隱私、信息安全和詐騙案例等。
硬件方面，需要設計良好的基礎設施和交互體驗，以確保用戶能方便使用。
第四步：擴大規模和自我升級。智慧出行方案是不斷變化演進的，城市管理部門作為協調者，應積極了解整合各方利益。
技術層面，則要培育良好的競爭生態，同時做好監測和評估以積累經驗
圖一 ITS投資的理論框架
2. 節能
在交通領域，理解能源消耗和溫室氣體排放，有幾個常用的模型。
“ASIF框架”將交通能源的使用，分解為活動、模式分擔和能源強度（Schipper等，2000）。其他研究將交通節能減排方法分為行為（針對減少車輛數量）、設計（針對減少出行距離）和技術（針對減少每公里車輛的排放/能耗）。最近的“ASIF2”模型及其變體，把交通節能減排方法分為避免、轉移，改進和融資。所有模型實際都非常相似和簡單。
本文的關注重點是以人為本的智慧出行，故而不重點考慮單純車輛或通信技術（例如電動汽車或燃料電池車），主要著重討論通過用戶的行為變化帶來的節能效益。
從上述概念模型可見，節能是通過使用智慧出行方案導致用戶行為變化（概念模型中的步驟3）。基于其結果，這些行為變化，可分為三類：（1）較少的出行（總車輛行駛距離減少）；（2）出行模式轉變（用戶轉換到能源相對不密集的出行模式）；（3）短期內每公里能耗減少（更少的停車、更快的速度）。
智慧出行解決方案可能為其他節能政策或舉措提供技術可能性。從長遠看，用戶的生活方式可能會改變，比如私家車擁有率，工作及居住位置和活動模式的改變，可進一步節能。
1）短期影響
（1）較少的出行。
智慧出行解決方案可以在多個方面減少交通工具的運行距離。比如，一個打出租車的軟件，可將出租車司機的位置和線路，與實時需求匹配，這樣司機就不用四處開車尋找乘客。共享汽車或合伙用車可將兩段旅程合二為一，減少行駛次數。智能停車應用，幫助用戶輕易找到停車位。據估算，SFpark將小汽車在街上尋找停車位的出行距離減少了50%。與出行者實時交流道路狀況、事故和施工情況，可以讓出行者挑選更好的路徑，避免無謂出行距離，減少出行時間。
（2）出行模式轉變。
當智慧出行讓綠色出行方式（如公共交通、騎自行車或走路）更有吸引力，用戶可能將私家車模式轉換成這些綠色模式。例如，多模式出行計劃的應用、公共交通信息應用以及共享單車應用或減少時間金錢成本，提高舒適度、滿意度，增加樂趣，或改變了人們的認知和態度，這些都有潛力鼓勵用戶轉換出行模式。
一項研究顯示，移動實時信息不僅減少乘客的感知等待時間，還能減少真正等待時間。比如，西雅圖的OneBusAway乘客信息系統實施后，平均減少了乘客2分鐘實際等待時間，以及額外0.7分鐘的感知等待時間。研究表明，人們對有實時公交信息服務的公共交通更滿意，愿意額外為獲取這些信息多支付票價的19-24%。實時公交信息能夠提高公交乘客人數。比如，一項在希臘的塞薩洛尼基完成的研究表明，有20%的用戶由于信息系統而更多搭乘公交，這些多出來的旅程有24%本是通過小汽車完成的。
（3）車輛單位出行距離消耗能量的減少。
傳統的智能交通系統方式，比如適應性的信號控制、匝道控制和汽車平排技術，通過使交通更流暢和提高燃料效率來節能。可以減少擁堵的智慧出行解決方案（包括定位道路交通事故檢測，來減少事故引起的擁堵）也可導致更流暢的交通，提高平均速度從而提高燃料效率。環保駕駛解決方案鼓勵緩慢加速，保持適中速度，避免突然剎車，減少空轉。選擇適合以上方式的路徑等為特點的駕駛方式。一項實驗表明，儀表盤上顯示的實時燃油效率信息，導致燃油效率平均提高2.9%。一項臺灣地區的實驗表明，通過現金獎勵公交司機（每節約一升汽油獎勵新臺幣5元）可以提高燃油效率10%以上（Lai，2015）。一項在馬德里的限速實驗顯示，由于更少的停車時間，以及平均加速減少，燃油消耗減少了2%。
更多節能潛力的實證研究，在表1中總結出來，其中包括一些傳統智能交通系統的措施，因為智慧出行剛剛起步，相關節能研究非常少且很多都不夠嚴密。
表1 其他智能交通系統的節能效果估測舉例。
2）促成效果
智慧出行干預措施由于能收集分析實時且個性化的數據，為其他干預措施和政策提供了技術可能性。停車方案、道路收費方案、公共交通收費方案和補貼,特殊移動服務的提供，其他強制和教育措施，都可基于需求、定向、定制和適用并實時實現。這些因智慧出行而實現的措施和政策，將從技術和行為改變上都達到節能的目的。
3）長期效果
長期來說，智慧出行解決方案可能改變人們的生活方式。雖然共享出行應該可以通過結合行程而使得出行需求減少，然而關于諸如Uber、Lyft、GrabTaxi、和EasyTaxi這樣提供共享出行的交通網絡公司（TNC）如何改變人們的出行行為，以及在能耗上的系統效應究竟是什么樣的，依然不清晰。
從長遠說，通過智慧出行解決方案，有更多的出行選項和方便交通服務，人們可能就不會有那么強的動機來擁有私家車（例如赫爾辛基的基于需求的移動愿景）。例如舊金山灣區引進城市共享汽車（City CarShare）四年后，29%的會員賣掉或放棄使用一輛甚至多輛汽車。
一項由北美汽車共享組織發起的9500人參與的調查記錄表明，由于汽車共享，25%的成員賣掉了一輛車，還有25%的會員推遲了買車計劃。盡管沒有相關研究，對一些城市的觀察顯示，共享出行應用及其變體（租車、班車服務、代駕服務和外賣服務）正使擁有私家車變得越來越沒有吸引力，尤其是對年輕一代。
生活方式的改變，不僅體現于行為活動，也包括工作和居住位置的改變。隨著越來越多人愿意住在密集的城市中心區，出行需求總量變少。隨著更多人使用公共交通、自行車和步行出行，私家車會變少，所以城市不必修建更多相應基礎設施，例如道路和停車。
3.討論：一個復雜問題的可實施框架
前述概念模型和行為因果機制，提供了一個基于實證的框架，來分析智慧出行的節能效益。對智慧出行的節能效益，進行切合實際的量化估算，這并不容易。對文獻中的量化結果（例如上面表1的估算）使用或引用需要格外小心。因為某些影響行為的因素難以控制，一些研究在方法論上遭受詬病。一些研究僅估計了總體人口中的一個亞組，例如選擇性偏差在環保駕駛的文獻中特別常見。這些估算也可能受制于“發表偏差”，因負面或不顯著結果的實證研究可能更難發表，導致在這些發表的研究中，節能的顯著性受到高估。而實際效果可能小得多。
另一個重要的行為因素是，能源效率文獻中的“反彈效應”或交通文獻中的“誘導需求”。即當一個城市的智慧出行方案減少了出行成本并使得出行更便捷，人們會出行更頻繁并消耗更多能量。許多研究已證明了反彈效應的存在，但對其量級的估計則有較大差異。研究顯示，反彈效應隨著擁堵程度增加而增加，但數量都不是特別大。最近的一篇綜述論文發現，能源效率措施總體有20%或更少的反彈效應，而這20%的反彈也給用戶帶來了實惠。
由于智慧出行通過改變人們出行行為而達致節能，行為改變是復雜的，且因環境而異，更別提其促進作用和長期作用（包括反彈效應）使得實證中觀察到的效益難以歸因。這使得建立一個可靠的基準線極度困難。我們與政府決策者的交流，證實了決策者更愿意相信基于實證的框架，而非基于模型模擬的分析框架。使用這個基于實證的分析框架，并領會系統性反饋的復雜性，我們可以辨別關鍵性推動因素和關鍵風險，從而得出有用的政策建議。
例如，交通網絡公司，諸如Uber和Lyft，提供將司機與乘客實時匹配的共享出行服務，并附加應用內預訂、評論和無現金支付。基于行為機制，實時匹配司機與乘客，以及乘客與其他乘客共享汽車，由于空車巡航減少和占用率提高，可以在短期內導致較少出行。一項最近的研究使用數學模型預測出，高占座率的共享汽車，僅需現在15%的出租車量，就可滿足紐約98%的需求，導致能源使用降低70%。
然而，實證數據很難支持這類從模型中估算的比例。這項共享出行服務的用戶出行，來自額外出行和其他出行模式的轉變。從哪些出行模式轉變而來，在不同地方有所區別，取決于替代模式的特點、用戶偏好以及目前的各出行模式的分擔率。密集的城市中心，公共交通使用者和行人通常比私家車多，因此不會有那么多來自私家車的模式轉變。而因其他公交或步行的出行模式本來就是節能的，帶來較多額外出行的共享汽車，并不一定節能。
一項在舊金山市中心展開的共享出行用戶的調查顯示，至少8%的共享出行是額外的，而出行模式轉變有39%來自出租車，33%來自公共交通，只有6%來自私家車。一項最近的研究估計，紐約的交通網絡公司三年內增加了6億英里的汽車出行，其中只有34%可能從私家車而來。西雅圖的交通專家懷疑，交通網絡公司可能加劇通勤擁堵——由于更多汽車出現在繁忙的城市街道，并占據路邊空間讓乘客上下車，這意味著更多系統性的能量使用。長期來看，方向更難預料。一方面，交通網絡公司的存在，減少了汽車的擁有量和停車需求，另一方面，坐車出行更方便，導致更多汽車出行。
因為剛剛興起，目前幾乎沒有針對自動駕駛的系統性能耗分析。無人駕駛技術能被多快接受，取決于很多因素，包括價格（主要是電池價格）、可靠度、充電難易程度、認知等。基于剛才討論的分析框架，無人駕駛汽車的節能效益主要源于：汽車平排技術帶來的每公里耗能降低，減少事故率（減少事故造成的交通堵塞），以及促使更多共享出行和電動汽車的使用。對于電動汽車，究竟能否節能，也取決于為車充電的能源供給方，包括隨之而來的對用電需求的提高。一些研究者估計，自動駕駛汽車可以從汽車平排技術、車流組織更加高效、停車、減輕汽車自重以及自動汽車共享中節省多達80%的能耗。
一些研究基于個體模型agent-based model，估測每輛共享的自動駕駛汽車可取代約11輛普通汽車，每輛總出行距離比普通汽車的出行距離多10%，整體依然節能。研究者也懷疑，自動駕駛汽車的出行距離可能會戲劇性增長——由于一系列原因疊加，包括：目前不會駕駛的人開始使用汽車、出行數量增加（包括被人使用和空閑的）、出行從公共交通轉移、因自動停車和自動加油而增加的額外出行，以及更長的通勤時間（長遠而言，由于通勤體驗提升，人們愿意住到更遠的地方）。研究者總結出三個影響自動駕駛汽車節能的因素：汽車本身的特性、交通網絡和消費者偏好。
從以上兩個案例可見，智慧出行方案本身的技術設計、價格、支持性的基礎設施、替代出行模式的特性、發展的時間線、教育、習慣和人群的文化、公共競選、丑聞或其他未預料的可能影響公眾觀點的事件等，都可能對智慧出行措施的成功有重要影響。這一節的分析展示了，智慧出行如何節能并在多大程度上節能，取決于這個概念模型里每一步的諸多因素。下一個章節我們將總結案例研究和采訪，詳細討論要成功實現智慧出行措施在制度上、技術上以及硬件（包括基礎設施）上的條件。
四、成功的智慧出行投資需要的制度、技術和硬件條件
從第二節中我們得知，智慧出行的發展，建立在以人為本、數據導向、自下而上的創新的三個方向之上。機遇與挑戰并存。針對過往不同城市智慧出行的經驗教訓，本節將其發展條件總結為三方面：制度條件、技術條件、以及硬件條件。
1.針對出行問題，設計智慧出行解決方案
在網絡與信息技術發展的風口，過于注重技術，反而讓人忽視智慧城市發展是為了提高居民生活質量，需要通過技術解決問題。當今情況有些本末倒置，更像是先有了技術，再根據技術而尋找適用場景（方案尋找問題）。就如第二節所言，智慧城市建設應以人為本，確定一個需要解決的出行問題，應當是第一步。
1）制度層面
建立合理的民意輿情反映通道，我們接觸過的政府方面，大都對此保持開放積極的態度，積極利用社交媒體，同時保持呼叫中心、郵箱等傳統方式搜集民意。在首爾的社情民意反應中心，一年三分之二的意見建議都與交通有關，根據居民意見，主管部門能及時做出反應，提出解決方案。
制度制定層面仍存在一些問題。比如，許多私人公司過多注重推銷自己的產品和系統，政府與其交流時會持謹慎和拒絕態度，私人公司很難在市政服務上與政府合作來共同解決問題。國際經驗表明，行業協會和一些NGO組織可以提供一個合作平臺。
2）技術層面
創新是技術層面的關鍵問題，一些城市已在逐漸實現應用層面整合民眾社區力量的同時加強合作，創立城市創新實驗室、城市實驗室，舉辦公開數據挑戰、編程馬拉松等活動，支持鼓勵多方力量參與技術創新，更好地為城市服務；一些城市開放了許多數據和硬件設計，以鼓勵開放式設計的發展和新的科技創新。
2.智慧出行方案的落地和應用
目前智慧出行方案落地存在幾大問題，包括預算、數據、權力分散等。解決問題主要需要統一的長期規劃以及多方合作。在整合資源的問題上，需要主要職權機構的支持。
1）制度層面
最初智慧出行方案的落地應用，通常既不便宜也不容易，需要一個聯盟的支持和統一的長期規劃支持。
案例：mobility on demand，手機軟件可幫助制定旅行計劃和整合支付平臺，同時整合實時的公共交通資源，包括地鐵、公交、出租、游船、共享汽車單車等，該設想應是智能機動性發展的最終目標。
事實上，這些應用推廣落地，還火候欠佳，除卻制度上政府方面的大力支持，還需要完善的組織結構，資金來源，以及人力資源的提供來完善系統。現在很多智能機動化應用的合同選擇是結果導向的，并且也需要一個實力雄厚的利益相關方（風險共擔者）來抓住剩余利益。
一個項目通常涉及多方政府部門或利益團體，操作者在跨部門協作和整合數據時會遇到一些問題，亦或程序本身有潛在偏差，交流合作方面還有很大提升空間。為了更好地合作，應該有官方的公開數據整合中心，以使得開發者更便捷地進行創新。不同類型的數據共享需要可靠的傳輸中心，同時也要注意避免潛在的個人隱私和公共安全問題。美國有一些相關條例，比如1996年信息自由法、2013年大數據公開條例等。另外，在有些行業，數據被認為是商業機密，獲取難度更大。比如，共享停車系統的實時停車信息，對不同平臺來說，都是獨家的私人資料。
2)技術層面
技術層面的核心問題，在于數據容量、數據管理、數據分析、信息共享服務等方面，硬件設備會有誤差，糾正軟件也應運而生；數據來源、形式都日漸多樣化，整合不同渠道的信息數據，需要更大的數據空間，同時需要標準化數據格式，以便軟件開發和交流合作。
數據收集整合現在市場正熱，上千家創業企業在進行所謂數據集成工作。數據分析和信息整合方面，很多初創企業在開發軟件。在選擇全部公開數據以鼓勵科技創新的城市中，在極大訪問量、數據調用量的狀態下，維持其數據庫，也需要一定技術資源支持。比如，紐約市的數據庫，以及世界銀行的數據共享中心。
實際上，大部分城市并沒有完全進行數據公開。為了鼓勵軟件開發和應用創新，數據量越多越好；智能機動化解決方案是創新與技術的結合，合作方式可以更靈活，政府與私人供應商之間的充分交流，有助于提升數據處理的內部能力，高效運行節約資源。
3）硬件層面
完善的路網設施是ITS和智慧出行的基礎。如果路網基礎不完善，ITS是完全無法應用的。其他硬件設備需求，包括數據收集（感應器、攝像頭、GPS等）和通信系統（巴士Wifi、電子公告板等），所有設備都需要妥善維護。
3.用戶使用智慧出行方案并改變行為習慣
智慧出行模型概念中，最重要的一步是，通過該方案，改變用戶出行行為，以達成節能目的。改變用戶行為，是最困難的一個步驟。方案的理想情況是，通過一些舉措使用戶減少私家車出行、盡量使用節能檔位、駕駛時少停頓、改變出行時間或路徑。
制度層面，需要政策鼓勵綠色出行并保持連貫，應該公正公開透明以建立信任，政策需要長期而有效執行；技術上，應正確評估需求和預測行為，聯合公共資源和私人資源，來進行市場營銷和教育，同時應考慮隱私、種族、宗教、安全、暴力、犯罪等方面的潛在危險；硬件上，需采用合理的設計和固定裝置設置，需考慮用戶對智能設備的可達性，還應盡量提供不同選擇以備取舍。
1）制度層面
用戶行為受到多種不同因素影響，需要一致而連貫的政策。若政策之間相互沖突，比如，鼓勵減少私家車出行的政策（公交專用道、擁堵費、停車限制）和鼓勵私家車出行的政策（提高限速、免費停車、降低燃油稅）同時實施，則鼓勵非私家車出行的措施將無效。同時，改變用戶行為模式的措施，在用戶不理解其潛在優勢和利益時，也很難起效。所以，在設計、應用方案的過程中，也應鼓勵公眾參與和提出意見。若是信息不夠公開透明，公眾更容易對政策失望而放棄使用。
2）技術層面
民眾不同的生活方式、文化、習慣、職業、年齡、性別等都呈現為行為差異，因此實際落地時要充分考慮現實因素。比如，研究者在調研過程中發現了一個創業失敗案例，創業者試圖開發一個app，來提供北京停車信息，但最后落地卻不盡人意，由于大部分人不愿改變原有的停車方式，也對價格變動不敏感，而且某些人的單位會負擔停車費用。
另一個問題是濫用和作假。
智慧出行致力于用戶體驗，一些創新有時會為了更好地方便用戶而犧牲安全性，這時便會出現欺詐。很多應用以用戶評價作為信用體系，這很容易被濫用。
滴滴聲稱有四億用戶。然而有多少真正的用戶，又有多少用戶真正改變了出行行為卻很難得知。特別在滴滴廣發優惠和補貼時，有很多為欺詐獲取利益的假用戶和假訂單。還有一部分數量可觀的用戶，僅在有補貼時使用，當補貼消失時，行為變化很難判斷。智慧出行提供商和政府主管部門有時可利用技術防范欺詐，比如利用共享單車的定位數據和數據分析來判斷是否有人私鎖或私藏單車。不過，對這些成本很低的欺詐和濫用行為，大家應當有所預期，在實施過程中做好與其長期斗爭的準備。
3）硬件層面
硬件的便捷可達性也十分重要。比如，叫車軟件也應適當開放呼叫平臺等方式，服務沒有智能手機的群體。現行很多新軟件對于無智能手機的用戶并不友好，包括共享單車，對兒童和老年人而言，使用不便。
面對智慧出行方案，在別無他選的情況下，人的行為無法改變。比如，一個提供實時擁堵信息的軟件要想真正改變人的出行路徑，城市里得有這樣聯通的路網系統，讓人們在某條路擁堵時能選擇別的路徑到達目的地。當實施車輛擁堵收費時，倫敦市專門提升了路網和公交服務，讓人們有充分選擇。
4.智慧出行方案不斷完善更新
智慧出行方案要達到可觀的環境效益，必須不斷擴大規模并不斷更新升級。因此，方案的（經濟）可持續性十分重要，需要充分利用網絡平臺，以及選擇合適的規模尺度，有利于可持續發展。對城市而言，協調均衡各方利益，有助于取得最大效益。
1）制度層面
智慧出行的所有參與方，都希望有更多用戶量和更大規模，不同利益方有不同的策略和方法。為達到節能目的，我們可以利用所有利益方都重視用戶這一點，鼓動所有潛在用戶參與，并考慮其相關利益。
2）技術層面
為了更好地擴大規模和更新升級，構建“技術生態系統”也十分重要。生態系統由產品、體驗、技能、學習型社區等組成，可以整合不同類別的技術，來鼓勵合作開發，同時可定期舉辦信息知識交流活動，如研討會、訓練營、公開會議等，有助于社會整體的技術提升發展。
建立正確的評價體系也有助于技術層面的提高，倫敦交通局（TFL）運用調查組的方式來做一個項目落地前后的效果對比，也有其他系統的監管監測框架，來評估整體影響，有助于提升整體技術水準，完善更新。
3）硬件層面
網絡通信基礎設施是智慧出行方案規模化的基礎。首爾和巴塞羅那市政府擁有在地鐵和環線下的光纖系統，因此在系統運維和升級過程中，有成本優勢。不過，不是沒有高速寬帶就不能利用技術來規模化。比如，內羅畢用2G環境就開發了世界上最大的支付網絡M-PESA和眾籌平臺Ushahidi。
五、結論
本文總結了全球城市發展“智慧出行”的經驗，考慮到發展中國家的國情，我們也在此提出相應政策建議。
1．國際優秀案例經驗
第一步：確定一個要解決的出行問題，設計智慧出行解決方案。制度性條件包括，建立公共參與機制，以及利益方共同參與的協作平臺。通過編程馬拉松等社區活動，激發社會創新，并保障信息數據公開。
第二步：智慧出行方案的運作落地。在這里，管理者的遠見和各方協同支持十分關鍵。政府部門需要有基本的制度條件，來保障透明、高效的管理和監督，并協調好各方機構，同時確保信息公開和共享。技術條件包括數據收集和整合、數據分析、信息服務。如果城市選擇從第三方購買智慧出行方案，城市本身要培養采購這些技術的能力。
第三步：用戶使用方案并逐步改變行為習慣。這些行為習慣的改變，意味著更少的能源消耗。制度方面，要保持“綠色導向”政策的連貫性，保證透明公開從而建立公信力，政策執行要到位和連續。技術層面，明確需求，預測行為因素，公私部門合作提供市場和教育；要考慮個人隱私、信息安全和詐騙風險等問題。硬件條件則需要設計良好的基礎設施和交互體驗以確保用戶能方便使用。
第四步：擴大規模和自我升級。智慧出行方案在不斷變化演進。城市管理部門作為協調者，應積極了解整合各方利益。技術層面，要培育良好的競爭生態，同時做好監測和評估，以積累經驗。
2. 對發展中國家城市的啟示
發達國家已在智慧出行方面積累了不少優秀案例，相較之下，發展中國家的城市通常具有以下特點：（1）較低的機動化水平，但有較高的增長率和擁堵程度；（2）欠發達的基礎設施；（3）較少的金融資源投入和開發運作；（4）較低的制度和技術能力。因而，關于發展智慧出行，發展中國家既有后發優勢，也面臨挑戰。對此，我們提出如下建議：
在合作、透明的框架內吸納公私部門各方參與。資本欠缺的國家，可基于各方提升用戶體驗的共同目標，充分利用民間資本。協作和透明原則，不光適用于那些低成本的創新交通解決方案，更是為了長期范圍內智能系統的使用、維護和升級。
培養采購和監督信息服務的能力。智慧出行方案是創新而往往需要利用復雜的技術。發展中國家的城市技術和管理能力較弱，常會面對被大的技術供應商掌握和獲取暴利的風險。因此，這些城市需要培養能采購和監督信息服務的基本技術能力。
重點發展基礎設施，包括完整的道路網絡，以及基本的交通管理措施。完善的基礎設施建設不僅對滿足市民交通出行需求至關重要（如減少擁堵和交通事故），對塑造未來的交通出行需求模式，也有相當重要的戰略意義。
對目前交通機動化程度較低、缺乏發達基礎設施、缺少金融資源、機制落后、缺乏技術條件的發展中國家而言，要享受智慧出行帶來的益處，我們對城市政府提出幾點建議：
（1）建立公共機構和私人機構共同合作的基礎機制；
（2）提高能夠采購和監督信息服務的技術能力 ；
（3）專注基礎性基礎設施，包括貫通的交通網絡和基礎的交通管理措施。
表1 其他智能交通系統的節能效果估測舉例。
與傳統的智能交通系統相比，智慧城市“以人為本、數據導向、自下而上的創新”的三大特點，將傳統智能交通系統轉變為“智慧出行”。這既是機遇也是挑戰，更是成功推廣智慧城市解決方案，最終達到節能效益的關鍵所在。
智慧出行方案，使得用戶習慣改變，進一步節約能源：短期內，意味著更少出行、交通模式轉變、每公里能耗減少；進而為能源友好型政策的出臺提供了技術可能性；長期看，則是用戶生活方式轉變——減少小汽車購買、合宜的工作和家庭地點選擇以及日常活動模式轉變——帶來更深遠的能源節約。要達到這個理想化的目標，我們認為，可遵循以下四個步驟，每一步都需要制度、技術、硬件等方面的配合：
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