城市规划与发展战略
城市综合交通
公共交通与非机动化出行
活力街区、街道与城市设计
量化城市与大数据
原文/ NACTO
翻译/ 林中朴、毛丽雅、朱益韩
编辑/ 众山小 校核/ 张鹤鸣
文献/ 李宵 排版/ 张禾荟
微博 | weibo.com/
自从我号2018年6月29日推出第一版《自动驾驶城市蓝图》(以下简称《蓝图》)之后,自动驾驶车辆的技术和政策都已经有了许多的演进。本文是对第一版《蓝图》中所透露出对自动驾驶世界谨慎乐观的情绪进行了一些新的改变,因为人们意识到实现以“人为本”的自动驾驶未来愿景仍然需要大量坚实的政策基础。和第一版《蓝图》一样,这个版本向人们描述了一幅愿景,阐述了自动驾驶车辆和自动驾驶技术本身如何能够为安全、可持续、平等和有活力的城市服务。这个愿景承接,并强化了过去十年来转变城市交通的各种实践,即鼓励人们优先使用步行、骑行和公交等绿色出行方式,在城市生活和街道设计时注重以人为中心,同时采用新技术降低碳排放,减少交通事故伤亡并且增加经济繁荣的机会。
第二版中特有内容,是关注了那些强调效率和平等的政策。政策制定者逐渐意识到仅仅在技术层面从现状逐步过渡到自动驾驶落地,并不足以解决我们所面对的气候和安全挑战,也不足以解决长期以来的种族差距和社会经济上的不平等状态。自动驾驶的未来必须由考虑周全的、大胆且革命性的公共政策和街道设计实践来引导。这些政策旨在减少驾驶和机动车出行里程(VMT)并向所有人提供享受出行的机会,而不只关注于那些使用机动车的人群。
本蓝图的核心在于,如果没有考虑我们的街道该如何设计、分配和共享,自动驾驶技术就无法带来实质性的安全、可持续和平等效益。为了达到此目的,此版本关注了能够作为可持续且有活力的城市基石的四个关键领域——公交、货运、收费和数据。第二版本的《自动驾驶都市蓝图》是由各个城市也是为各个城市撰写的,它展示了一条城市管理者和政策制定者面对当下具有可操作性的,能够实现我们对未来愿景的路径。
此版本的《蓝图》分为三个部分,带领读者了解能够塑造我们未来愿景的原则和政策结构;能够重塑我们城市的公交,收费和数据相关的关键政策;以及最后探索未来城市街道的全新景象。
我们的未来取决于今天所做的决策。什么样的价值决定了我们的未来愿景?现有的技术现状是什么,现实会在哪些层面与我们的意图相冲突?城市管理者如何利用可用的资源来促成远期的改变,并影响城市和地区的形态?为确保自动驾驶未来永远以人为本时,管理者在实际工作中会遇到什么样的挑战?
公交、收费、货运和数据管理是四个关键的自动驾驶政策领域,若考虑妥当能够显著改善城市出行,健康,活力和生活品质。怎样实施公交优先能够塑造自动驾驶未来?如何制定收费政策可以保证公平和效率?怎么能够在自动驾驶时代保证劳动力市场欣欣向荣?什么样的技术能够支撑可持续,高效的公交和货运运营?
城市有设计一个宜居的自动驾驶未来的主动权。城市应该如何设计街道以保证自动驾驶技术能够支撑一个宜居的、以人为本的未来?今天,我们应该如何塑造我们的街道和路缘,来确保明天我们能够获得自动驾驶车辆带来的收益?
城市在形成自动驾驶相关政策上扮演着关键的角色,例如美国就有80%的人口居住在城市中。我们的未来取决于城市能够在多大程度上将民众与工作机会、住房、社会资源和教育机构,以及宜居、富有活力的社区更好地连接起来。城市和政府有很多政策手段可以确保自动驾驶汽车的出现会让我们更接近以人为本的未来。
技术进步必须要有以人为中心的价值观,把人的需求作为优先考虑,并被纳入经过深思熟虑,大胆进步的公共政策中。为了接近以人为本的自动驾驶未来,各个层级的城市和政府都要基于安全守则、公众利益、公正和可持续发展的价值观进行决策。自动驾驶技术必须要被控制以降低机动车出行里程(VMT)为目标进行研发,而不是仅仅是让人们去享受让长途驾驶。市政府必须要快速行动起来,在过时的理念变成城市建设的混凝土之前,改变街道空间设计和分配的思路。
与自动驾驶相关的技术、政策和产品必须要集中在公共交通和提高效率上。地球气候环境已经到达了全球变暖模型预测的临界点。通过提升公共交通、骑行和步行的优先级来降低温室气体(GHG)排放更加迫在眉睫。固定线路公交作为效率最高的交通模式,在不远的未来就可以实现与自动驾驶技术的融合,可通过路网结构改善和公交优先政策再次使其变得可靠和充满吸引力。在规划公交专用道的街道上,城市可以开辟一处不受干扰的,可供短期自动驾驶技术落地的应用场,从现在开始就向节能减排迈出一大步。
城市必须保留对自动驾驶数据的获得权,以确保交通和技术政策是为公众利益服务的。大多数的自动驾驶技术还在孕育阶段,这意味着这一项新交通技术具备的益处和可能产生的影响还没有完全展示出来。共享自动驾驶车辆可以显著地改善拥堵,减少停车需求,为公共交通、骑行和步行带来更多可能。然而,早期的研究显示网约车服务(普遍被认为是未来自动驾驶服务的重要部分)却加剧了拥堵,削弱了公交的竞争力,吸走了最为富裕的那部分公交客流——所有的结果都是与公共部门的愿景相反的。其他数据显示,即使这些乘客一半的行程都是共享形式完成的,人均车辆行驶里程(VMT)还是会增长2.2英里。
带着如此多的可能性和未知,城市必须要保证可以使用数据来形成可靠、有实证支持的决策。然而,如今大多数城市决策者都无法从这些正在影响拥堵情况和VMT的约车服务和新出行服务供应商那里获得数据,这使得想要针对这些外部效应采取有效的手段的希望变得十分难以实现。城市必须立刻行动,例如在美国与州政府和联邦政府联合起来,与公司所拥护的数据特权进行对抗,取得数据的使用权。阻挠或禁止政府对出行技术及其如何在城市街道上运营的法律规章,最终都可能会伤害公众的权益。
安全保障必须是公共和私人部门决策的首要前提条件。自动驾驶技术可以在人们搭乘公共汽车、步行、骑行或是驾驶私家车的时候提供显著的安全保障。为了这些好处,政府必须确保私人部门对他们所生产的汽车的安全性负起全部责任。自动驾驶技术一旦无法准确识别出任意身材和高矮的人,就无法在城市街道上安全的行驶。即使是自动驾驶机动车有辅助驾驶员的干预,汽车行驶的速度也不能超过致人重伤或死亡的界限。因此,自动驾驶车辆在城市街道上行驶的速度不应超过25英里/小时(约40公里/小时)。随着自动驾驶技术的发展、市、州以及联邦政府必须通力合作确保安全,而不是以经济利益作为首要的决策因素。
用地和政策也要进行相应改变,以确保自动驾驶技术能让全社会公平的受益。市政府做好迎接自动驾驶的准备,土地使用政策作为一项重要的工具可以用来确保住房、经济和教育机会的公平性。社区中心也要彼此联系起来。应用土地使用政策来发展高密度、可担付、适宜步行的城市空间,将会带来一座座繁荣互联的城市,并且拥有高效多样化选择的交通系统。
相反,鼓励低密度开发的土地利用政策将会带来更多的拥堵和污染。即使人们不驾车也是如此。过去那些通过超前开发实现扩张的城市会发现自己会因不可持续、不公平的交通系统而走向衰退。在分散扩张的情况下,自动驾驶技术会加剧现在的种族和社会经济的不平等,使低收入阶层和边缘人群只能使用低质的服务,并导致他们的通勤时间变长。城市必须现在就行动起来,重新评估它们的土地利用政策,将可持续、可担负,高效的交通出行方式放在首位。
自动化会带来更多工作机会和人才。自动驾驶技术的进步预示着劳动力市场将会发生巨大的转变,会涌现更多的工作机会、并改变对人才的需求。
然而,如果没有配套经过深思熟虑的人力发展和教育政策,技术将会加剧现存的不平等,让阶层更为固化,让民众无法摆脱阶层决定工作选择、教育机会以及人均寿命的陷阱。城市、组织以及私人机构必须重新考虑什么是自动驾驶时代所必须的技能,并开始制定政策和工作培训课程,以确保在新型经济体中,机会是留给所有人的。
城市不需要,实际上也不能等着让自动驾驶技术完全成熟后才开始关注安全和可持续目标。L4和L5自动驾驶还处在研发阶段。在最好的情况下,即使现在能够买到的车已经实现全方位的自动化了,还至少需要20年的技术发展才可以真的让自动驾驶汽车上路3行驶。而如今气候威胁和飞窜的美国事故死亡率需要更多及时的行动。
无论何时才是自动驾驶革命成熟的时机,更好的街道设计和土地利用政策是实现安全、平等、可持续,以人为本的未来的关键。几十年的经验告诉我们,简单的对道路布局的改造就可以对人们如何出行带来巨大的影响。最成功的城市和最具有竞争力的区域是能够让居民安全、高效并可靠地移动的那些地方。通过重新设计街道,城市和生活在这里的人们就可以为即将到来的未来制定技术政策。
安全:如果联邦和州政府在构建出合理可验证的自动驾驶安全标准,并通过安全测验确保自动驾驶汽车可以在开放道路上行驶时不造成严重的伤亡事故之前,就允许自动驾驶汽车在公共街道行驶。政府无法确保公司遵守所有的交通法规。这会导致目前街道安全的情况不会有任何好转的同时,还会产生新的风险和威胁。
公共交通:政府把公共交通妖魔化为低效率、过时的事物,州以及联邦政府也在助涨公交的衰退,公交系统开始被削减或是被私有化。依赖公共交通出行的人们因为服务的恶化深受其害。私人定制公交服务大范围的施行忠诚奖赏机制,没有其他交通工具可利用的人们则面临着长时间的等待,更少便捷路径的境况。
定价:州政府拒绝启用拥堵费,私家车出行也就保持“无额外成本”的状态。因为出行成本很低,很多人会更多地以小汽车这种低效地方式出行,这种不受约束的驾驶行为给城市、交通以及整个环境都带来了负面的影响。
隐私:政府会因个人身份信息(PII)涉及隐私的原因无法获得对政策有意义出行数据(比如,碎片化的轨迹数据、出发点或停留点等等),或者无法施行数据保护法规。因此,企业和政府很可能会不受限制的独立获取私人活动信息、和市民的出行隐私信息。
数据:联邦政府决定让私有企业掌控自动驾驶出行产生的数据,这使得基于数据交易和消费者忠诚度的商业模型更加稳固,企业通过“免费”的服务来获取数据(例如顾客会经过某个特定商店的出行路线)。
货运:自动驾驶货运车辆的高速驾驶模式会使得道路更加的危险。在城市中,无人货运车数量的激增会导致行人和骑行者的出行空间被剥夺。送货无人机会将城区内的噪音水平抬高到威胁人们健康的程度。失业率也会因为自动驾驶货运的发展而增高。
街道:联邦和州政府要求其他道路使用者让渡一部分空间给自动驾驶专用道。由此人们就会更倾向于选择私人自动驾驶汽车而不是搭乘公交并大幅削减出行开支,拥堵加剧,行人和骑行者将变成道路上的二等公民,不得不在与地面有高差的通道上行走或骑行。
路缘:州阻止本地政府对私有出行企业实行管制,路缘会因企业对落客地的争夺而变得更加凌乱并不受管制。
安全:联邦和州政府施行合理有效,确保所有道路使用者安全的高标准安全测试,包括城区内部的道路。根据道路条件的不同,自动驾驶车辆会被控制在25英里或以下的时速行驶,规定所有的机动交通的速度、减慢城市街道的速度,由此减少交通事故发生的频率和严重性。因为更慢速、更高效的自动驾驶车辆,多出来的道路空间会被用在营造更好、更安全的步行、骑行空间上。更安全的街道设计有助于城市的繁荣。
公共交通:公共交通部门和街道管理部门会协力改造街道,使用新的技术、现代化的路网规划,让公共交通更加快捷和可靠。包括及时响应,路线灵活的小巴,受管控的网约车服务,这些方式将慢行出行方式整合到公交系统中,让公交能够覆盖到城市更大范围,在中心城区与低密度地区之间架起桥梁。出行规划应用以及其他信息/通讯设备让更智慧的公交规划和路线建设成为可能。出行将会变得更为智慧,同时也会变得更加公平和可靠。
定价:州和当地政府联合起来,对出行和停车进行合理的收费,转移拥堵成本,为建设更加公平的交通系统提供资金来源。
隐私:联邦政府通过制定一套考虑周全的消费者数据保护法规,类似欧洲的GDPR。城市,州以及法庭将出行数据定义为个人身份信息。政府通过获取的体量逐渐庞大的数据来制定规划方案和规章制度,同时人们保留控制这些数据如何被使用,谁可以使用这些数据的权力。
数据:联邦、州以及当地执政者们要求公共和私有部门共享数据,能够获取更为可靠的出行数据使得政府能够更好地投资交通基础设施,形成平衡、多方式的交通系统。
货运:货运协同管理减少了进出城区的大型车辆数量。本地运输因为它复杂、细微、变化多端的特点,无法由机器替代人力。货运分布中心使得大多数的运送可以通过电动自行车或其他小型、高效率的交通方式完成。劳动力的转型计划会在货运物流领域为人们带来货真价实的工作机会。
街道:城市和私有部门达成街道即公共空间的共识,促进更多平衡了步行、骑行,驾驶和公共交通的设计和工程实践。自动驾驶汽车专用道仅仅为自动的高容量公交系统而存在。
路缘:城市通过发表了新的路缘管理计划,通过削减停车位、或是设立专门作为公共用途的车道等方式节约空间,城市路缘管理计划。城市利用路缘设立口袋公园、绿色基础设施、公交专用道、自行车道,小型摊位或者售货亭。
自动驾驶技术仍处于起步阶段。为了阐明这些技术的可能性和局限性,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)和国际汽车工程师学会(SAE)根据自动驾驶系统在现实条件下的运行能力将其划分为五个级别。五个自动化级别中的每个级别都意味着不同等级的机遇,也对车辆内部和外部人员产生不同程度的风险。
在城市和市区操作自动驾驶汽车存在固有的独特挑战。城市街道是复杂且不可预测的,有大量以不同速度、不同模式以及不同方向出行的道路使用者。因此,一些在较不复杂且只限车辆使用的高速公路环境中被证明具有优势的技术,可能还不适合在城市中运行。
上图标红框的等级是城市街道新的危险来源:等级2和等级3的自动驾驶系统可能给城市街道上带来重大风险,因为这些技术要求他们随时准备恢复对车轮的完全控制,却也会使驾驶员感到自满和注意力不集中。2018年,在亚利桑那州坦佩市,一辆汽车在受过训练的安全驾驶员的监督下以等级3的自动驾驶模式行驶,撞死一名过马路的妇女。
自动驾驶汽车(AV)综合使用实时传感器,GPS信号和光学雷达LIDAR数据来感知其周围环境。使用图像和轨迹识别软件以及工程师协助的机器和软件开发,自动驾驶车辆所给出的承诺是,它们有一天能够准确地检测出道路上的所有人、物体、状况和事件,并以最安全的方式做出反应, 避免碰撞并提高所有用户的安全性。
自动驾驶汽车使用各种传感器,高级软件工程算法和机器学习来“看到”街道,并确定适当的路径或动作。决策过程需要自动驾驶汽车来综合四种信息,以确定其下一步行动,并安全地导航至目的地。
位置:我在哪里?
传感器必须使车辆的位置与地图和其他参考点物理匹配。
知觉:我周围是什么?
传感器必须检测各种类型和形状的物体,包括交通信号灯和标志,车道标记,人和动物。
预测:每个人都在做什么?
先进的工程算法和机器学习工具会分析所有数据输入(例如位置,物体感知和诸如速度,加速度和方向等动态因素),以判断将要发生的情况。
规划:下一步我该怎么做?
在所有输入的基础上,自动驾驶汽车使用行为预测软件从所有传感器信息中提取信息,以确定合适的举动或行进路线。
截至今天,自动驾驶技术仍处于开发和测试阶段。正如最近由美国运输部Volpe汽车技术中心(USDOT Volpe Center)向国家城市交通行政官员联合会(NACTO)提交的大型车辆设计报告中所指出的那样,诸如自动紧急制动或前方碰撞预警之类的自动驾驶汽车先驱技术在许多情况下无法识别人员。这些人群包括:成群行走的人,儿童和身高不超过3.2英尺(约1米)的人,推婴儿车、轮椅、自行车或其他物体的人,站在窨井或钢板上的人,在昏暗的灯光下携带雨伞或行李等物品的人,以及夜间和恶劣天气条件下的行人。
尽管自动驾驶汽车最终可能会比人类驾驶员更不容易出错和注意力涣散,但政策制定者应谨慎识别并理解自动驾驶编程中的假设和限制,并测试其检测物体和事件并成功协调复杂情况的能力。就像人类驾驶员必须通过驾驶考试一样,自动驾驶汽车应保持较高的性能标准接受官员的测试,并应负责保护所有人,特别是最弱势道路使用者(例如,行人,骑行者,儿童和老人)。
光学雷达由两个360度传感器使用光束(每秒数百万个激光脉冲)来确定传感器与其他物体之间的距离。 光学雷达能测量光从表面反射并返回所需的时间。自动驾驶汽车的激光雷达主要有三种类型:短距,中距和远距。这些传感器一起提供了周围环境的视图,以立即处理前方或远处的物体和事件。
车载超声波传感器能提供有关附近物体的信息。该数据通常用于停车辅助和倒车警告系统(倒车雷达)。
红外传感器可以检测车道标记,行人,骑自行车的人以及其他传感器在弱光和某些环境条件下难以识别的物体。
由于在使用GPS和INS时可能会发生定位错误,预先搭载的存住在车辆内存中的地图可以用于校正不正确的定位。鉴于对每条道路和任何可行驶路面进行地图测绘的能力有限,仅依靠预载地图可能会限制自动驾驶车辆可采取的路线。
车辆对车辆(V2V)和车辆对基础设施(V2I)通讯系统可以发送和接收例如道路状况,交通拥堵,交通事故等关键数据,并可能作出相应的路线变更。 DSRC使车辆列队行驶成为可能。
INS使用陀螺仪和加速度计来确定车辆的位置,方向和速度。INS通常和GPS搭配使用以提高准确性。
GPS通过使用卫星对车辆的位置进行三角测量来定位车辆。尽管自2000年代以来有所改进,但GPS的精确度仅在数米之内。
不确定性构建了自动驾驶技术的未来。有两个重要的问题仍未解决。第一,自动驾驶最终将如何运作,尤其是在城市内?它能实现它的安全承诺吗?第二,自动驾驶将如何被监管?谁有权作出监管?谁来控制相关的叙述?
自动驾驶技术最大的承诺之一就是其减少交通事故伤亡的潜力。但是,这也是不确定性最大的领域之一。迄今为止,联邦政府大多数允许自动驾驶行业在测试和安全方面进行自我监管。这种以市场为导向的方法尚未解决关键的安全问题,例如:公司将如何确定何时将车辆视为“安全”? 城市将有什么权力监管街道上的新车辆? 是否应该要求或允许公司在城市街道和有限通道街道环境中以不同的方式营销自动驾驶技术? 在发生撞车事故或潜在撞车事故时,公司将如何被要求对技术进行编程,以优先考虑乘客的安全和行人的安全?
虽然有关自动驾驶汽车的初期报告对其安全前景持乐观态度,但最近的分析却抱有更大的疑虑。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)最近撤回了一项研究,该研究表明特斯拉的自动驾驶技术能减少四成的撞车事故。
国际运输论坛(International Transport Forum)的最新报告指出,L3和L4自动驾驶水平下运行的商用车辆“不太可能在高密度的城市环境中全面运行”。
另一个自动驾驶不确定性的来源来自监管方式以及监管对象。今天,城市是自动驾驶汽车技术的试验场。因此,要实现远大的交通政策目标,就必须有强大的地方政府对自动驾驶汽车进行管理。但是,各种已经提出的州级和联邦级优先法案,例如《自动驾驶法案》(SELF DRIVE Act)和《AV START Act》(“American Vision for Safer Transportation through Advancement of Revolutionary Technologies Act”),都阻碍着城市直接响应市民需求,或者在某些情况下,获得良好政策制定或监督所必需的信息的能力。
在城市和其他城市地区,州或联邦的立法优先权可能会带来独特的安全风险,因为它错误地假设城市街道与乡镇街道有着相同的运作方式。而实际上,道路使用者的数量和多样性,速度和方式使城市街道比封闭式道路、乡村或郊区道路更加复杂。尤其是在市场不断变化且尚未形成共识公约的时候,城市需要有权力来设置适合符合城市情况的规例并收集有关新出行模式的信息。
大多数时候,立法者在创建联邦或州一级的指导原则以管理当地路况时往往会忽略掉一些重要问题。例如,大多数联邦级的运输和设计指南规定都是针对高速公路和乡村道路制定的。这些路有着更高的速度限制,更宽的车道宽度和更大的转弯半径。当应用于城区环境和市中心时,这些高速公路设计标准可能引向更快的驾驶速度并增加交通事故死亡率。为了应对自动驾驶汽车安全性方面的不确定性,以及城市对城市街道上自动驾驶车辆进行监管的能力的不确定性,城市必须立即采取行动。
城市必须确保自己在谈判桌上的一席之地。不管是单打独斗还是齐头并进与其他城市结盟,城市应当监察国会和州立法机关,以确保它们不会颁布与城市的安全提升、拥堵控制以及可持续交通政策等地方优先政策相冲突的立法。总的来说,城市代表了人口和经济活动的绝大多数。他们可以利用这种力量争取在国家一级的代表权。城市政府需要尽早地与民选官员互动,并且与他们共同从城市层面审视自动驾驶。这对城市保持在自动驾驶政策制定与辩论的话语权至关重要。在向企业争取自动驾驶数据时,城市的话语权至关重要。
自动化有可能破坏或完全消除商业驾驶行业中的数百万个工作岗位。 因此防范重大负面社会影响已成为民选官员的头等大事。城市需要和工会代表尽快达成稳定合作,以便一起探索和了解自动驾驶的问题,规划“公正过渡”(Just Transition)的途径,以逐步将受干扰的工人转换到新的岗位上。
市政府官员可以积极地围绕自动驾驶技术参与讨论,而无需等待私营部门主导对话。城市应该拒绝将责任负担直接从制造商转移到个人的政策建议,或者要求城市仅为了适应新技术而建设新的基础设施。例如,一些人建议为了安全修建自动驾驶专用车道和行人检测信标。然而,这样的提议会以降低城市环境质量条件为自动驾驶汽车排铺平道路,并优先考虑效率最低,可持续性最差的交通方式,最终使人们的出行安全性降低。为了确保以人为本的未来,城市必须保持对人的关注而不是只注重技术能力。
在大多数情况下,改变城市街道的权力完全掌握在城市手中。面对不确定性,无论未来如何发展,城市都必须利用其所有工具将人放在第一位来重塑街道,优先推广高效运输。目前对街道的改变通常以降低驾驶速度,鼓励乘坐公交车,步行和骑行为目标,并创造一个更欢迎自动驾驶的城市环境,增加将自动驾驶汽车发展为城市优良因素的可能性。城市可以使用自己的工具来拓展自己的政治影响,支持以人为本的街道,从而增强自己的权力。同样,大多数土地利用规划政策都由地方一级执行。现在改变分区以支持公交运输,鼓励高密度和可负担的出行方式,将塑造未来数十年城市的发展模式。
许多城市和政府的相关部门在指导和制定自动驾驶政策和自动驾驶技术方面发挥着关键作用。通过深思熟虑的政策协调以及跨部门的密切沟通,城市可以充分利用自动驾驶技术的全部好处。尽早采取行动可以帮助城市实现一个成功,可持续且以人为本的自动驾驶未来奠定基础。
地方管理者必须研究现有及未来的技术能支持城市实现目标的需求。在预算和政策制定中,管理者应将重点放在尽快重新设计城市街道上,倡导高效的出行模式,例如公交,骑行和步行。为确保获得成果,他们现在应与州和联邦一级的民选官员接触,以确保城市利益获得代表。
优先事项:
指导运输和公共事业部门建立以人为本的基础设施,提高运输的可靠性和便利性,并解决现有的安全问题。
游说将对当地车速限制的控制权移交给地方政府,并争取使用主动减速工具的授权,例如测速摄像机。实证表明这些工具可以提高道路安全。
在各个城市建立一个包括劳工代表在内的跨部门工作组,负责共享出行,互联出行,电动和自动驾驶出行的行动计划制定,以提高安全性。并制定计划在短期普及电动及共享出行模式,长期普及自动驾驶出行模式。
探索并推行定价策略,以减少车辆行驶里程(VMT)和交通拥堵,更好地管理路边停车需求。
运输部门应着重于重新设计街道,以支持公交,骑行和步行等高效的出行方式;修改路边停车要求,以更好地管理路边空间的使用;并增加行人空间。
优先事项:
利用快速构建工具(quick-build tools)来快速提高运输设施,保护自行车道和步行空间的质量和数量。
创建路侧管理体系和路侧法规,统筹卸货装载区和路边停车区,以实现立法,维护和管理目的。
与运输当局协调,通过公交专用道,公交信号优先权以及改进的自行车/步行到公交车站的接驳来增强公交系统的运营。
探索商用和乘用车的路边停车价格规范,以提高安全性和效率并管理交通拥堵。
公共交通管理部门应将重点放在公交网络的重新设计,改善沟通,利用新兴的公交工具以提升载客量。他们应该探索电动化的选项并测试可以增强服务可靠性和便利性的新技术。
优先事项:
与运输和公共事业部门进行协调,以更好地设计公交车的专用道路空间,提高服务的可靠性和便利性,并重建公交设施。
探索提高运输服务可靠性的现有和新兴技术,例如实时到站信息、车外购票支付、信号灯优先权和电动化。
以效率和可靠性为目标重新设计公交网络,并撤销转乘费用,以鼓励乘客充分利用公交网络。
开发和支持数字系统,以更好地实现对运输服务的监管,调度,管理和规划。
建立包括劳工和雇员代表在内的工作小组,以协助制定劳动力提升培训计划,并解决运营,维护和客户关系人员的现有问题。
出租车协会应制定框架来规范自动驾驶招揽服务。他们还应该与税收服务,公交,规划和运输领域的同行合作,以确定法规如何支持城市的城规,运输,可持续性和出行平等目标。
优先事项:
与网约车服务和小微出行运营商共同制定数据共享准则。
评估管辖权问题,确定出租车委员会针对小微出行服务,网约车服务和其他新兴服务模型的管理权限。
停车和运输经理应与运输和规划部门合作,为城市制定全面的停车策略,包括逐步取消咪表停车,获取有关路边停车需求的实时信息,以及评估城市自持停车场的未来改造计划。
优先事项:
制定疏导路边停车的计划,研究重置及改造现有路侧及市政停车位的可能。
通过为现有的市政车库和其他需要路边停车的开发项目制定再开发策略,降低停车需求。
探索传感器技术带来的可能性,以更好地实时了解路边停车需求。
城市规划部门应采取鼓励高效率和高密度出行的政策,继续促进公交的使用。他们应评估自动驾驶汽车如何影响出行的可持续性,公平性,安全性,高密度化和公共交通导向型开发(TOD)的发展。随着自动驾驶汽车的普及,某些规划假设(如最低停车位需求,行程产生率和装载要求)将不断更新。
优先事项:
通过增加混合用途区位的方式来增加高密度和高负担能力的区域; 增加允许的住宅容积率,尤其是在公交干线附近;消除最低停车位要求; 并使用行政命令和刺激措施解决住房负担问题。
消除最低停车位要求,并重新评估自动驾驶的普及将如何改变装卸需求和行程产生率。
通过新准则推广共享及高运量出行模式,支持建设功能齐全且适合步行的街道社区。
信息技术部门必须为自动驾驶产生的海量数据做好准备。他们应该确定城市机构将需要哪些数据,以及城市整体需要开发哪些能力来存储、分析和保护这些信息。数据管理策略应定期进行全面更新,以适应新的数据需求和风险。首阶段,他们将需要与出租车委员会紧密合作,以确定如何最有效地从叫车公司获取数据。
优先事项:
将旅程数据定义为“个人身份信息”,并确保现有的相关数据管理政策是及时有效的。
在所有开发和采购中优先考虑开源格式和工具,以确保城市可以利用最好的技术而不会锁死在闭源工具中。
在数字系统开发中为DOT提供支持,以实现对资产的有效监管,监控,管理和规划。
就业和行政服务行业专业人士应与运输部门和公交运营机构合作,让现有的劳动力迎接自动化挑战,并明确了解哪些工作可以自动化,哪些不能自动化。
优先事项:
在全市范围内评估自动驾驶汽车如何影响现有和未来的工作,重点是劳动力转移对有色人种,移民和难民的影响。过渡将涉及有色人种,移民和难民。
为可能受自动驾驶汽车影响的公交和货运司机及其他职业制定劳动力发展战略。
全面修订城市和运输机构的招聘方式,以引入更灵活,更多元化的员工队伍,并制定持续的培训计划,以确保所有现有和未来的员工都能为迎接未来的挑战和机遇做好准备。
可持续发展办公室和相关机构应开始规划和安装市政车队车辆的充电基础设施。他们还可以与运输当局,城市规划和税收服务部门合作,确定电动汽车供应设备(EVSE)选址策略和采用计划。
优先事项:
考虑对电网的潜在影响,制定使相关企业能够建立EVSE基础设施的策略。
考虑区域交通运输和能源体系的发展的影响,量化自动驾驶汽车的正面和负面环境影响。
政府车队(包括辅助运输)应探索将车队转换到较小的电动车队的机会,尤其是在消防,警察和维修服务方面。
优先事项:
探索在所有车队车辆上引入现有和新兴安全技术(例如限速器)的机会。
制定车队过渡计划,以发掘使用电动汽车和自动驾驶汽车的机会。
探索重新规划的车队数量的机会,着重于采购和使用最小的适合该工种的车辆,并确保大型车辆符合Direct-Vision(直接视觉效果)标准。
急救人员必须考虑自动驾驶车辆如何影响他们的运作。这些专业部门必须了解自动化将如何增加他们遭受恐怖主义或网络攻击的风险,并与其他机构进行协调在善用自动驾驶的同时降低随之而来的风险。
优先事项:
与交通运输和技术专家合作,以加深对自动驾驶技术的了解,探索将车队转换为自动化的深层影响,并对急救人员进行自动驾驶技术培训。
与交通和公共工程部门进行协调,通过新的街道设计来强制降低车速,并增加市中心地区的行人/自行车/公交专用空间,以减少汽车冲撞袭击的风险和致命性。
建立网络安全威胁的内部专业知识库,方便远程访问车辆数据和控制。
收入,预算和财务部门应该深入分析自动化以及相关政策会如何噶遍政府收入来源。他们尤其应该探索对公共物品和城市资产进行定价的机会,以支持具有可持续性,公平和高效的城市政策。
优先事项:
记录会受自动驾驶影响的财政收入,并评估抵消这些损失的策略。
创建一个框架鼓励高效和可持续的模式的定价框架,同时通过价格信号阻止低效的单人车辆出行。
支持城市努力探索和推行策略性定价,以减少车辆行驶里程和交通拥堵,并更好地管理路边停车需求。
从历史上看,联邦政府一直负责监管车辆和相关产品,而各州则通过其机动车辆管理局(DMV)和牌照要求对驾驶员进行监管和资格审查。 换句话说,联邦政府历来承担确保车辆合规行驶的责任,而各州则通过制定驾驶员所具备的技能规则来解决个人安全问题。
在自动驾驶的情况下,车辆即是驾驶员,因此自动驾驶使监管机构的传统权力划分变得更加复杂。结果,联邦政府的权力可以决定自动驾驶行使公共路权所需的功能和能力,这样联邦政府取代了州的传统角色,即确定驾驶员必须具备哪些技能才能驾驶。反过来,传统上在路边停车法规等地区性问题上占主导地位的城市则面临着被州政府抢占先机的可能性,这些州可能会试图控制自动驾驶汽车相关的一切法规。
随着企业为了在市场和技术开发抢得先机,大力游说联邦政府让他们有更多机会在布满行人的城市真实街道进行测试和投放自动驾驶技术,监管部门将会面临更复杂的问题。2016年以来,美国运输部一直逐渐在自动驾驶技术监管方面采用不干预政策,依靠公司自愿遵守技术安全标准。
为了对自动驾驶政策施加影响,尤其是在城市街道上的自动驾驶政策,地方政府试图建立新的自动驾驶测试监管框架,并制定私营公司与地方政府之间数据共享的标准。作为回应,许多公司做出了相当大的努力,通过联邦法律预先制止城市对自动驾驶技术进行监管。
迄今为止,美国运输部已采用市场驱动的方法来管理自动驾驶技术。 美国运输部支持自愿性技术标准,并大力鼓励地方政府寻求“行业协会,私营部门顾问和自动化技术开发商”的帮助,以测试车辆并了解该技术的潜在影响。运输部直属的国家公路交通安全管理局(NHTSA),目前仅为自动驾驶车辆操控人员发布了自愿的十二项安全检查表,不再要求公司提供安全评估函以接受联邦批准进行测试。
在指导国家自动驾驶发展的最新文件《为未来交通作准备:自动驾驶汽车3.0》中,美国运输部指出其在车辆自动化研究中的作用是“支持新技术的测试和部署...以及制定自愿性标准, 可以实现自动化的安全集成。”
随着传统的管理权力划分在城市,州和联邦政府之间不断转移和发展,许多新的安全和信息获取相关的问题可能会浮出水面。
自动驾驶技术的主要预期优势在于其减少交通事故,伤害和死亡的潜力,因为我们可以对无人驾驶汽车进行编程,使其始终以适合市区的低速行驶,并且比人类驾驶更可靠地“看到”并避开人员。
但是,由谁负起落实相关安全措施的责任的讨论仍然存在。迄今为止,联邦政府已在很大程度上允许自动驾驶行业在测试和安全方面进行自我管理。但关键的安全问题仍未解决,例如:谁来确定车辆如何才是“安全”的,以及将使用什么标准? 在发生撞车事故或潜在撞车事故的情况下,公司应该如何为车辆技术编程以优先考虑乘客和行人的安全?
历史上,城市和州都会对基础设施在本土层面做出设计。但是,如果国家公路交通安全管理局确定车辆到基础设施技术(Vehicle-to-infrastructure,V2i)属于其安全管辖范围,则它可能会期望更多地参与到基础设施的规划和建设中。更为悲观的一种情况下,联邦政府可能会为了铺平自动驾驶的道路,在雷达、传感器、摄像技术尚未达到完全可靠之前便强迫城市以自动驾驶车辆为导向重新设计街道,忽视其他出行方式的需求。为此设计的自动驾驶专用车道以及配套的隔离设施,如行车及自行车闸门、天桥、地下通道或强制行人及骑手佩戴检测信标等,都会对行人与城市产生负面影响。
自动驾驶汽车和其他新兴交通技术产生的数据的访问权限开放极富争议。像目前的网约车服务和共享的小微出行服务一样,自动驾驶汽车公司可能会收集有关个人出行行为的大量可识别个人身份数据。政府需要汇总数据来确保公共街道的安全,并管理和规范运输服务以实现其公共政策目标。同时,公司希望在激烈的市场中保护自己的商业机密和盈利预测数据。复杂的是,美国缺乏全面的能指导公司如何收集、存储、使用和共享数据消费者隐私保护政策。网约车服务公司和共享小微出行公司已经利用数据处理方式不明为理由来游说联邦和各州政府,以限制地方政府要求数据的能力。国会和州立法机构可能会进一步限制城市可以从自动驾驶汽车收集的数据。对于消费者来说,松散的联邦监督甚至可能限制各州可以对汽车制造商提出的要求,如告知消费者正在收集的数据以及如何使用这些数据。
网络安全风险也逐渐成为自动驾驶全面铺开的主要问题。由于黑客和其他不法分子可以针对自动驾驶车辆或连接的车辆基础设施内的软件进行攻击,危害其安全,自动驾驶车辆显得十分脆弱。相应的风险主要是局部性的,最容易受到攻击的的往往就是被攻击车辆周围的人与基建设施。全面解决这一威胁需要联邦政府为车辆制定严格的网络安全标准,并要求制造商对违规行为负责。
对地方权力的抢占会对城市街道和环境中的人构成独特的安全风险,因为这限制了地方政府直接响应人民需求的能力。如果联邦机构认为州或地方法律妨碍了国家法规,则它们可以以先占原则消除“不必要”的法律障碍。在《为运输的未来做准备》纲要中,美国运输部已经表示反对“不必要的或过分严苛的州级监管,这些要求可能会给先进安全技术的测试、部署和操作造成意想不到的障碍。”城市必须与之协调,并监督国会和州立法机关,以确保对城市街道和政策的控制权仍在地方一级。
从历史上看,州议会在交通方面的立法负有深远的责任。但是,国会的立法可能会改变这一点。2018年,美国众议院通过了《确保生命安全的未来车辆部署和迭代研究(SELF DRIVE)法案》(Safely Ensuring Lives Future Deployment and Research In Vehicle Evolution Act(简称《自动驾驶法案》)和《AV START Act》。 该立法试图“在联邦层面进行管制,通过鼓励测试和部署高度自动化车辆以确保此类车辆的安全”,并禁止各州颁布比联邦标准更为严格的法律。 SELF DRIVE法案的参议院版本AV START(“American Vision for Safer Transportation through Advancement of Revolutionary Technologies Act”)法案同样限制了州和地方方面对自动驾驶的设计,构造和性能采取严格限制。AV START最终未能成为法律,为未来的联邦层面行动打开了大门。
各州还可以对自动驾驶汽车在城市街道上的运行方式进行管制。过往对网约车服务的立法可以很好地预测未来州政府在自动驾驶方面进行立法的结果。当前,大多数地方政府通过其出租车主管部门或委员会来管制网约车服务。但是,随着基于应用程序的网约车服务涌现,许多科技公司游说州立法机构,要求在州一级接受管制,在某些情况下,它们的监管严格水平比原来出租车运营商带来的监管大大降低了。同样的情况出现在对无桩共享单车的监管上,虽然不像对网约车服务的监管那样成功。随着共享单车在2017-2018年之间涌现,相关企业大力游说州政府剥夺城市监管共享单车的权利。
加州为自动驾驶可能出现的纠纷提供了独特的案例研究。作为最早进行自动驾驶测试的州之一,加利福尼亚州在过去几年中多次修订了自动驾驶法规。该州的最新法规概述了自动驾驶商业部署的要求。打算在加利福尼亚完成测试进入到开展业务的公司必须:
证明车辆配备了自动驾驶车辆数据记录器。该技术旨在根据加州车辆法规检测和响应道路情况,并且确保车辆符合所有联邦机动车安全标准(FMVSS),或能提供来自NHTSA豁免证明。
验证车辆是否符合当前的行业标准,以帮助防御、检测和响应网络攻击、未经授权的入侵或错误的车辆控制命令。
证明制造商已进行了测试,验证驾驶模式,并满足车辆在公共道路上安全部署要求。
提交一份执法互动计划的副本。
如果车辆不需要驾驶员,则制造商还必须证明其符合其他要求,包括车辆与远程操作员之间的通信链接,以及在发生碰撞时能够显示或传输车主或操作员信息的能力。
值得注意的是,加州将决定车辆是否安全的权力留给了测试公司和联邦监管机构。公司必须自我证明其车辆可以在没有人工的情况下安全运行,并且必须遵守联邦安全法规,但目前尚无此类法规。如果其他州也采取类似的路径,它将给联邦监管机构和私人部门以很大的余地来决定自动驾驶测试和开发的速度和安全性。
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