首尔的未来——交通新篇
预计到2029年首尔道路总长达8403公里
首尔小客车通行速度持续放缓
以交通系统智能化应对交通拥堵
引入无人机交通管理系统
利用人工智能进行数据分析与优化

编者按在全球交通可达性排名第16位的城市首尔,还有一张“另一张面孔”:在享受交通便利的同时,触及这种便利的差距也很大。交通网络的飞跃式扩充虽以实现地区均衡为目标,但一端造成过度集中,另一端则形成了盲区。纵观75年的公共交通史,如今已进入建设人工智能(AI)交通系统的时代,但“交通贫困层”依然没有消失。交通差距导致生活质量失衡。《亚洲经济》对此进行了梳理,并探寻解决方案。
首尔瑞草区江南站一带出现车辆拥堵现象。

首尔瑞草区江南站一带出现车辆拥堵现象。

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首尔的交通拥堵日益严重。各处道路不断延伸,但所谓被困在拥堵中的“道路上的交通难民”,正是我们的现实写照。专家指出,考虑到首尔人口密度高的城市特性,有必要建立与以往完全不同的交通体系。自交通数据的收集与分析的起点开始提升效率,或可成为突破口。在人口高密度已成为城市顽疾的情况下,无人机与人工智能(AI)等信息技术,被视为既能兼顾安全的替代方案。


65年间扩张6倍的首尔道路

道路日益复杂…用“无人机·AI”缓解拥堵[新交通难民报告]⑫ View original image

根据首尔市《2025年度道路统计》报告,截至去年,首尔道路总长度为8343公里,较前一年增加13公里。除2021年与2022年均为8328公里、保持不变之外,道路延伸长度几乎每年都在增长。按照这一趋势,预计到2029年,道路总长度将增至8403公里。


直到1960年,首尔道路总长度也仅有1337公里,伴随城市成长,道路长度增加了6.24倍。如今甚至出现了道路交通过度拥挤的现象。与其他主要城市相比,首尔在城市面积相对比下的道路延伸水平也处于较高水平。虽低于东京、巴黎,但高于伦敦和新加坡。


基于简单人口统计而构建的道路体系,也造成不同地区道路状况差异明显。小客车通行速度已从2020年的每小时24.1公里,降低至去年的每小时22.7公里。按自治区来看,流动人口众多的中区以每小时19.7公里为最低,其次是江北地区的江北区每小时20公里、恩平区每小时20.3公里、道峰区每小时21公里、芦原区每小时21.3公里。相反,位于汉江以南或临近汉江的阳川区每小时26.7公里,瑞草区·龙山区每小时25.7公里,铜雀区每小时24.9公里,冠岳区每小时24.3公里等地通行速度较快。


道路日益复杂…用“无人机·AI”缓解拥堵[新交通难民报告]⑫ View original image
首尔交通,引入无人机与AI

在此背景下,将信息技术与交通相结合的尝试不断增加。即便无法阻止城市交通规模持续扩大,也希望通过无人机、AI分析等手段提升效率。首尔市自去年5月起引入并运营利用无人机的交通管理系统。通过在空中进行无人机拍摄,将画面接入首尔交通信息中心TOPIS监控系统,并对数据进行分析后应用于现场状况管理。首尔市相关负责人表示:“去年汝矣岛烟花庆典等大型活动期间,我们通过放飞无人机,与现场管理部门共享情况,并进行交通管制监控等工作”,“在为改进交通政策而需要收集资料时,也会利用无人机。”

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近期备受关注的AI技术也被投入应用。首尔市以“智能出行·基础设施”等为目标,推进交通管理系统、自动驾驶汽车、公交运营系统的建设。同时,在芦原区华郞路太陵一带建设了6处融合AI与闭路电视(CCTV)的智能路口,收集相关数据,并向初创企业与研究机构开放交通数据,协助其用于AI技术开发。


韩国交通研究院资料显示,AI在交通领域的主要应用包括交通信息收集、智能交通管理系统、交通安全、自动驾驶、公共交通优化等多个方面。通过收集实时数据,可以控制交通信号,并预测最优路径,从而实现交通效率最大化。韩国交通研究院AI·大数据平台研究组副研究委员 Lee Soongbong 表示:“今后随着AI技术进一步发展、应用范围不断扩大,相应的交通系统也将变得更加智能、高效。”


在地下空间,首尔地铁“智能管制中心”也在筹备中。在改善既有管制设施老化问题的基础上,引入AI等产业技术,并利用大数据分析,以提升城市轨道交通运营效率为目标。首尔市计划在1至9号线智能管制中心建设中,总计投入3018.86亿韩元项目经费。

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核心是“安全”……新技术守护行人

新技术也被寄予解决拥堵与安全问题的期待。首尔设施公团在首尔市内约280处安装的AI视频检测器便是代表案例。当有人、骑自行车者或逆行车辆进入汽车专用道路时,系统会通过AI识别并采取措施,已在事故预防方面取得成效。除此之外,随着通行量增加以及电动自行车、共享滑板车等新型出行工具的引入,行人面临的风险不断加大,若将相关技术应用于行人安全领域,有望发挥更大效果。行人在事故发生时极易受到伤害。数据显示,去年首尔市交通事故死亡者中,有117人是行人,占比56%。考虑到10年前的2014年,行人同样占全部交通事故死亡者的55%,问题几乎没有得到明显改善。



京畿大学城市交通工程系教授 Kim Jinyu 表示:“如果能够通过AI或无人机,对事故多发地区进行结构分析并查明事故原因,从而改变道路与人行道结构,就能降低包括行人在内的交通事故发生率”,“利用大数据进行模拟仿真,并将其应用于事故预防和事故减少方面,也将大有裨益。”


本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。

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