アーバン・モビリティーとスマート・トランスポーテーションの未来

アーバン・モビリティーとは？

アーバン・モビリティーとは、本質的に、どのようにして人や商品が都市を移動するのかを示すものです。シンプルに見えますが、インフラストラクチャー、テクノロジー、政治、文化など、あらゆる要素が考慮されるため、都市を移動する方法は、古代の歴史とますます高度になるテクノロジーが活用される未来の複雑なテーマです。

アーバン・モビリティーの課題

都市の移動についての基本的な課題は、人間が都市環境で生活を始めたときから続いています。どのようにしたら混雑、移動のしやすさ、環境汚染のバランスがとれるのでしょうか？

輸送のイノベーション、増加し続ける都市人口と、それを限られたリソースでカバーしなければならない行政能力との緊迫状態は無限に続きます。しかし、現在の都市は、かつてないほど切迫した事態に直面しています。

都市人口の増加は続き、アーバン・モビリティーは限界を越えることになります:

• 2025年までに都市部の人口が 46 億人¹
• 2030年までに巨大都市の数が 41 都市²
• 2050年までに公共交通機関の旅客キロ数が 67.1 兆 km²

渋滞
渋滞に費やす時間は、個々の通勤者や世界中の都市の全体的な生産性おいて大きな浪費です。INRIX 2019 Global Traffic Scorecard によると³、アメリカ合衆国では 2019 年の渋滞でドライバーあたり平均 99 時間を損失し、生産性の損失としては約 880 億米ドルに達したと言われています。

公共安全
渋滞している道路は、時間が無駄になるだけではありません。交通事故により毎年世界中で 135 万人が死亡し、2,000 ～ 5,000 万人が負傷しています。すべての道路交通の死亡者と負傷者のうち、歩行者、自転車、バイク、乗客が半分以上を占めています。

公衆衛生
交通渋滞により、車両の排気ガスにおける微細な粒子の量が増加しています。⁴ 世界保健機構によると、排気ガスの粒子は、「肺の気管へ深く浸透し、血流へ侵入して心血管、脳血管、呼吸器官に影響を及ぼす恐れがある」と言われています。⁵

環境への影響
あらゆる都市で環境のサステナビリティーが懸念され、交通機関は大きな要因になっています。

世界の二酸化炭素 (CO₂) 排出量の推定 22% が、交通関連によるものとされ、⁶ さらにこの数値は、都市が成長し、各市民が炭素を燃焼する交通機関を選択するにつれ、上昇すると言われています。

例えば、公共交通およびスマート・ロード・テクノロジーへ大規模な投資が行われなければ、インドにおける CO₂ 排出量は、2015 年 の 70 メガトンが、2050 年には 540 メガトンまで増加すると予測されています。⁷

スマートシティー・テクノロジーを使用して、今日のアーバン・モビリティーの課題に対応

今日の都市は、スマートシティー IoT テクノロジーを使用して、モビリティーの向上、省エネ、環境汚染の抑制に取り組んでいます。

スマートシティーは、交通信号、カメラ、公共交通の組込みデバイスなど、あらゆる利用可能なインプットからデータを取り込み、AI でデータを分析し、公開されているデータプールで共有しています。これにより、状況を常に認識できるようになり、交通管理、経路の選定、公共安全、緊急対応に活用できるようになります。

スマートシティー・テクノロジーは、都市のインフラストラクチャー全体に組み込み可能

• スマート道路は、天気、道路状況、道路の摩耗さえ監視し、ドライバーや交通整理者と情報を共有できます。
  
• スマート駐車場は、空車情報をドライバーに知らせ、場所を探し回る時間を削減できます。
• スマート交通信号は、交通状況に応じて信号時間を調整し、渋滞を緩和できます。
• スマート街灯は、カメラ、マイク、センサーを搭載して、周辺に人がいないときに減光したり、交通、公共安全、大気環境の情報を収集したりすることができます。
• スマートカメラは、交通と公共安全を監視できます。問題発生時は、交通システムに自動的に警告します。
• スマート交差点は、車両と歩行者の交通を最適化したり、リスクを検知したり、緊急の事故に対して警告したりして、衝突や負傷を削減することができます。
• スマートトーリングは、交通が流動的なときの料金を査定し、特定の道路渋滞の価格設定や走行距離に応じた料金をサポートし、料金の電子徴収が可能です。
• スマート公共交通機関は、乗客数を数えたり、車両の現在位置を追跡したりして、自動的に状況を共有できます。
• スマートフリートは、警察車両、消防車、民間の配達トラック、タクシー、電車などの現在位置情報を共有したり、ドライバーを管理したり、エンジン、ブレーキ、タイヤの音を聞いて消耗状態を確認したりします。

こうしたインテリジェントなセンサー、マイク、カメラが連携することで、都市の街路、幹線道路、鉄道路線にてほぼリアルタイムで発生していることの推定を強化できます。AI の力で、この認識が、消極的な交通管理を積極的でインテリジェントな交通システムに変革することができます。

これらのシステムでは、渋滞予測、自動ルート変更、信号調整、動的な通行料徴収の適用を行い、都市の移動を維持することが可能になります。タイのバンコク市街では、3 箇所のスマート交差点だけで、年間 51,000 時間以上の通勤時間を節約し、交通遅延を最大 24.5% 抑えています。⁸

アーバン・モビリティーの未来

複数のテクノロジーがオンライン化し、都市での人や商品の移動方法が根本的に変わることになります。自動運転システムの車両インテリジェンスや車両通信の増加により、安全性、交通の流れ、排気ガスの状況も向上します。

車両通信とオーケストレーション化された交通
スマートシティーのインテリジェントな交通システム内では、車両通信テクノロジーが現状の予測できない「無口」な車両を、スマートでアクティブなプレイヤーに変えます。

各スマート車両同士やスマート車両から中央交通管理システムへの車両通信は、安定した速度と車間距離を維持するインテリジェントな統一体として交通の流れをサポートします。事故が減少し、環境汚染が緩和されると、スループットと燃料効率が劇的に向上します。

ドイツの研究者は、車両と通信して交通をオーケストレーション化するアウトバーンで、実験用に 2 km の試験領域を作りました。オーバーラップ・レーダー・センサーを使用して、ほぼリアルタイムの交通をモデル化します。システムでは、対向車と情報を共有して、車線変更、減速、危険回避の安全なタイミングを知らせることができます。⁸

さらに高速で柔軟性のある公共交通
バスおよび鉄道は、アーバン・モビリティーの基本的な要素であり続けます。標準 x86 ハードウェアに統合されたオープン・プラットフォームを使用した段階的な技術のアップグレードにより、スマート・セキュリティー・ビデオのサポート、車両システムの監視、AI 搭載の予測メンテナンスを実現します。

また、Wi-Fi、オンボード・エンターテインメント、インタラクティブ情報ディスプレイの提供により、これらのプラットフォームは、より優れた乗客体験をサポートできます。

サービスとしての移動 (MaaS)
今日、都市で動き回るには、自家用車やライドシェアで出かけるか、公共交通機関を利用するか関係なく、計画と労力が必要です。インテリジェントな交通システムとオープン・データ・プラットフォームを備えたスマートシティーは、移動を面倒な行為からサービスへ変えています。

今日の通勤者は、多くの選択肢の中から Moovit のようなアプリを選んで、公共交通全体で経路やスケジュールを計画立てることができます。都市がスマート化するにつれ、自動運転で接続された車両も増え、サービスとしての移動 (MaaS) のアプリケーションは、あらゆる交通オプションをシームレスで多様な移動に取り入れることが可能になります。システムが、都市中での交通の流れ、エネルギー効率、車両の使用を最適化して、通勤者は時間を節約できるのです。

アーバン・モビリティー・テクノロジーの要件

インテリジェントな交通機関とスマートでエネルギー効率の高いアーバン・モビリティーを最高レベルに引き上げるには、非常に多くのテクノロジーが必要です。幸いにも、都市のアップグレードは絶対条件ではありません。テクノロジーの多くは既に整っています。あとは、段階的なアップグレードだけです。プライバシー、データ・セキュリティー、データ所有権といった最大の課題が、テクノロジーと公共政策の交差点にあります。

アーバン・モビリティーのアップグレードに必要な主なテクノロジー

組み込みのスマートシティー・デバイスとシステム
都市では既に、交通や公共安全用途のカメラなどの既存システムによって大量のデータが収集されています。段階的なアップグレードにより、これらをスマートシティー構造のインテリジェント・ノードに変えることができます。

どこでも AI
ほぼリアルタイムで機能するために、インテリジェントな交通システムは即座のインサイトや分析が必要です。そのため、エッジ、スマートデバイス、または周辺の AI アプライアンスで AI ワークロードを処理する必要があります。

さらに高速で信頼性の高い接続
5G により、確実にモバイルのデータ転送レートが高速化し、安定性が向上します。ソフトウェアは、エッジ・ネットワーク・サービスをオーケストレーション化および管理して、より優れたパフォーマンスの実現をサポートします。

公開されている統合データプール
スマートシティーおよびインテリジェントな交通機関のデータは、市民、ファースト・レスポンダー、企業がアクセスできなければ意味がありません。1 つの共有プールでデータを取り込み、整理、集約、共有することは、モビリティーの向上と、渋滞や環境汚染の軽減において不可欠です。

ハードウェア・ベースのデータ・セキュリティー
インテリジェント・テクノロジーが広がり、相互接続できるよう、都市は数多くの組込みデバイスを確保し、データがシステム中を移動できるよう、公開データおよびプライベート・データを保護する必要があります。ハードウェア・ベースのセキュリティー・プロトコルが、システムを強化し、データの保護をサポートします。

アーバン・モビリティーのポリシーと規格

公共政策と業界規格は、アーバン・モビリティー向けのスマート・テクノロジーを開発し、それを実現する IoT テクノロジーを導入するために不可欠です。公共政策では、スマートで高度なモバイル・コミュニティーを実現する公共機関、一般市民、企業の目標を設定し、基本原則を定義します。

• 規格を公開することで、あらゆるスマートフォン、自動車、交通監視カメラ、スマート道路監視は、あらゆるスマートシティー・テクノロジーと接続して利用が可能になります。
• データ・プラットフォームを公開することで、あらゆる利用者は仕事で必要なデータにアクセスすることが可能になります。
• 全ステークホルダーを含むプロセスを公開することで、人々が参加し、都市におけるテクノロジーの未来を推進するようになります。

アーバン・モビリティー向けインテル® リファレンス・デザイン

車両コンピューター、ロードセンサー、AI、インテリジェント・カメラは、インテリジェントな交通システムを実現するテクノロジーの一部です。インテルとパートナーは、アーバン・モビリティーとスマートシティー向けに、多様なテクノロジー、ハードウェア、ソフトウェアを開発してきました。インテルは、最新のスマートシティーの基盤として機能する、検証済みのリファレンス・デザインとリファレンス実装を提供します。

ロードサイド・ユニットのリファレンス・デザイン
ロードサイドにおけるエッジ・コンピューティング向けのリファレンス・デザインは、街灯やその他の設備に取り付けることが可能です。このロードサイド・ユニットは、リアルタイムのビデオ分析やその他のパフォーマンスを必要とするタスクに最適です。都市では、スマート街灯、スマート信号機、スマート駐車場、自動料金収受システムなどのソリューションの一部として、これらのユニットを導入することができます。ナンバープレートの検出、歩行者の検知、交通渋滞の監視に必要な処理機能を提供します。これらのエッジノードは、公共の Wi-Fi カバレッジを提供することもできます。統合セキュリティー機能を搭載したインテル® ビジョン・プロダクトがサポートする AAEON Atlas エッジ・コンピューティング・ノードは、このリファレンス・デザインに基づいた、すぐに導入できるソリューションです。

インテル® コンバージド・エッジ・リファレンス・アーキテクチャー (CERA)
コンバージド・エッジ・リファレンス・アーキテクチャー (CERA) は、IoT とネットワーク・ワークロードの融合向けのプラットフォーム・アプローチです。このアーキテクチャーにより、インテルのパートナーは、センサー・モダリティーを処理し、センサー・フュージョンを実行するためのロードサイドの設備向けソリューションを設計することができます。これにより、5G ネットワーク機能とマイクロサービスをホストしながら、エッジにインテリジェンスをもたらします。

このプラットフォーム上に構築されたソリューションを交差点やオンプレミスに設置して、複数の IoT デバイスに対して、ニアエッジ・コンピューティングやデータ処理を行うことができます。ソリューションは、OpenVINO™ ツールキットのインテル® ディストリビューションと OpenNESS ツールキットを使用して最適化することができます。

5G 接続により、CERA は、エッジで異なる IoT デバイスが通信したり、クラウドにデータを送信したりするネットワーク機能を提供します。カメラ、レーダー、その他のさまざまなセンサーからの情報を処理します。

リファレンス実装
インテルのリファレンス実装は、サンプル・アプリケーション全体の事前構成済みのソフトウェアを提供します。

インテリジェント・トラフィック管理のリファレンス実装は、IP カメラで交差点を監視し、交通の流れを最適化します。これは、OpenNESS エッジノードでホストされ、5G RAN をホストするために必要なソフトウェア・スタックがすべて含まれます。

ドライバー管理のリファレンス実装は、コンピューター・ビジョンを使用してドライバーの動作と疲労を把握します。リアルタイムでドライバーに警告することで、事故の回避に役立ち、フリート管理者向けの長期にわたる測定や分析を提供できます。