堵車問題，已經(jīng)成為了北上廣的城市腦血栓。在我們的花樣治理之下，不僅城市道路擁堵緩解程度有限，還繼而發(fā)展出花式的擁堵方式。例如節(jié)假日期間高速道路免費帶來的高速擁堵，年節(jié)期間返鄉(xiāng)熱潮帶來的鄉(xiāng)村道路擁堵。

似乎解決擁堵的方式，永遠趕不上經(jīng)濟發(fā)展帶來的擁堵程度飛漲。

想象中的擁堵治理，和現(xiàn)實中的擁堵治理

每當(dāng)這種時候，我們都會把希望寄托于技術(shù)的進步之上。

我們曾經(jīng)“幻想”過很多技術(shù)治堵的方案。

例如寄希望于手機地圖導(dǎo)航軟件，通過AI算法預(yù)測交通道路擁堵情況，幫助駕車人規(guī)劃路線。

又比如我們寄希望于智慧公路和車聯(lián)網(wǎng)，試圖增強車與車、車與路之間的聯(lián)系，收集更多數(shù)據(jù)來對駕駛?cè)诉M行協(xié)調(diào)并輔助未來的道路規(guī)劃。

可實際來說，智慧公路和車聯(lián)網(wǎng)的普及才剛剛開始，很難真正發(fā)揮出作用。手機地圖導(dǎo)航軟件則無法進行真正的進行強制化普及，無法收集到足夠全面的權(quán)威的道路車輛信息，在擁堵治理上只能強調(diào)輔助性的引導(dǎo)作用。

于是，想象中的技術(shù)治堵變成了現(xiàn)實中的“政策治堵”——限行、限號、限購……以限制道路行車總量的方式來矯正擁堵狀況。雖然這種治理方式給很多人帶來了不便，但在行車空間不變，行車需求卻不斷增長、供不應(yīng)求的狀況之下，強制一部分車不能上路，或許已經(jīng)是最好的解決方案。

如此看來，擁堵問題從本質(zhì)上來看還是一個供需問題。而供需問題最好的方式，難道不是利用價格調(diào)節(jié)嗎？

例如早上九點鐘高峰時期出行會增加燃油稅負擔(dān)，選擇進入擁堵道路同樣也會增加相關(guān)稅負等等。

在過去，通過駕駛成本來協(xié)調(diào)行車空間供需是一件實現(xiàn)起來很困難的事。

不管是路段的擁堵還是時段的擁堵，本身都具有很強的動態(tài)性。也許這一小時在擁堵，下一小時又暢通無阻，并不具有定價的可行性。

目前大多數(shù)國家實行的方式是通過燃油稅+高速行車費的組合來進行一刀切收費模式，協(xié)調(diào)能力實在過于有限。

實際上燃油稅本身的稅收模式也讓很多人感到不滿，在華爾街日報所報道的《技術(shù)如何消除交通堵塞》一文中就提到，很多人認(rèn)為單一的按照燃油購買來進行稅收是對沒有經(jīng)濟實力換置新車的人的懲罰。

以里程費替代燃油稅，Ore Go的模式可行嗎？

但在今天，通過技術(shù)協(xié)助實現(xiàn)擁堵定價正在成為現(xiàn)實。

在美國俄勒岡州，正在實行一項名為Ore Go的計劃，即利用行車?yán)锍逃涗泚硖娲加投悺Ｍㄟ^配置在汽車上IoT設(shè)備，記錄汽車在俄亥俄州內(nèi)的行駛里程，通過行駛里程進行收費。

簡單來說，美國各個州燃油稅價格不同，可燃油稅本身解決的應(yīng)該是汽車行駛過程中產(chǎn)生的擁堵、污染排放等等問題，所以就可能出現(xiàn)車輛在A地區(qū)排放污染，卻在B地區(qū)繳納燃油稅的情況。

Ore Go的解決方式不僅能夠細化稅收制度，還可以幫助駕駛者節(jié)約成本。在Ore Go的主頁中能夠找到計算器，方便駕駛者計算哪種方式更省錢，進而去選擇使用Ore Go還是繼續(xù)繳納燃油稅。

不僅如此，俄勒岡州還通過這種方式收集駕駛數(shù)據(jù)，進而輔助有關(guān)道路建設(shè)的市政決策。

這種由政府主導(dǎo)，以更低稅費吸引駕駛者安裝設(shè)備，最后實現(xiàn)普及性數(shù)據(jù)收集的方式正在進入越來越多的城市，加州、科羅拉多州、明尼蘇達州……

未來出行的未來問題

但Ore Go模式所改變的，不僅僅是今天的一點稅費，其真正目的，是為了應(yīng)對未來出行可能出現(xiàn)的種種問題。

目前來看，未來自動駕駛的普及會帶來以下幾種問題：

1、 車輛的歸屬

如果未來一切車輛都以租賃方式使用，不歸屬于個人駕駛者。那么自動駕駛車輛將會出現(xiàn)大量無意義的空駛時段，用于找停車位和找到用車者。不僅不利于疏通交通，或許還會造成更多污染。

2、 行車成本的支付

如果車輛不歸屬個人，那么行車時的燃料等費用只能經(jīng)由汽車分時租賃公司再轉(zhuǎn)嫁給個人使用者，這其中又存有大量的復(fù)雜的流程，憑添許多成本。

3、 不同品牌自動駕駛汽車的數(shù)據(jù)接口打通

行車數(shù)據(jù)的打通，雖然可以在今天停滯于瓶頸之中。但對于自動駕駛來說，尤其是以自動駕駛分時租賃為藍圖的未來出行，可以說是必不可少的一環(huán)。尤其是在自動駕駛普及的過程中，一定會出現(xiàn)自動駕駛和人工駕駛并行的尷尬期。這時如果沒有一種簡單便利的方式將行車數(shù)據(jù)匯總起來，將會帶來極大的不便。

在美國，有一些架構(gòu)于Ore Go之上的未來出行實驗計劃ClearRoad，就是為了應(yīng)對未來駕駛問題而生。

ClearRoad同樣推行用小型車載IoT設(shè)備收集數(shù)據(jù)，以里程數(shù)計費替代油價計費。ClearRoad提倡在自動駕駛模式中應(yīng)用和水電價格一樣的“梯度計費模式”，用戶以個人或家庭為單位，每個月?lián)碛幸欢ǖ睦锍虜?shù)，超出里程則要增加用車價格。如此一來就解決了未來汽車租賃模式下的用車成本計算困難。

更重要的是，ClearRoad旨在以輕量級的模式匯集起自動駕駛汽車、普通汽車甚至貨用汽車的數(shù)據(jù)，甚至可以以強制安裝的方式來打通廠商之間對于數(shù)據(jù)的保護，進而實現(xiàn)前文所提到的道路擁擠動態(tài)定價，以價格來協(xié)調(diào)道路使用減緩擁堵。

不過目前ClearRoad還處于測試狀態(tài)，且不說自動駕駛應(yīng)用普及來距離較遠，光是海量數(shù)據(jù)的上傳下行，道路擁堵程度與費用的交叉計算，就需要極強的算力和數(shù)據(jù)傳輸能力來支撐。恐怕是非5G不可。

不過在華爾街日報對于ClearRoad的報道中，也提及了很多人并不接受這種方式。人們認(rèn)為這是在用稅收優(yōu)惠去“購買”個人的隱私數(shù)據(jù)，為了一點減稅，就讓自己的行蹤時時刻刻暴露在無數(shù)雙眼睛之下，是一副令人毛骨悚然的畫面。

可見一項技術(shù)的發(fā)展，背后需要的是倫理道德、政策規(guī)范、基礎(chǔ)設(shè)施等等無數(shù)細節(jié)的配合。想象中的AI治堵，或許要在這一切都成熟之后才能真正到來。