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共乘叫車服務Uber在全球多處引發不願守法爭議以及傳統計程車業者反彈,不過這種透過運算服務來媒合個人運輸需求與供給的共乘服務,卻可能解決傳統計程車運作模式效率不彰的問題,根據美國麻省理工學院(MIT)的一項研究,只消3000輛汽車,透過共乘服務,便可達到紐約市目前超過1.3萬台計程車所能滿足的服務需求。
 
這項由MIT電腦科學與人工智慧實驗室教授Daniela Rus主持的研究,透過設計的演算法來計算來自超過300萬筆紐約計程車搭車紀錄與即時叫車需求,加上搭配高需求量時的自動路線重新規劃等條件,推估出若所有叫車用戶都選擇共乘模式(carpool,即每台車輛在運送旅客時,仍可依據已經在車上的旅客及其他新叫車旅客的起迄點路徑,繼續接收新乘客)的情況下,在車輛允許最多同時載運2名乘客時,3000台採用共乘服務的計程車便可滿足94%的叫車需求,若允許最托同時載運4名乘客,3000台共乘服務車輛可滿足紐約地區98%的叫車需求;相較於目前紐約總計1.3至1.4萬輛計程車,共乘服務將可大幅提升運輸服務的效率。
 
該研究同樣估計出,在3000台車輛、4人共乘模式下,每個乘客從發出叫車需求到車輛抵達時的平均等待時間僅需2.7分鐘,不過由於車輛還須繞道接送其他共乘乘客,平均每個乘客的搭車時間則得要增加2.3分鐘,但該研究認為,由於整體計程車可望減少1萬台以上,實際搭車時間將會因道路更不擁塞而縮短。
 
共乘並非甚麼新概念,不過Uber、Lyft等業者透過廣為滲透的智慧型手機與規模經濟,加上過去無法提供的大規模路徑運算與供需媒合,讓共乘的經濟規模發揮過去無法想像的效果。
 
Daniela Rus表示,這應是學術界首個能夠推估在車輛載客容量、等待時間、行程延滯、運作成本等不同變項上進行數學實驗的科學研究,她強調,若能採用無人自動駕駛車,則在自動化重新規畫、執行路徑的狀況下,將更適合於共乘服務。

 


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