近年、都市部の駐車場の問題はますます顕著になっており、混乱した駐車が頻繁に発生し、人々の移動や生活に多くの不便をもたらしています。時々、どこかに車で行きたいと思っても、駐車スペースがなくて諦めてしまうことがよくあります。その理由は、一方では車両数の継続的な増加、他方では駐車施設の遅れにあります。この場合、駐車問題の解決策は 3 つの選択肢から切り離せません。
1. 共用駐車場 シェア自転車の普及により、食料、衣服、住居、交通から教育、医療まで、ますます多くのものが共有されるようになり、駐車場さえも共有できるようになりました。 都市部の駐車スペースは車の数に比べて非常に少ないことは周知の事実ですが、駐車スペースの多くは 24 時間利用されているわけではありません。車の所有者によっては、1 台の車に対して複数の駐車スペースを持っている場合があり、場所によっては駐車スペースが特定の時間にしか使用されていない場合もあります。つまり、現在の駐車スペースの利用率は100%ではなく、駐車スペース資源の相当部分が遊休状態となり無駄になっている疑いがあります!この場合、駐車スペースを共有することで問題を解決することができます。 インターネット、ビッグデータなどの技術を組み合わせ、共有と相互利益の理念に従うことで、遊休駐車スペースのリソースを解放し、利用可能な時間帯に応じて有料の段階的共有を実施し、駐車問題を最大限に緩和することができます。例えば、駐車スペースがたくさんある場合は、余ったスペースを貸し出して共有することができます。駐車スペースが決められた時間だけ使用される場合は、空いている時間を他の人と駐車するために共有することができます。このようにして、駐車問題は確実に緩和されます。 このモデルは政府部門から高く評価されているとみられる。2019年11月、北京市は「市内の駐車場の有料段階的シェアリングの推進に関する指導意見」を発表し、「市内全域の駐車場の有料段階的シェアリングを推進する」と言及した。意見書では、駐車場を共有する両当事者が、料金、駐車時間、契約違反の責任などについて合意書に署名する必要があることが明記されており、駐車場を共有する実践にとって重要な保証となっています。 2. スマートパーキング もちろん、駐車スペース資源の不足は、シェアリングだけでなく、駐車効率を向上させることでも解決できます。 スマート駐車場とは、IoT、ビッグデータ、ロボットなどの技術や設備を活用して、駐車料金の自動インテリジェント徴収を実現する駐車場です。近年、駐車問題の深刻化と自動駐車技術の急速な進歩に伴い、スマート駐車場も急速に増加しており、駐車問題の解決、駐車効率の向上、都市空間の利用率の向上、スマートシティの構築を促進するための重要な手段となっている。 2017年初頭には、南京孔子廟付近にスマート駐車場がデビューし、同年8月には深セン市龍崗区母子保健病院のスマート駐車場プロジェクトが正式にスタートし、さらに2018年には杭州市湖浜銀泰コンプレックスにあるスマート駐車場が正式に使用開始されました。現在までに、スマート駐車場の建設は最高潮期を迎え、駐車問題の解決におけるスマート駐車場の役割はますます顕著になっています。 一方では、スマート駐車場は AGV ロボットを利用して駐車操作を実行するため、駐車効率とスペース利用率が大幅かつ効果的に向上し、潜在的な安全上の危険を回避できます。他方では、車の所有者は車をガレージのインタラクション エリアに運転し、インテリジェント管理システムを使用して駐車手順を完了できるため、駐車体験がよりシンプルで便利になります。あらゆる面での最適化により、駐車の遅さや駐車待ち行列などの従来の問題が大幅に改善されました。 3. 自動運転 また、世界各国が協調して取り組んでいる自動運転も、駐車問題を解決する有効な手段となり得る。 従来の自動車と比較して、自動運転車は車両運転に対する人間の影響を回避するため、運転はより安全で秩序があり、将来的にはますます多くの人が自動運転車を選択するようになるでしょう。自動運転技術の最初の商用利用はタクシーやバスなどの公共交通機関になるとみられており、これにより人々の自家用車への依存が徐々に減少し、駐車スペースへの圧力が軽減されることになるだろう。 今後は自動運転タクシーやバスを中心とした交通エコシステムが完成し、都市部の自動車数は減少し続ける可能性があり、都市部の駐車場需要も減少傾向を示すだろう。長期的には駐車場の利用率の低下は避けられませんが、将来的には駐車場の大部分が改修・活用され、都市部の商業・住宅スペースが拡大する可能性があります。しかし、短期的には駐車場の成長の勢いは弱まらないだろう。 結局のところ、自動運転車を大量生産して公道に走らせるのは簡単なことではありません。安全性を前提とし、技術の継続的な向上、法律やインフラの整備も必要です。現段階では、自動運転技術はまだL3、L4の段階にあり、完全な自動運転にはまだ程遠い。同時に、自動運転車に適した道路インフラを整備する必要があり、道路の安全性も確保する必要がある。総じて、普及への道のりはまだ長い。 |
<<: デジタル時代においてヘルスケアサービスをより良くサポートするにはどうすればよいでしょうか?
>>: 新たな黄金の10年が近づく中、人工知能はどのような機会と課題に直面するのでしょうか?
人工知能技術の急速な発展により、画像認識や音声認識など多くの分野で大きな進歩を遂げ、一部の分野では人...
子どもたちが小学生の頃、時間を大切にすることを教えるために、大人たちは「時間はお金であり、お金で時間...
[[341780]] ▲写真:ゲッティベインが 1,700 人以上のビジネス リーダーを対象に実施...
Agora.ioは3月9日、モバイルゲーム向けリアルタイム音声サービス「AMG Voice(Agor...
人工知能の急速な発展に伴い、ナレッジグラフの実装と商業化の可能性は継続的に強化され、社内のデータ分析...
近年、GPT、GLM、LLaMAなどの大規模言語モデルは自然言語処理の分野で大きな進歩を遂げており、...
この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...
まとめこの記事では主に、プロンプトを最適化することで ChatGPT の使用を改善する方法について説...
[[359388]]政府機関による顔認識技術の利用に対する法的規制に関して、特別ライセンス制度は、顔...
問題を解決するには、説明するのではなく検証する[[284237]]多くの IoT プロジェクトの提示...
Microsoft、Baidu、Alibaba、Tencent、Xiaomi が市場参入を発表した...
「2022年は自動運転産業の発展にとって最も重要な年となるだろう。乗用車の運転支援分野での競争は正...
この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...
透明性は、倫理的なビジネス上のジレンマにおいて重要な役割を果たすことがよくあります。情報が多いほど、...