智慧城市揭示了互联汽车数据

Otonomo在其对50个智能城市如何使用车辆数据的研究中发现，美国大约四分之一的智慧城市利益相关者使用嵌入道路和收费站的传感器来改善高速公路状况和生活质量。

该调查由市场分析公司Leade to Market于2021年7月进行，旨在解释城市使用车辆数据来提高市民生活质量的方式。

受访者被问及当前的使用情况及其所支撑的服务，以及与新兴技术相关的实施，数据收集和变化的挑战。

该调查包括来自24个州的高管，高级交通总监和其他决策者，以了解他们如何使用车辆数据来改善城市管理和居民的生活质量。

虽然62%的受访者表示以某种形式或形式将车辆数据用于政策目标，但只有8%的受访者能够直接访问联网汽车数据。

更常见的是部署交通摄像头，根据视觉道路镜头产生见解。通过计算机视觉软件或控制室工作人员的分析，它们占车辆数据使用量的32%，其次是传感器（24%），人类测量员和手机数据（各占16%），联网汽车数据（8%）和地理信息系统（4%）。

"这项调查证实了我们在该领域所看到的，即为了以有意义的方式为智能城市发展提供动力的联网汽车数据，他们需要转向单一的互联数据源，"Otonomo首席执行官Ben Wolkow说。

该报告对电动汽车基础设施在智慧城市方面的有效性提出了质疑。大约三分之一（34%）的人已经或计划使用电动汽车充电点，但62%的人表示他们很难可靠地捕捉电动汽车的见解。

大多数人（68%）报告使用车辆数据来管理大规模事件，尽管只有22%的人利用它进行日常实时交通管理。

另有31%的公司计划在未来整合实时交通管理。

超过三成（36%）的人依靠车辆数据来缓解商务旅客和游客的城市瓶颈，另有28%的人计划使用此功能。

其他应用包括改善道路管理和基础设施（18%），分区和城市规划（18%），管理事故热点（14%），停车（6%）和减轻环境影响（2%）。

近一半（46%）的人希望将车辆数据整合到公共或私人交通规划系统中，其中30%的人预计会有更多的车辆数据收集来支持这一点。

虽然联网汽车数据在当今智慧城市分析中所占的比例不到十分之一，但Wolkow表示，它的使用加强了预测性维护的经济案例，通过简化数据处理所需的工作负载，帮助提前识别坑洼或损坏的交通指示器。

"联网车辆数据不仅使智能城市更加智能，而且当用于实时安全，应急计划和减少拥堵时，它可以挽救无数人的生命，并实现更好，更清洁的城市体验，"他说。

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