道路交通致力低碳化,人工智能助力碳达峰

2021/04/12

在碳达峰、碳中和的愿景下,交通运输业作为第三大碳排行业,节能减排刻不容缓。道路交通在交通运输业的整体碳排放中,占比高达84%,理应成为减排的重要发力点。构建低碳道路交通网络,应注重人工智能(AI)等新技术的数字化赋能,推动对快速减碳的创新应用:


第一,控制私家车交通需求是深度减排的重点方向,AI和网联化可引导降低私家车使用强度;第二,拥堵和城市规划不足也会加剧排放,AI可促进道路运行效能加速优化;第三,道路移动源的排放监测核算难度较大,车联网和大数据可提供技术支撑。


为尽早实现交通运输业碳达峰,加强低碳交通系统建设,应进一步发挥AI等技术优势,提供道路交通疏堵减排的解决方案。我建议:


一、 以智能化改造增强公共交通吸引力,提升公交出行分担比例。

第一,建议各级政府在智能交通新基建中安排专项资金,加大对公交车载智能终端、公交信号优先技术改造的财政投入。

第二,调整路权分配原则,提升公交等绿色交通路权,建立与脱碳目标挂钩的公交出行分担率,探索建立智能调度提升正点率和舒适度的出行质量评价。


二、 加大智能道路研发建设和标准化工作,破除交通基础数据信息壁垒。

第一,通过财政补贴等手段鼓励 AI、物联网、通信企业参与智能道路技术攻关和基础设施建设, 针对智能网联车载、路侧设备关键技术(测试评价、信息安全等)制定统一标准。

第二,对道路交通主管部门(规划、交警、建委等)设立交通网联数据协调交换机制,丰富车路协同应用数据来源,政企共建道路场景库支撑技术测试和应用示范。


三、 编制道路运输业碳排放核算方法指南,基于实时数据建立在线监测平台。

第一,结合行业特殊性和新技术,编制道路运输业碳排放核算方法指南,探索引入机器学习等在排放数据收集中的应用,提升移动排放源溯源准确率。

第二,生态环境部牵头,通过推进全国层面的遥感监测,远程OBD监控、排放检验等移动源实时数据采集和联网共享,加快建立道路运输领域能耗与排放在线监测平台。


(提案人:沈南鹏  红杉资本全球执行合伙人)

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