佳都科技李德紘:TOD模式下的信息互联,打造湾区一小时生活圈

轨道交通
亿欧
李德紘
2019-06-11 · 15:33
[ 亿欧导读 ] 5月23-24日,由亿欧主办的GIIS2019中国智慧城市峰会在北京举办。新加坡国家工程院院士、佳都科技全球智能技术研究院院长、交通大脑研究院院长李德紘出席峰会,并发表了《公共交通导向开发模式下的信息互联》的主题演讲。
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李德紘在演讲中表示:现在,人工智能、大数据、云平台、移动支付等各种各样的技术,提供的是一种信息上的连接,因此如果我们把公共交通导向下的信息互联和新一波的技术所带来的改变进行有效的结合,相信能够助力中国未来的城市化发展。

以下是李德紘的演讲全文,亿欧智慧城市在不改变嘉宾原意的基础上,进行了编辑。


今天非常高兴主办方的邀请让我有机会来与大家分享这个主题。刚刚提到我在交通领域,特别是智能交通有20年的从业经验,指的是我过去20年都在新加坡国立大学担任教职,我目前也还是新加坡国立大学的长聘教授。

其实在准备这个讲题的时候,我原本有计划与大家分享佳都科技旗下公司,方纬科技的交通大脑。我想这个题目可能是非常切合智能交通听众的期待或者兴趣,刚刚关积珍理事长也特别提到了在智能交通方面,国内许多的城市都在开展交通大脑的落地实践,但是后来我决定和大家分享另外一个东西,不一定是围绕着我们公司主体的业务,而更多的是传播一种理念。

我相信在座的各位,许多都是交通专业出身,都是交通领域的从业者。在这一方面我们需要思考如何来对整体的交通系统有更宏观的视野,我们可以借助世界上的比较好的案例,比较成功的实践,同时来反思目前中国在快速经济发展的步伐之下,怎样把城市的发展和交通的发展这件事情做好?我个人认为这个议题是非常经典的交通学理念,但是经过这么多年,我想也是时候重新去审视这个议题,来看这个议题如何在新时代框架下发挥积极的作用。

公共交通导向开发模式下的信息互联TOD    

TOD模式:以公共交通为导向的开发模式(transit-oriented development,TOD),是规划一个居民区或者商业区时,使公共交通的使用最大化的、非依赖汽车化的规划设计方式。我今天想要和大家分享的“公共交通导向开发模式下的信息互联”就是大家非常熟悉的TOD。

首先我要谈的是以公共交通为导向的议题,这样的议题是非常符当前时代背景的。在“一带一路”的背景之下,从国家整体发展来看,粤港澳大湾区的发展是一个重要的举措,粤港澳大湾区不仅包括了广东省的主要城市广州市、深圳市,同时还涵盖了香港、澳门特别行政区。如何有效的将粤港澳大湾区打造起来、连接起来,把粤港澳大湾区建设成为中国新一代经济发展重要的驱动力?为了实现这个目标,在粤港澳大湾区内部实现快速便捷的联通是非常重要的工作。据我个人的观察,尽管目前受到了许多外部环境的困难,但中国自身科技的提升配合粤港澳的区位优势,已经为区域型交通模式创新发展创造了相当好的机会

TOD对于中国来讲并不是一个全新的概念,但是由于缺乏整合的开发,TOD的很多理念并没有充分实现。如何把公共交通、公共运输的地铁车站打造成一个有效的枢纽,在这个枢纽当中是否可以变成垂直换乘,甚至公交站点也在地铁车站枢纽站里面?但是往往由于地下交通的体量太大,它跟地面交通又产生了许多的冲突矛盾,所以在实际的生活当中也经常发生“枢纽不成反而变成了交通死结”的情况。

回归到TOD本身的意义,就是公共交通结合周边的土地开发,包括在车站范围内提供住宅、提供写字楼、甚至提供各种各样商业的服务,让生活在这个城市当中的人会出于主动的意愿选择使用公共交通,而非迫于无奈,我想这是TOD可以带给我们最重要的一个好处。

以地铁的站点为中心的发展要同时结合交通和城市规划。我想我们做交通,无论是智能交通还是传统的交通规划,都是不能置身于城市规划外的。而TOD可以提供一个非常好的结合点,让我们把交通和土地使用做整体的考量。

两个国际案例

TOD在国际上有较早实践经验的可能是在日本,当然也不是日本独有,新加坡和粤港澳大湾区的香港基本上也是这样。TOD最初发展的阶段叫做交通弱连接性,也就是说有这个车站但是它和附近的连接是比较弱的,弱不一定不好,而是只是单纯发挥公共交通场站的功能。后来发展成地铁车站与周边开始有联通通道,可以跟附近的系统中心连接。这一步是如何连接起来的?

在座各位如果有去过新加坡的话,就会发现新加坡绝大部分或者所有的地铁站方圆550米之内都有有盖走廊。有盖走廊保证了即使在刮风下雨的天气条件下,人们仍然可以方便地抵达地铁车站使用公共交通。新加坡曾做过一个调查发现,受访者不选用公共交通地主要原因,并不是因为公共交通本身的服务质量不好或者是不可靠,而是因为他无法克服或许只有500米、400米的步行距离。新加坡有独特的气侯条件,天气非常的闷热,那么如何能够营造舒适的步行环境?新加坡很好的解决了这一问题。再看看日本的情况,它建立了局部性的地下城市,再加上跟商业以及住宅一体化的设计,人们通过公共交通尤其是轨道交通迅速的到达了站点之后可以继续的利用周边物业内的步行环境来到达最后出行的终点,这一点很重要。

之后TOD发展进入到了第三、第四个阶段,达成了具体活动区位上空间的连接性。这里还有两个比较经典的例子。新加坡有一个主要地铁换乘站叫做裕廊东,裕廊东在早期发展的时候就是按照TOD的理念来实施的,但是这个理念一直到大约7年前才具体落地,也就是说之前长时间它就是在一堆草地当中的一个地铁站。这么说可能有点夸张了,但是今天我们看到裕廊东地铁站是新加坡两条主要地铁线路的交汇点,同时通过联合土地开发,在车站的范围之内提供了购物商场、居住办公等多种城市生活功能的满足。

在国际上谈TOD基本上有两种发展模式。一个发展模式可以用日本的涩谷举例,涩谷车站就是中心的枢纽。另外一种发展模式是基本上不能算枢纽而是提供传统的居住市镇,不是要把每一个枢纽发展成副中心或者第二个商务中心,更多的车站需要按照当地的情况来做整体的规划。

首先看涩谷车站,日本轨道交通的复杂度也许是世界第一的,以涩谷车站来讲,有5个不同的运营商,包括日本的国铁、日本的东京都铁路还有其他私营铁路。日本可能也是世界上唯一的铁路彼此之间可以有超车的情况发生的国家,不同的运营商使用同样的轨道系统来进行运营,复杂度非常高。除此之外,枢纽车站又是巨型生活功能的中心。在涩谷车站,其本身功能的完整性使得它成为了在日本京都的范围之内最主要的一个综合型交通枢纽,而这个枢纽就是以公共交通、轨道交通作为主要的驱动力。

再来看新加坡的金文泰,这是一个典型的、以居住为主的卫星城镇。在这个城镇,由于土地本身是分区管制的土地,因此每一个市镇必须要有一个中心,这个中心就是按照地铁站以及公交换乘站一体化理念去改造的。这个车站十年前并不存在,它不是按照TOD的理念规划,是之后叠加上去的。

当我们在做都市更新一体化的发展的时候,如果可以按TOD的理念来做这件事情,整体的发展就可以有不一样的面貌。这个不一样的面貌可以把这个地区交通理顺,同时也让整个地面交通以及在我之后许多的发言嘉宾都会提到智能交通里面许多的场景,在真正落地应用的时候变的比较轻松。

因此,单从TOD的角度来看,一方面,传统的TOD做的比较多就是空间上的连接,借助空间上的连接来达到功能上的连接;而另一方面,现在我们大家非常耳熟能详的人工智能、大数据、云平台、以及移动支付互联网等各种各样的技术,提供的其实是一种信息上的连接。因此我们怎么样能够把TOD和新一代技术有效的结合?我相信解决这个问题将是能够助力中国的城市化发展的。

大家使用公交,使用地铁,再到商场购物。在这样一连串的场景当中,分别有不同的数据库,但是我们没有一个全域的数据库。可是不同的数据库彼此之间是有关联性的,在我们各自的数据库当中并没有办法把这种关联有效体现出来。我们可以通过多模式的交通服务和支付渠道,把各种不同的出行者和不同时空环境的出行者拼凑成完整的出行链,并描绘出在城市当中活动的画像。我想TOD在今天虽然是一个经典的议题,但是我们其实是可以把新时代技术叠加进去的。

最后我要讲的是在演讲开始时提到的佳都科技主要业务范围当中的一块——智慧轨道交通。在智慧轨道交通领域,佳都今年中标了广州地铁比较大的118亿标案,在这样的背景之下,在广州“十三五”规划当中,我们将为广州市提供超过100座以上的智慧车站。我们将研究智慧车站本身特别的属性,同时去了解出行者在不同的数据库当中的连接性,把他的画像拼凑起来。我们可以为其中的每一个车站赋能,赋予它应有的功能或者是说赋予它更新的功能。

在演讲开始时我还提到了粤港澳大湾区的建设,粤港澳大湾区内部连接非常重要的目标就是打造粤港澳大湾区1小时生活圈,也就是说我在1小时之内可以利用轨道交通很便利地在粤港澳大湾区的城市中出行。这当中我们依赖的不是高铁,而是高效能的城市轨道交通系统。所以广州地铁需要和临近的城市地铁串联起来,来助力大湾区达到一张网联通的智慧交通系统。在实现这个目标愿景和完成整体粤港澳大湾区的发展的时代背景下,我相信可以将TOD的理念和新的时代科技紧密结合,期望在粤港澳大湾区看到一个比较新的不一样的城市整体的发展!我今天的分享就到这里结束,谢谢各位。

关于佳都科技

佳都科技是中国人工智能技术与产品提供商,为全球提供人脸识别、视频结构化、知识图谱、大数据技术与服务。公司于1999年在上海证券交易所A股主板上市。总部位于中国广州,在中国30多个区域设有分公司或办事处,员工超过2000人,拥有科学家研发团队,设立了佳都科技全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院,建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心,承担了数十个国家及省部级重大科研项目,累计申请国家发明专利、软件著作权超过500项。

佳都科技掌握四大核心技术:人脸识别、视频结构化、知识图谱、智能大数据等人工智能关键核心技术。

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