智能交通咨询委员会成员、Schweiger咨询公司总裁Carol Schweiger分享了她对技术驱动的移动出行的未来的看法，并确定了在2022年剩余时间内将在该领域发挥重要作用的五个关键战略——特别关注MaaS的发展。
到目前为止，你可能已经阅读了大量预测2022年技术驱动的移动出行领域将会发生什么的文章。虽然这是本文的主题，但我认识到，没有一个好方法可以解决我们目前所有的交通挑战。例如，许多文章提到电气化是解决其中一些挑战的方法，尽管电气化绝对是众多解决方案之一，但它不太可能解决交通拥堵或改变公共交通的出行行为。2022年，有五项战略将在技术驱动的移动出行中变得非常重要（不按任何特定顺序）。
混合运输
首先，我们看到许多机构开始探索或实施混合运输服务。目前，混合运输服务被定义为将需求响应式运输或辅助运输与其他按需运输服务（如微型运输）合并为一项的服务。考虑混合运输的一个原因是降低辅助运输服务的典型高成本（例如，在美国，《美国残疾人法》（ADA）要求辅助运输服务是固定路线服务的补充）。通过使用新的调度软件，混合运输服务现在已经成为可能，并且正在不同的地方部署，包括美国内布拉斯加州的林肯市，林肯的公共交通机构StarTran使用相同的车队和司机来提供辅助运输和微型运输服务。“汇集的乘客将不同的人群聚集在一起，最终使社区更加紧密，同时最大限度地提高运营效率和乘客体验。”[1]另一个提供混合运输服务的例子是德克萨斯州拉伯克市的花旗巴士公司。混合被定义为将需求响应式交通或准交通与其他移动按需服务(如微交通)合并为一种服务。公平、多样性、可及性和包容性
第二，对解决技术驱动的移动出行中的公平、多样性、可及性和包容性（EDAI）的浓厚兴趣将扩大到进行公平影响评估，定义关键的公平维度和指标，并制定移动出行公平框架。该领域的一个独特项目是开发公平评估工具，作为美国交通研究委员会（TRB）交通合作研究项目（TCRP）B-47：“转型技术对服务不足人群的影响”的一部分。在该项目中，确定了新移动出行服务的四个公平维度：
公司、市场和竞争
法规和补贴
地域和司法管辖区
利益相关者群体。
此外，该项目还确定了服务不足群体中各种移动出行服务的障碍，然后研究了这些障碍消除后移动出行服务的使用情况。该项目将持续到2023年3月，正在制定一个带有数据、方法和指标的纠正措施指导手册，以实现移动的包容性，如图1所示[2]。
图1 TCRP项目B-47：转型技术对服务不足人群的影响。2021年在德国汉堡举行的智能交通系统（ITS）世界大会上，英国交通部（DfT）首席科学顾问Sarah Sharples教授描述了公平影响评估（EIA），以及智能交通系统中公平的未来，其中包括以下四种方法：
3.解决公平与其他因素之间可能存在矛盾的区域（例如，电动车，街头充电桩）4.认识到包容性的广泛特征（例如，干预措施的地理分布）
另一个将EDAI纳入技术驱动的移动出行项目的例子是瑞典国家道路和运输研究所进行的4All项目，该项目研究了自动驾驶公交车。这个项目研究了如何定义和处理无障碍环境，以及使用自动驾驶车辆的意愿和能力，以及如何将从Linköping的Vallastaden试验中获得的EDAI经验应用到其他地方。智能交通Leah Hockley与Chia Ling Koh，Steve Yu和Parveen Arora一起与国际律师事务所Osborne Clarke合作的三集小视频系列的第二部分，讨论了亚洲的移动出行趋势以及提供数字支付系统、智能车辆和电动汽车的法律挑战。出行即服务
第三，2022年可能会看到与出行即服务（MaaS）相关的几个挑战得到解决和克服。MaaS面临的五大挑战包括：
1.需要跨组织进行协作，特别是将大量不同利益相关者聚集在一起的复杂性3.缺乏信任和意愿，无法在MaaS参与者之间共享数据4.数据共享使参与者暴露在外，但不能保证增加旅行次数或收入5.当价值链包括公共和商业行为者时，要在整个价值链上分配或分享公共补贴/收入并不容易。
解决其中几个挑战的一种方法是使用现有的MaaS标准，例如TOMP-API，这是荷兰合作努力的结果，旨在为任何MaaS生态系统中的运输运营商和MaaS供应商（TOMP）之间的技术通信创建的一种标准化语言。其他方法包括新的MaaS商业模式和架构，其中许多是在2021年德国汉堡ITS世界大会期间推出的，例如移动代币、MaaS服务链接（LOS）概念、以用户为中心的信托（UCT）和统一移动管理模型。[3]MaaS中的行为科学
第四，在MaaS中对行为科学的探索和应用将得到极大扩展。由于MaaS被吹捧为影响出行行为的一种方式，令人惊讶的是，直到最近，研究人员和从业者才认识到，行为科学在设计MaaS系统方面可能非常有用。幸运的是，关于利用行为科学来设计MaaS的讨论现在比以往任何时候都要多。最著名的MaaS研究者之一Jana Sochor指出了行为科学应该被纳入MaaS设计的几个原因：“重要的是要记住，对潜在的MaaS用户提出了很多要求，因为集成的移动服务可能很难掌握，特别是当它们在很大程度上仍然不可观察和不可测试时。“研究参与者或潜在客户不仅必须1）尝试理解一般的新服务概念（MaaS），而且还必须2）尝试理解具有非常具体、详细的服务报价的MaaS的特定表现（在理论研究的情况下，他们无法观察或测试的服务），同时他们还需要3）思考（可能是第一次）他们的交通需求和用途，4）估计[服务]可能与他们的交通需求和用途的匹配程度（也考虑到使用模式可能会因使用该服务而改变），5）决定他们是否愿意加入并承担成为客户的风险（并可能忍受新服务的“成长之痛”），更不用说他们愿意为此付出多少代价了。然后，6）真正地进行行为改变（在这种情况下，学习使用新服务，以及可能重新组织一个人的日常生活并改变其对交通的使用），这是一个复杂且具有挑战性的过程，在任何和所有阶段都很容易被破坏。此外，7）交通用户很少做出单方面决定，而是与其他利益相关者成员协调其活动，这影响了交通需求和行为，即如果不够困难，变革过程可能需要一群人改变他们的行为。”[4]移动出行数据问题
最后，在移动出行数据的生成、分析、存储和使用方面，将更加注重解决EDAI和伦理问题，这个话题在2021年的ITS世界大会上被首次讨论。英国ITS秘书长Jennie Martin指出了关于ITS和移动出行数据的四个主要因素，我们需要考虑这些因素，确保其不被以负面方式使用：
4.数据公平性：数据存储多长时间以及数据如何使用？关于如何解决这些以及与移动出行数据相关的更多相关因素的最新例子，可以在“促进包容性标准的制定-理解数据和数据分析的作用-指南”[5]中找到。这份具有里程碑意义的文件涵盖：
1.在标准制定中选择、评估和使用数据的方式，包括不同的数据类型和处理方式3.认知偏差如何改变数据被解释并纳入决策过程的方式4.数据和数据模型如何在标准开发过程中引入偏差或排斥5.数据偏差或排斥的影响以及受影响的社区。这可以包括与受保护特征以及非受保护特征有关的影响。[6]此外，通过帮助标准制定者增强信心和专业知识，培养他们在处理数据时可以考虑到包容性的能力。文件还强调了数据的局限性，有助于将伤害降到最低，并支持产生更可靠的输出，从而无偏见地服务于不同人群。总体而言，这些文件加强了标准制定组织的风险管理。[7]参考文献
1.https://sparelabs.com/en/customer-stories/startran-paratransit/
2.Ipek Sener，德克萨斯州交通研究所，该项目的首席研究员
3.https://itsworldcongress.com/the-congress-report/
4.https://www.itf-oecd.org/sites/default/files/docs/maas-user-service-design.pdf
5.https://shop.bsigroup.com/products/enabling-the-development-of-inclusive-standards-understanding-the-role-of-data-and-data-analysis-guide/standard
6.https://shop.bsigroup.com/products/enabling-the-development-of-inclusive-standards-understanding-the-role-of-data-and-data-analysis-guide/standard
Carol Schweiger拥有超过40年的经验，在交通技术咨询方面获得了国内和国际的认可。她在多个专业领域拥有广泛而深入的专业知识，包括公共机构的技术战略、公共交通技术、旅行者信息战略和系统以及系统工程。Schweiger已为超过55个交通机构提供了技术援助，她与美国国家运输协会（NTI）共同开发了五项运输技术培训课程，并担任其首席讲师，开发了六个有关运输技术标准的模块，还撰写了许多交通合作研究计划（TCRP）的综合报告和完整的TCRP报告。
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