编译：集智翻译组

原文：https://www.dezeen.com/2018/05/23/algorithms-half-taxi-numbers-carlo-ratti/

论文：https://www.nature.com/articles/s41586-018-0095-1

麻省理工学院 Senseable City Lab 主任Carlo Ratti主导的一项新研究表明，如果人类司机被自动驾驶取代，城市中的出租车数量将减少一半。

这项研究指出，如果自动驾驶汽车由算法调度，那么只需一半的车辆便能完成相同的旅客运输量。

然而，Ratti也警告称，自动驾驶的出租车最终可能导致“超现实的交通堵塞”，因为将会有更多的乘客为了获得自动驾驶车辆提供的优质服务而放弃选择公共交通出行。

1.算法主导下的高效出行

Ratti的这项研究发现，如果对出租车路线进行合理优化，并通过技术提升共享出行的体验，城市地区的出租车就可以被更高的效率的部署。

即使保留了人力车辆运营商，如果路线和调度是由算法决定的，而不是由司机决定的话，城市对车辆的需求也会减少30%。

Ratti告诉我们：“这份研究表明，在大城市中，即便驾驶方式依然采用当今的人类驾驶，单单通过改变出租车系统的管理和调度方式，也可以极大地提高出租车系统的效率”。

“然而，要做到这一点，目前运营出租车的商业模式——基本上有400年的历史——应该转变为一个集中运营的智能模式。”

2.共享自动驾驶车辆让城市更拥堵？

但是更好的技术可能不会减少城市的拥挤状况，因为共享自动驾驶车辆的出现将导致人们对出租车服务需求的增长。

Ratti说：“共享自动驾驶交通工具的预期效果之一，是人们对共享自动驾驶需求的增加。”

这份声明呼应了交通设计师Paul Priestman的说法，他今年早些时候告诉我们，自动驾驶汽车可能导致更严重的交通堵塞。

Priestman说：“关于自动驾驶汽车有很多讨论，但我的观点是，在所有自动驾驶汽车都能相互通信、服从统一调度之前，你将会看到的只能是大量自动驾驶汽车出现在街道上，车内没有人——因为车辆正在打算去接某个人，而这些汽车将会造成更严重的交通拥堵。”

他继续说：“这将使情况恶化，而不是改善局面”。

3.“最小车队”问题

“最小车队”问题困扰了科学家多年，这意味着城市当局和出租车公司一直都无法计算出提供高效服务所需的最佳车辆数量。

Ratti是Carlo Ratti 协会的负责人，同时也是麻省理工学院 Senseable City 实验室的负责人。Ratti和他的团队声称已经解决了这个问题。他们的文章，题目为《Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility

》发表在今天的《Nature》杂志上。

该论文表示，他们通过提出一个数学模型，解决了最小车队问题（minimum fleet problem）。这个模型会计算一个城市中，人类出行所需的最少车辆数。