Препятствия, мешающие быстрому развитию интеллектуальных транспортных систем.

(Газета Dan Tri) – Препятствия, связанные с инвестиционным капиталом, человеческими ресурсами, доступом к данным и синхронизацией систем, мешают внедрению интеллектуальных транспортных систем соответствовать ожиданиям.

Интеллектуальные транспортные системы помогают снизить заторы на дорогах и количество аварий, а также повысить эффективность общественного транспорта (иллюстративное изображение: ST).

Ограничения в капитале, человеческих ресурсах и синхронизации системы.

В качестве глобальной тенденции во многих странах внедряются интеллектуальные транспортные системы для решения таких городских проблем, как пробки, аварии, загрязнение воздуха и низкий уровень использования общественного транспорта.

Во Вьетнаме многие крупные города также начали пилотное внедрение интеллектуальных транспортных систем.

По мнению экспертов из Viettel Solutions, большинство муниципалитетов в настоящее время хорошо осознают важность ИКТ для повышения эффективности управления, снижения транспортной загруженности, обеспечения безопасности и продвижения к устойчивому городскому развитию.

Интеллектуальные транспортные системы (ИТС) — это совокупность решений и технологий, включая датчики, камеры, ИИ, Интернет вещей, большие данные, облачные вычисления и т. д., применяемых для управления, эксплуатации и мониторинга дорожного движения с целью: снижения заторов и аварий; повышения эффективности общественного транспорта; предоставления информации участникам дорожного движения в режиме реального времени; и оказания поддержки регулирующим органам в создании умных и устойчивых городов.

Однако на практике многие населенные пункты по-прежнему сталкиваются с трудностями, вызванными четырьмя основными препятствиями: нехваткой инвестиционного капитала, нехваткой квалифицированного персонала, противоречивыми данными и фрагментацией системы из-за использования решений от различных поставщиков.

«Среди них наибольшую проблему по-прежнему представляет собой вопрос привлечения инвестиционного капитала», — заявил эксперт компании Viettel Solutions, имеющий опыт успешного внедрения более 20 интеллектуальных транспортных систем в стране и за рубежом, включая Дубай, Перу и Кувейт.

В частности, в провинциях и городах с ограниченными ресурсами местных бюджетов недостаточно для покрытия первоначальных инвестиционных затрат на цифровую инфраструктуру, оборудование и центры управления, а также для поддержания и эксплуатации сложной и технически требовательной интеллектуальной интеллектуальной системы.

Кроме того, существенным препятствием являются и кадровые ресурсы. Нехватка специалистов в области технологий, коммуникаций, анализа данных и управления интеллектуальными системами затрудняет поддержание эффективности интеллектуальных транспортных систем во многих регионах.

В действительности большинство местных сотрудников, отвечающих за дорожное движение и информационные технологии, не прошли специализированную подготовку, необходимую для работы с современными системами.

Кроме того, отсутствие синхронизации и риск фрагментации системы усугубляют проблему.

Эксперты отмечают, что в некоторых населенных пунктах пилотные программы, такие как камеры видеонаблюдения, светофоры или программное обеспечение для обработки нарушений, внедряются поэтапно, но поскольку используются решения от разных поставщиков, системы не могут быть интегрированы, что приводит к разрозненности данных и трудностям в их эффективном использовании.

Межсекторальное взаимодействие и обмен данными также затруднены из-за отсутствия стандартизированных механизмов и координации между ведомствами и агентствами.

Это и есть то «узкое место», которое делает создание комплексного операционного центра таким сложным.

Политика, стандарты и первые шаги

В 2024 году Министерство науки и технологий выпустило национальный стандарт TCVN 13910 (совместимый с ISO 14817), состоящий из трех частей: определение данных интеллектуальных транспортных систем, управление регистрацией концепций данных и присвоение идентификаторов объектов.

Это первая правовая основа для стандартизации и обмена данными интеллектуальных транспортных систем в масштабах всей страны.

Правительство также ставит перед собой цель к 2025 году оснастить 100% автомагистралей интеллектуальными транспортными системами (ИТС), а также создать центры управления «умными городами» и системы электронного сбора платы за проезд (ЭЗП).

На скоростной автомагистрали Ханой-Хайфон внедрена синхронизированная интеллектуальная транспортная система (ИТС), включающая камеры видеонаблюдения, электронные табло с предупреждениями о происшествиях и непрерывный сбор платы за проезд, что стало ярким примером того, как ИТС может помочь снизить заторы и повысить эффективность работы.

Однако, по мнению независимых экспертов, несмотря на четкие стандарты и цели, в их реализации по-прежнему существует значительный пробел. Применение национальных стандартов непоследовательно в разных провинциях, механизмы межсекторальной координации слабы, и, в частности, ведущее ведомство по управлению данными интеллектуальных транспортных систем на национальном и местном уровнях не определено четко.

Ключевой момент: Синхронизация

По мнению экспертов, для решения этой проблемы необходимо разработать подходящую инвестиционную стратегию, отдавая приоритет повторному использованию существующей инфраструктуры, такой как камеры видеонаблюдения и системы светофоров, с целью оптимизации бюджета.

Одновременно с этим, местным властям необходимо снизить зависимость от посредников, используя крупномасштабную цифровую инфраструктуру передачи данных, высокую пропускную способность и современные облачные вычислительные платформы. Выбор поставщиков с сильными инфраструктурными преимуществами обеспечит стабильную работу и долгосрочную экономию средств.

Помимо инфраструктуры, высококвалифицированная техническая команда играет решающую роль в обучении и повышении квалификации местных чиновников. Применение таких ключевых технологий, как ИИ, Интернет вещей и большие данные, также позволяет автоматизировать многие процессы, снижая нагрузку на человеческие ресурсы на начальных этапах.

Полноценная интеллектуальная транспортная система должна включать в себя множество подсистем: интеллектуальное управление дорожным движением, моделирование дорожного движения, обработку нарушений правил дорожного движения и управление общественным транспортом (иллюстративное изображение: Nexcom).

Ключевым моментом является синхронизация. Если система не имеет связей или фрагментирована, ее эффективность будет ограничена. Поэтому решения должны обладать высокой совместимостью, быть способными гибко интегрироваться с устаревшими системами посредством стандартов передачи данных и даже создавать собственные адаптеры для объединения данных.

По мнению экспертов, полноценная интеллектуальная транспортная система должна включать в себя множество подсистем: интеллектуальное управление дорожным движением, моделирование дорожного движения, обработку нарушений, управление общественным транспортом, управление инцидентами, предоставление информации о маршрутах и ​​управление парковками.

Подсистемы могут развертываться по отдельности или синхронно, но необходимо обеспечить предотвращение фрагментации.

В частности, проблема межотраслевой связи и обмена данными может быть решена посредством механизма открытой связи, позволяющего интегрировать данные из различных ведомств и учреждений (транспорт, полиция, городское планирование, демографические исследования) в центральный операционный центр, обеспечивая обмен данными в режиме реального времени.

Это важнейшая основа для построения безопасной, эффективной и устойчивой интеллектуальной транспортной экосистемы.

Источник: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/rao-can-khien-giao-thong-thong-minh-chua-the-but-toc-20250912125632780.htm