自動駕駛出租車（Robotaxis）的普及被視為緩解城市交通擁堵的“靈丹妙藥”，但現(xiàn)實可能走向反面。全球多個城市的研究和實際案例表明，若缺乏有效監(jiān)管，自動駕駛技術(shù)可能加劇道路擁堵，甚至引發(fā)新型交通困境。這一發(fā)現(xiàn)對公共交通機構(gòu)、出行運營商和城市規(guī)劃者提出了新的挑戰(zhàn)：如何在技術(shù)浪潮中平衡效率與公平，避免陷入“高科技擁堵”的陷阱？
自動駕駛技術(shù)的擁護(hù)者常描繪這樣一幅圖景：無人駕駛車輛通過精準(zhǔn)調(diào)度、減少人為失誤和優(yōu)化路線，顯著提升道路通行能力。然而，麻省理工學(xué)院（MIT）的一項研究潑了冷水：超過三分之一的美國城市官員擔(dān)憂，自動駕駛出租車可能增加車輛行駛里程、加速城市擴張，并分流公共交通客流。在中國武漢、深圳等試點城市，“蘿卜快跑”等無人駕駛車輛因車速過慢、無故停車等問題，已被市民多次投訴“加劇擁堵”。這些案例揭示了一個被忽視的真相：自動駕駛并非自動解決擁堵問題的“萬能鑰匙”，其實際效果高度依賴管理策略。
自動駕駛出租車加劇擁堵的機制可從四個維度解析。首先，它可能引發(fā)“誘導(dǎo)需求”——當(dāng)出行變得輕松如“私人司機”服務(wù)，原本選擇公共交通、步行或騎行的人群可能轉(zhuǎn)向自動駕駛出租車。加州大學(xué)戴維斯分校的研究顯示，若網(wǎng)約車不存在，加州近半數(shù)Uber和Lyft行程會轉(zhuǎn)向更可持續(xù)的出行方式，或根本不會發(fā)生；另有6%的行程是新增的。這意味著，便利性驅(qū)動的需求增長可能直接推高道路車輛密度。
其次，空載巡游成為新問題。自動駕駛出租車無需支付停車費，可能長時間在市中心“繞圈”等待乘客，導(dǎo)致道路資源被無效占用。德克薩斯大學(xué)的模擬發(fā)現(xiàn)，共享自動駕駛車隊中，30%至40%的里程可能處于空駛狀態(tài)，與當(dāng)前人工網(wǎng)約車的空駛比例相近。里斯本的案例更極端：若全面采用共享自動駕駛汽車，總行駛里程可能激增89%，其中空車重新定位和誘導(dǎo)出行是主要推手。
第三，自動駕駛可能加速城市擴張。當(dāng)通勤時間從“浪費”變?yōu)椤翱衫谩保ㄈ绻ぷ骰驃蕵罚藗兛赡苓x擇居住在更遠(yuǎn)的郊區(qū)。羅馬的調(diào)查模型顯示，約40%的受訪者表示，若自動駕駛通勤可靠，他們愿意搬至郊區(qū)，但這將導(dǎo)致通勤距離延長12%，總車輛行駛里程增加33%。城市邊界的擴張意味著更多汽車行駛更長的距離，進(jìn)一步擠壓主干道容量。
最后，公共交通面臨被蠶食的風(fēng)險。自動駕駛出租車若未與公共交通深度整合，可能成為競爭對手而非補充。無縫銜接的自動駕駛服務(wù)可能吸引乘客放棄公交換乘，導(dǎo)致公共交通客流下降、資金減少、服務(wù)惡化。綜合模型預(yù)測，在無監(jiān)管情景下，公共交通客流量可能驟降75%。現(xiàn)實中，Uber和Lyft進(jìn)入城市市場后，公交使用量每年下降約1.7%，鐵路下降1.3%，這一趨勢可能因自動駕駛的普及而加劇。
如何避免自動駕駛技術(shù)“反噬”城市交通？專家提出四大監(jiān)管方向。其一，地理圍欄限制運營區(qū)域。通過劃定自動駕駛出租車的允許行駛范圍，尤其在高峰時段，防止其在市中心形成擁堵熱點。其二，整合票務(wù)系統(tǒng)。將自動駕駛出租車納入公共交通“最后一公里”接駁網(wǎng)絡(luò)，通過一張通票覆蓋多模式出行，鼓勵乘客優(yōu)先選擇高容量公共交通。其三，對空載和低載客量里程收費。借鑒擁堵定價機制，對無乘客的自動駕駛車輛征收額外費用，或根據(jù)載客量動態(tài)定價，抑制無效巡游。其四，強制數(shù)據(jù)共享與公共監(jiān)督。要求運營商實時共享車輛位置、路線和載客量數(shù)據(jù)，便于交通管理者監(jiān)控干預(yù)，并設(shè)定服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)（如最低每英里乘客數(shù)閾值），確保技術(shù)部署服務(wù)于公共利益。
城市已通過擁堵定價管理道路空間，自動駕駛出租車需遵循同樣邏輯。例如，對單乘員自動駕駛行程收費、將街邊停車位改為上落客區(qū)或公交專用道、強制數(shù)據(jù)共享協(xié)議等措施，均可控制其影響。這些工具本質(zhì)上是現(xiàn)有交通管理策略的升級，旨在引導(dǎo)自動駕駛技術(shù)遠(yuǎn)離擁堵模式。若城市未能及時行動，可能面臨比當(dāng)前更嚴(yán)重的交通困境——一種由算法驅(qū)動、難以通過傳統(tǒng)手段緩解的“高科技擁堵”。
