Технологии помогают прогнозировать потребности жителей, планировать бюджет и принимать самые эффективные решения на основе больших данных. Уже сегодня во многих городах транспортные приложения используют данные камер, датчиков парковки, чтобы определять загруженность. Вот лишь несколько примеров:
🇺🇸 В Остине (Техас, США) большие данные помогают оптимизировать сигналы светофоров
🇬🇧 В Лондоне таким образом динамически устанавливаются тарифы на проезд. Ещё совместно Google город разработал маяки передачи звуковых инструкций через приложение для смартфонов. Это помогает людям с нарушениями зрения ориентироваться в общественном городском транспорте.
🇺🇸 А в Сан-Франциско работает умная система оплаты парковки.
В будущем города смогут даже выбирать тарифы, исходя из дорожной ситуации в реальном времени. И мы тоже смотрим в будущее.
В Москве воплощением новой мобильности станет проект Maas — мы будем работать над ним весь следующий год. Сервис включит в себя все виды городского транспорта и позволит каждому жителю города выбирать как самый подходящий способ передвижения, так и самые выгодные тарифы и способы оплаты.