AI στις μεταφορές: δρόμοι που ανήκουν σε όλους

Τη Δευτέρα 22/12/2025, οι «μεγάλες» ειδήσεις στις μεταφορές μοιάζουν σκόρπιες: πεζόδρομοι που γεμίζουν ζωή, μετρό που παλεύει με ζητήματα ασφάλειας, αυτόνομα οχήματα που υπόσχονται πολλά αλλά σκοντάφτουν στην εμπιστοσύνη, χρηματοδοτήσεις που κόβονται, επιβάτες που επιστρέφουν στα ΜΜΜ τα Σαββατοκύριακα. Εγώ το βλέπω αλλιώς: όλα αυτά είναι κομμάτια του ίδιου παζλ. Και το παζλ λέει ότι οι πόλεις χρειάζονται καλύτερη διαχείριση, καλύτερα δεδομένα και πιο ανθρώπινο σχεδιασμό.

Η πραγματική είδηση δεν είναι «ένα ακόμη έργο» ή «ένα ακόμη πρόγραμμα αστυνόμευσης». Είναι ότι οι μεταφορές μπαίνουν σε φάση όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) μπορεί να κάνει κάτι πολύ πρακτικό: να βοηθήσει τις πόλεις να φτιάξουν δρόμους που ανήκουν σε όλους, με ασφάλεια, προβλεψιμότητα και αξιοπιστία — χωρίς να μετατρέπουν την πόλη σε εργαστήριο επιτήρησης.

Σ’ αυτό το άρθρο της σειράς «Τεχνητή Νοημοσύνη στις Μεταφορές και τις Έξυπνες Πόλεις» πιάνω τα νήματα από τη διεθνή επικαιρότητα (πεζοδρομήσεις/“open streets”, κρίσεις σε μετρό, αυτόνομα shuttles, ρεκόρ bike sharing, λεωφορειολωρίδες, χρηματοδοτικά σοκ) και τα μετατρέπω σε έναν οδηγό: τι να μετράμε, τι να αυτοματοποιούμε και τι να αλλάξουμε στον δρόμο για να έχει αποτέλεσμα.

Οι πεζοδρομικοί δρόμοι δουλεύουν — η AI τους κάνει μετρήσιμους

Οι πεζοκεντρικοί δρόμοι δεν είναι απλώς «ωραίο αστικό ντεκόρ». Είναι υποδομή κοινωνικής συνοχής: περισσότερες συναντήσεις, περισσότερη παραμονή στον δημόσιο χώρο, περισσότερη τοπική οικονομία. Το πρόβλημα; Πολλοί δήμοι τους αντιμετωπίζουν σαν πείραμα με ημερομηνία λήξης, επειδή δεν μπορούν να αποδείξουν γρήγορα την αξία τους.

Η AI εδώ είναι χρήσιμη με έναν απλό τρόπο: κάνει ορατά τα οφέλη.

Τι μετράς για να αποδείξεις ότι «ο δρόμος ανήκει σε όλους»

Αν θες να περάσεις από τη συζήτηση «μου αρέσει/δε μου αρέσει» σε πολιτική με στοιχεία, βάλε στόχους και μέτρησε:

• Ροές πεζών και ποδηλάτων (ανά ώρα/ημέρα, αιχμές, εποχικότητα)
• Χρόνος παραμονής (όχι μόνο διέλευση)
• Συγκρούσεις/παραλίγο ατύχημα (near-miss) με ανάλυση βίντεο on-device
• Προσβασιμότητα για ΑμεΑ (εμπόδια, πλάτη διαδρόμων, ράμπες)
• Δείκτες εμπορικής ζωντάνιας (π.χ. πληρότητα καταστημάτων, τζίρος με εθελοντική συμμετοχή, footfall)

Με AI/analytics μπορείς να βγάλεις εβδομαδιαία «ταμπλό πόλης» και να πεις καθαρά: «Στην οδό Χ, οι πεζοί αυξήθηκαν 18%, οι κοντινές στάσεις ΜΜΜ έχουν μεγαλύτερη χρήση, και οι επικίνδυνες αλληλεπιδράσεις οχημάτων–πεζών έπεσαν».

Σημείο-κλειδί: AI χωρίς υπερ-επιτήρηση

Η πιο έξυπνη πρακτική είναι επεξεργασία στην άκρη (edge): οι κάμερες/αισθητήρες βγάζουν μόνο ανώνυμα συμβάντα και μετρήσεις, όχι πρόσωπα. Έτσι η πόλη κερδίζει αξιολόγηση έργων και ασφάλεια, χωρίς να γκρεμίζει την εμπιστοσύνη.

Ασφάλεια στα ΜΜΜ: από «περισσότερους ελέγχους» σε πρόληψη με δεδομένα

Πολλές μητροπόλεις βλέπουν το ίδιο μοτίβο: αυξημένη ανησυχία για την ασφάλεια σε μετρό/σταθμούς, ειδικά όταν άνθρωποι βρίσκονται σε κρίση (ψυχική υγεία, χρήση ουσιών, αστεγία). Η εύκολη απάντηση είναι «βάλε περισσότερους ένστολους». Η αποτελεσματική απάντηση είναι πιο δύσκολη: συντονισμός, ταχύτητα απόκρισης, και πρόληψη.

Η AI δεν αντικαθιστά κοινωνικές υπηρεσίες. Μπορεί όμως να δώσει αυτό που λείπει συνήθως: έγκαιρο σήμα και σωστή δρομολόγηση πόρων.

Τι σημαίνει «AI-driven ασφάλεια» χωρίς ακρότητες

Μια ώριμη προσέγγιση για οργανισμούς ΜΜΜ:

1. Χαρτογράφηση “hotspots” με ιστορικά περιστατικά (όχι μόνο εγκληματικότητα — και ιατρικά συμβάντα, πτώσεις σε σκάλες, λιποθυμίες).
2. Πρόβλεψη ζήτησης υποστήριξης ανά σταθμό/ώρα (μοντέλα χρονοσειρών).
3. Ομάδες μικτής απόκρισης: ασφάλεια + εκπαιδευμένοι διαμεσολαβητές + συνεργασία με υπηρεσίες υγείας.
4. Διαχείριση πλήθους σε πραγματικό χρόνο (πυκνότητα αποβαθρών, συμφόρηση πυλών) για να μειωθεί το στρες που γεννά επεισόδια.

Η ασφάλεια στα ΜΜΜ δεν είναι μόνο «επιβολή». Είναι «να προλάβεις το πρόβλημα πριν γίνει σκηνή».

Το KPI που αλλάζει τη συζήτηση

Αν μετράς μόνο «περιπολίες» ή «ελέγχους», θα χάνεις. Μέτρα χρόνο απόκρισης, ποσοστό περιστατικών που λύνονται χωρίς βία, και επαναληψιμότητα περιστατικών στον ίδιο χώρο. Αυτά δείχνουν αν το σύστημα μαθαίνει.

Αυτόνομη κινητικότητα: το ζήτημα δεν είναι η τεχνολογία, είναι η εμπιστοσύνη

Δύο ειδήσεις λένε πολλά για το 2025: αφενός, η συζήτηση για παραπλανητικούς όρους τύπου «autopilot» και πιθανές κυρώσεις· αφετέρου, αυτόνομα shuttles που δυσκολεύονται να βρουν επιβάτες. Κοινός παρονομαστής; Η εμπιστοσύνη έχει πιο αργό ρυθμό από τα demos.

Για έξυπνες πόλεις, το πρακτικό συμπέρασμα είναι σαφές: αν θέλεις να βάλεις αυτόνομα mini-bus ή on-demand shuttles, πρέπει να σχεδιάσεις σαν να χτίζεις δημόσια υπηρεσία, όχι σαν να λανσάρεις gadget.

5 κανόνες για να «πιάσει» η αυτόνομη μετακίνηση

1. Ξεκάθαρη γλώσσα: όχι όροι που υπονοούν πλήρη αυτονομία όταν δεν υπάρχει.
2. Συγκεκριμένες διαδρομές με λόγο ύπαρξης: σύνδεση με σταθμούς μετρό/προαστιακού, νοσοκομεία, πανεπιστήμια.
3. Δείκτες αξιοπιστίας: ακρίβεια δρομολογίων, ματαιώσεις, χρόνος αναμονής.
4. Ανθρώπινη παρουσία στην αρχή (steward/επόπτης) για να πέσουν τα επίπεδα άγχους.
5. Ανοιχτά δεδομένα λειτουργίας προς τον δήμο/φορέα (όχι «μαύρο κουτί»).

Η AI εδώ δεν είναι «ο οδηγός». Είναι το σύστημα που κάνει στόλο, συντήρηση, δρομολόγηση και ασφάλεια να δουλεύουν με συνέπεια.

Από ρεκόρ ποδηλάτου σε λεωφορειολωρίδες: οι μικρές νίκες κερδίζουν όταν συνδέονται

Το 2025 βλέπουμε δυνατές ενδείξεις ότι ο κόσμος επιστρέφει στην καθημερινή κινητικότητα της πόλης: ρεκόρ σε bike sharing σε μεγάλες πρωτεύουσες, ανάκαμψη επιβατών τα Σαββατοκύριακα σε ορισμένα δίκτυα, και νέες λωρίδες αποκλειστικής κυκλοφορίας λεωφορείων. Αυτά δεν είναι «nice to have». Είναι τα εργαλεία που μειώνουν την εξάρτηση από ΙΧ, ειδικά σε γειτονιές με λιγότερες επιλογές.

Η AI βοηθά να γίνει η μετάβαση πιο γρήγορη και λιγότερο πολιτικά τοξική, επειδή:

• δείχνει πού πιάνει μια λεωφορειολωρίδα (π.χ. κέρδος χρόνου ανά δρομολόγιο)
• αποκαλύπτει πού χάνεται η αξιοπιστία (φωτεινοί σηματοδότες, παράνομη στάθμευση)
• υποστηρίζει έξυπνη σηματοδότηση (transit signal priority)
• βελτιστοποιεί ανακατανομή ποδηλάτων σε σταθμούς bike sharing

Πρακτικό playbook για δήμους και φορείς

Αν έχεις 90 ημέρες για να δείξεις αποτέλεσμα (κλασικό πολιτικό deadline), κάνε τα εξής:

1. Διάλεξε 1 διάδρομο λεωφορείου με μεγάλη ζήτηση.
2. Βάλε αισθητήρες χρόνου διαδρομής (GPS στόλου) και μέτρα baseline 2 εβδομάδων.
3. Εφάρμοσε προτεραιότητα σε φανάρια σε 5-10 κρίσιμες διασταυρώσεις.
4. Δούλεψε με AI για εντοπισμό σημείων καθυστέρησης (στάσεις με μεγάλα dwell times).
5. Δημοσίευσε κάθε εβδομάδα 3 νούμερα: ακρίβεια, μέση ταχύτητα, διακύμανση χρόνου.

Οι πολίτες συγχωρούν πολλά. Δεν συγχωρούν την απρόβλεπτη μετακίνηση.

Χρηματοδότηση και «έξυπνα έργα»: η ανθεκτικότητα χτίζεται με σχέδιο, όχι με ευχές

Οι ακυρώσεις πράσινων επιχορηγήσεων και τα ελλείμματα μεγάλων σιδηροδρομικών έργων δείχνουν κάτι άβολο: τα έργα μεταφορών είναι ευάλωτα σε πολιτικούς κύκλους και σε ανατιμήσεις. Γι’ αυτό οι έξυπνες πόλεις κερδίζουν όταν επενδύουν σε αρθρωτή αναβάθμιση: μικρότερες παρεμβάσεις με ξεκάθαρο ROI και δυνατότητα κλιμάκωσης.

Η AI μπορεί να λειτουργήσει σαν «λογιστικό σύστημα αξίας» για την πόλη:

• prioritization έργων με βάση κινδύνους (ασφάλεια) και ωφέλειες (χρόνος, εκπομπές)
• digital twin για να δοκιμάζεις σενάρια πριν ρίξεις άσφαλτο
• προγνωστική συντήρηση σε στόλους/υποδομές για να μειώνεις βλάβες

Η πιο χρήσιμη ερώτηση στο δημοτικό συμβούλιο

Όχι «πόσο κοστίζει;». Ρώτα: πόσο κοστίζει να μη το κάνουμε;

• Πόσες χαμένες εργατοώρες από καθυστερήσεις;
• Πόσα ατυχήματα/τραυματισμοί σε επικίνδυνα σημεία;
• Πόσα δρομολόγια χάνονται από βλάβες;

Όταν η συζήτηση πάει εκεί, οι αποφάσεις γίνονται πιο σοβαρές.

Συχνές απορίες που ακούω για AI και έξυπνες πόλεις

«Θέλει η πόλη μου ακριβούς αισθητήρες για να ξεκινήσει;»

Όχι. Ξεκινάς με δεδομένα στόλου (GPS), στοιχεία εισιτηρίων/επικύρωσης (όπου υπάρχουν), και απλές μετρήσεις πεζών/ποδηλάτων. Η αξία έρχεται από τη συνέπεια, όχι από το πιο ακριβό hardware.

«Η AI θα μειώσει την ιδιωτικότητα στον δημόσιο χώρο;»

Μπορεί, αν σχεδιαστεί λάθος. Η σωστή συνταγή είναι ανωνυμοποίηση, edge processing, ελάχιστη συλλογή δεδομένων, και ανεξάρτητος έλεγχος.

«Τι να προτεραιοποιήσω: πεζούς, ποδήλατο ή ΜΜΜ;»

Αν πρέπει να διαλέξεις, βάλε πρώτα ΜΜΜ αξιοπιστίας (λεωφορείο/τραμ/μετρό) και αμέσως μετά ασφαλείς διαδρομές πεζών γύρω από στάσεις. Το ποδήλατο απογειώνεται όταν αυτά τα δύο είναι σωστά δεμένα.

Το στοίχημα του 2026: έξυπνες πόλεις που χωράνε τον άνθρωπο

Οι τίτλοι ειδήσεων αλλάζουν κάθε μέρα. Η κατεύθυνση όμως είναι σταθερή: οι πόλεις που θα ξεχωρίσουν είναι εκείνες που θα κάνουν την καθημερινή μετακίνηση πιο απλή, πιο ασφαλή και πιο προβλέψιμη. Η AI στις μεταφορές δεν είναι αυτοσκοπός· είναι ο τρόπος να βάλεις τάξη σε ένα σύστημα που παράγει θόρυβο, καθυστερήσεις και ατυχήματα.

Αν σχεδιάζεις πολιτική ή έργα για το 2026, ξεκίνα με ένα απλό πλαίσιο: άνθρωπος πρώτα, δεδομένα καθαρά, αυτοματισμοί εκεί που πονάει το σύστημα. Και κράτα μια αρχή που μου φαίνεται αδιαπραγμάτευτη: όταν ο δρόμος «ανήκει σε όλους», πρέπει να μπορείς και να το αποδείξεις.

Τι θα διάλεγες να μετρήσεις πρώτο στην πόλη σου: ασφάλεια σε διασταυρώσεις, αξιοπιστία λεωφορείων, ή ροές πεζών σε πεζοδρομήσεις;