AI plāns ilgtspējīgai mobilitātei viedpilsētās

MākslÄ«gais intelekts publiskajā sektorā un viedajās pilsētās••By 3L3C

Praktisks AI plāns ilgtspējÄ«gai mobilitātei viedpilsētās: integrēta plānoÅ”ana, biznesa modeļi un vienkārŔāka zaļā izvēle iedzÄ«votājiem.

ilgtspējÄ«ga mobilitāteviedpilsētasAI publiskajā sektorāsatiksmes plÅ«smas analÄ«zetransporta plānoÅ”anadigitālais dvÄ«nis
Share:

Featured image for AI plāns ilgtspējīgai mobilitātei viedpilsētās

AI plāns ilgtspējīgai mobilitātei viedpilsētās

2020.–2024. gados daudzas Eiropas pilsētas izdarÄ«ja vienu un to paÅ”u kļūdu: tās mēģināja ā€œsalabot satiksmiā€ kā atseviŔķu sistēmu. Rezultāts bieži bija prognozējams — atseviŔķi projekti (jauna velojosla Å”eit, dažas uzlādes stacijas tur, atseviŔķs koplietoÅ”anas pakalpojums citur), bet ne vienots, iedzÄ«votājiem saprotams mobilitātes piedāvājums.

Sustrans vadÄ«tājs Xavier Brice (SmartCitiesWorld sarunā) uzsver ideju, kas publiskajā sektorā izklausās vienkārÅ”a, bet praksē ir grÅ«ta: mobilitātes plānoÅ”ana jāpagriež ā€œuz otru pusiā€ — jāsāk nevis no transporta infrastruktÅ«ras, bet no tā, kā cilvēki reāli pārvietojas un kādu pilsētu mēs gribam bÅ«vēt. Å Ä« doma perfekti saskan ar mÅ«su tēmu sēriju ā€œMākslÄ«gais intelekts publiskajā sektorā un viedajās pilsētāsā€: ja mērÄ·is ir uz datiem balstÄ«ta lēmumu pieņemÅ”ana, tad mobilitāte ir viena no vietām, kur AI dod vislielāko atdevi.

Å ajā ierakstā es pārtulkoÅ”u Brice praktiskos uzstādÄ«jumus AI valodā: kā paÅ”valdÄ«bām savienot transportu un pilsētplānoÅ”anu, kā veidot dzÄ«votspējÄ«gus biznesa modeļus un kā padarÄ«t ā€œzaļo izvēliā€ par vienkārŔāko izvēli.

Kāpēc ā€œvairāk EVā€ vien nepietiek — un ko ar to dara AI

Atbilde Ä«sumā: elektrifikācija ir vajadzÄ«ga, bet bez aktÄ«vās mobilitātes, koplietoÅ”anas un sabiedriskā transporta tā noslogo pilsētu telpu un budžetus; AI palÄ«dz salāgot Å”os režīmus vienā sistēmā.

Brice sarunā skaidri pasaka: pilsētām vajag labāku miksu — elektroauto (EV), aktÄ«vais transports (ieÅ”ana, velobraukÅ”ana), koplietoÅ”ana un sabiedriskais transports. Problēma nav tehnoloÄ£iju trÅ«kumā. Problēma ir tajā, ka katrs režīms bieži tiek plānots savā ā€œkabatÄā€, ar saviem datiem, saviem iepirkumiem un saviem KPI.

AI kā ā€œmiksētājsā€: vienots pieprasÄ«juma skatÄ«jums

Labi ieviesta AI pieeja pilsētā sākas ar vienu jautājumu: kāds ir mobilitātes pieprasÄ«jums pa laiku, vietu un mērÄ·i? Nevis ā€œcik maŔīnu ir uz ielasā€, bet:

  • cik cilvēku pārvietojas uz skolu, darbu, veselÄ«bas aprÅ«pi;
  • kā mainās plÅ«smas sezonāli (Latvijā tas ir ļoti jÅ«tams ziemā);
  • kur rodas ā€œpēdējā kilometraā€ problēmas (sabiedriskais transports + Ä«sais posms kājām/velo);
  • kur telpa ir visdārgākā (vēsturiskie centri, skolu zonas, slimnÄ«cu apkārtne).

AI Å”eit strādā kā prognozēŔanas un scenāriju dzinējs: tas ļauj salÄ«dzināt nevis vienu projektu, bet vairākus ā€œkomplektusā€ (piemēram, ja pievieno 2 jaunas sabiedriskā transporta joslas + 3 mikromobilitātes stāvvietu zonas + dinamisku stāvvietu cenu).

Konkrēts piemērs, kas parasti strādā

Manuprāt, droŔākais sākumpunkts paÅ”valdÄ«bai ir multimodāls koridors (piemēram, dzÄ«vojamais rajons → centrs), kur vienlaikus tiek testēts:

  1. sabiedriskā transporta prioritāte (luksoforu fāzes, joslas),
  2. mikromobilitātes pieejamība (skaidri mezgli, stāvvietas),
  3. gājēju droŔība (ātruma režīmi, skolu zonas),
  4. EV uzlāde tur, kur tā tieŔām atbalsta vajadzÄ«bu, nevis izskatās labi kartē.

AI vērtÄ«ba: vienā panelÄ« redzamas plÅ«smas un kompromisi, un lēmumus var pamatot ar datiem, nevis ar skaļāko viedokli publiskajā apsprieÅ”anā.

Integrēta transporta un pilsētplānoÅ”ana: AI kā kopÄ«ga valoda departamentiem

Atbilde Ä«sumā: integrācija notiek tad, kad visiem ir viens ā€œpilsētas digitālais attēlsā€ — kopÄ«gi dati, kopÄ«gi mērÄ·i un kopÄ«ga atbildÄ«ba.

Brice akcentē telpas ierobežojumu: pilsētai ir ierobežots ielu platums, un katra jauna funkcija konkurē ar citu. Tas ir stāsts par pilsētplānoÅ”anu tikpat daudz kā par transportu.

Ko nozÄ«mē ā€œAI-driven urban managementā€ mobilitātē

Publiskajā sektorā integrācija bieži apstājas pie organizatorikas: transporta nodaļa strādā vienā ritmā, attÄ«stÄ«bas plānotāji citā, datu pārvaldÄ«ba — treÅ”ajā. AI projekti izgāžas nevis tāpēc, ka modelis ir slikts, bet tāpēc, ka nav kopÄ«ga datu un lēmumu cikla.

Praktiska pieeja, kas palīdz:

  • vienots mērÄ·u komplekts (piem., droŔība, pieejamÄ«ba, emisijas, telpas efektivitāte);
  • kopÄ«ga datu taksonomija (kas ir ā€œceļojumsā€, kas ir ā€œmezglsā€, kas ir ā€œaizkavēŔanāsā€);
  • pilsētas digitālais dvÄ«nis vieglā formā (ne obligāti mega projekts): kartes slāņi, plÅ«smu dati, infrastruktÅ«ras inventarizācija un scenāriju salÄ«dzinājums.

ā€œMobilitāte nav atseviŔķs pakalpojums. Tā ir pilsētas dzÄ«ves kvalitātes infrastruktÅ«ra.ā€

Å o frāzi varētu drukāt uz katra mobilitātes iepirkuma vāka. Ja tā kļūst par vadmotÄ«vu, AI risinājumi dabiski iekrÄ«t vietā: tie palÄ«dz redzēt, kā satiksmes lēmums maina droŔību, gaisa kvalitāti, komercdarbÄ«bas pieejamÄ«bu un sabiedrisko pakalpojumu sasniedzamÄ«bu.

IlgtspējÄ«gi biznesa modeļi: no ā€œprojektaā€ uz ā€œpakalpojumuā€

Atbilde Ä«sumā: zaļā mobilitāte kļūst finansiāli noturÄ«ga, kad paÅ”valdÄ«ba pārstāj domāt tikai par kapitālieguldÄ«jumiem un sāk optimizēt pakalpojuma izmaksas un ieņēmumus visā dzÄ«ves ciklā.

Brice diezgan tieÅ”i pieskaras tam, ko paÅ”valdÄ«bas bieži saka pusbalsÄ«: naudas vienmēr ir par maz, un ilgtspējÄ«gi risinājumi tiek uztverti kā ā€œpapildu izdevumiā€. Es tam nepiekrÄ«tu. Daudzi risinājumi ir dārgi tāpēc, ka tie ir slikti mērķēti.

Kur AI palÄ«dz budžetam (nevis tikai ā€œinovācijaiā€)

AI ir praktisks instruments resursu optimizācijai, ja to piesien pie finanŔu loģikas:

  • marÅ”rutu un grafiku optimizācija pēc reāla pieprasÄ«juma (mazāk tukÅ”u reisu, stabilāka kvalitāte pīķos);
  • uzturēŔanas prognozēŔana (piem., segums, apgaismojums, luksofori) — mazāk avārijas remontu, vairāk plānveida darbu;
  • dinamiska cenu politika (stāvvietas, atļaujas, iebraukÅ”ana zonās) ar skaidriem mērÄ·iem: telpas atbrÄ«voÅ”ana, nevis sodīŔana;
  • subsidēŔanas precizēŔana: atbalsts tur, kur tas pērk pieejamÄ«bu (piem., savienojumi uz slimnÄ«cu), nevis kur vienkārÅ”i ā€œvēsturiski tā ir bijisā€.

ā€œUse caseā€ pārbaude, pirms pērk tehnoloÄ£iju

Ja mērÄ·is ir LEADS (un reāli rezultāti), es iesaku katram AI mobilitātes projektam uzrakstÄ«t vienu teikumu Ŕādā formā:

  • Mēs samazināsim [konkrētu problēmu] par [X%] 12 mēneÅ”os, izmantojot [datu kopas] un [lēmumu procesu].

Ja nevar nosaukt problēmu, datu kopas un lēmumu procesu, tas vēl nav projekts — tā ir prezentācija.

SabiedrÄ«bas izvēles: padarÄ«t zaļo marÅ”rutu par vienkārŔāko

Atbilde īsumā: iedzīvotāji maina paradumus, kad sistēma ir saprotama un ērta; AI palīdz personalizēt informāciju un noņemt berzi ikdienas izvēlēs.

Brice piemin ļoti cilvēcÄ«gu principu: organizācijām un paÅ”valdÄ«bām jāpanāk, lai cilvēkiem ir vienkārÅ”i izvēlēties zaļo pārvietoÅ”anās veidu. Te nav runa par morāli. Te ir runa par UX.

AI mobilitātes komunikācijā (bez ā€œlielā brāļaā€ sajÅ«tas)

Labi uztaisīta datu pieeja ļauj pilsētai runāt ar iedzīvotājiem konkrēti:

  • ā€œÅ onedēļ skolu zonā X visbiežākie bÄ«stamie brīži ir 8:05–8:25. Å eit ir droŔākie piebraukÅ”anas varianti.ā€
  • ā€œNo rajona Y uz centru ātrākais veids pīķī ir autobuss + 6 min gājiens. Å eit ir prognozētais ieraÅ”anās laiks.ā€

SvarÄ«gi: privātums un datu ētika nav ā€œjuristu tēmaā€; tas ir uzticēŔanās pamats. Anonimizācija, agregācija un skaidrs skaidrojums ā€œkāpēc mēs Å”o vācamā€ ir obligāti.

Mazs, bet efektīvs paņēmiens: frikcijas audits

Praktiska metode, ko var izdarÄ«t 2–3 nedēļās:

  1. izvēlies 5 populārākos marÅ”rutus;
  2. izstaigā tos kā gājējs/velo/sabiedriskais;
  3. fiksē 10 ā€œkaitinoÅ”os brīžusā€ (pārsēŔanās haoss, nav stāvvietas, neskaidras zÄ«mes, slidenas ietves);
  4. pieliec klāt datus (plūsmas, negadījumi, kavējumi);
  5. uztaisi 90 dienu uzlabojumu sarakstu.

AI Å”eit nav tikai modelis. AI ir veids, kā prioritizēt: kas dod lielāko uzlabojumu visvairāk cilvēkiem ar vismazāko ieguldÄ«jumu.

Vietējā lÄ«derÄ«ba pret ā€œvienu recepti visiemā€: ko tas nozÄ«mē Latvijā

Atbilde īsumā: vietējām transporta autoritātēm jākļūst par sistēmas arhitektu; centrālā līmeņa loma ir standarti, finansējums un datu saderība.

Brice aizstāv ideju, ka vietējām autoritātēm jārāda ceļŔ, nevis jāgaida pilnÄ«bā ā€œno augÅ”asā€ noteikta pieeja. Es Å”eit esmu vienā pusē ar viņu. Mobilitāte ir lokāla: ielas, skolas, paradumi, topogrāfija, sniegs un atkuŔņi. ā€œViena recepte visiemā€ parasti izskatās glÄ«ti dokumentā un sāpÄ«gi realitātē.

Ko publiskajam sektoram darīt 2026. gada budžeta plānoŔanā

Decembra beigās (tieÅ”i tagad) paÅ”valdÄ«bas bieži ir starp ā€œvēl vienu pilotuā€ un ā€œnekā nedarīŔanuā€. Ir treÅ”ais variants: mazāk pilotu, vairāk produktu domāŔanas.

Konkrēts rīcības saraksts:

  • Datu pamati (0–3 mēneÅ”i): vienots datu katalogs mobilitātei, datu kvalitātes rādÄ«tāji, atbildÄ«gie.
  • Divi prioritāri use case (3–9 mēneÅ”i): viens par plÅ«smu optimizāciju (sabiedriskais/koridori), otrs par droŔību (skolu zonas/ātruma kontrole).
  • MērÄ«jumi (no pirmās dienas): pirms/pēc rādÄ«tāji — kavējumi, negadÄ«jumi, noslogojums, pieejamÄ«ba.
  • Iepirkuma disciplÄ«na: pērk nevis ā€œAI platformuā€, bet rezultātu ar datu prasÄ«bām un integrācijām.

Šī pieeja labi ieguļas e-pārvaldes loģikā: AI nav atseviŔķs projekts, tas ir instruments labākai pakalpojumu pārvaldībai.

Ko biežāk jautā paŔvaldības (un skaidras atbildes)

Vai AI aizstās transporta plānotājus? Nē. Tas aizstās daļu rutīnas aprēķinu un palīdzēs plānotājiem strīdēties par pareizajām lietām, nevis par datu tabulām.

Ar ko sākt, ja dati ir sadrumstaloti? Sāc ar vienu koridoru un vienu datu kopu, ko vari sakārtot lÄ«dz galam (piem., sabiedriskā transporta GPS + pieturu noslodze). Pierādi vērtÄ«bu, tad paplaÅ”ini.

Kā nepazaudēt iedzÄ«votāju uzticēŔanos? Skaidri definē, kādi dati tiek vākti, kāpēc, cik ilgi glabājas, un ko iedzÄ«votājs iegÅ«st pretÄ«. Ja atbilde nav saprotama vienā teikumā, komunikācija nav gatava.

Nākamais solis: AI kā mobilitātes ā€œoperētājsistēmaā€

Brice galvenā doma — integrācija, telpas efektivitāte un vienkārŔāka zaļā izvēle — ir ļoti praktiska. AI Å”eit nav modes vārds. AI ir plānoÅ”anas metode, kas ļauj pilsētai vadÄ«t mobilitāti kā pakalpojumu: paredzēt pieprasÄ«jumu, salāgot režīmus, pārbaudÄ«t biznesa loÄ£iku un skaidrāk komunicēt ar iedzÄ«votājiem.

Ja tu strādā publiskajā sektorā vai ar paÅ”valdÄ«bām, Å”is ir labs brÄ«dis (gada beigas, budžeta plāni, 2026. gada prioritātes) pārjautāt sev vienu lietu: vai mēs optimizējam atseviŔķus transporta projektus, vai arÄ« veidojam sistēmu, kas padara ilgtspējÄ«gu pārvietoÅ”anos par noklusējumu?

Ja atbilde ir ā€œsistēmuā€, tad nākamais jautājums ir vēl konkrētāks: kuru vienu koridoru vai pakalpojumu tu izvēlēsies kā pirmo, lai AI balstÄ«ta mobilitātes pārvaldÄ«ba dotu izmērāmu rezultātu 90 dienās?