AI för hållbar mobilitet i städer – stöd och exempel

53 miljoner kronor i EU-medel ligger preliminärt på bordet för projekt som ska förbättra hållbar mobilitet i svenska städer. Och tajmingen är inte slumpmässig: inför 2026 vill fler städer visa mätbara resultat på utsläpp, tillgänglighet och yteffektivitet – samtidigt som turismen fortsätter att koncentreras till urbana noder (julhandel, sportevenemang, kongresser och kulturhelger).

Här är min tydliga ståndpunkt: många mobilitetsprojekt fastnar i “mer infrastruktur” när den stora effekten ofta finns i styrning, beteenden och smart användning av befintliga resurser. Det är exakt där AI passar in – särskilt för besöksnäringen, som lever på att flöden fungerar: från flygplats och station till hotell, arenor, museer och restaurangstråk.

Den här artikeln kopplar ihop Tillväxtverkets aktuella utlysning om innovativ mobilitet med praktiska AI-tillämpningar inom logistik och supply chain (vår artikelserie) – och visar hur ni kan formulera projekt som ger både klimatnytta och bättre gästupplevelser.

Utlysningen: vad den faktiskt öppnar för

Utlysningen handlar om att genomföra strategier för hållbar urban utveckling med fokus på mål 2:8: Främja hållbar mobilitet i städerna. Den viktiga detaljen är att projekten inte ska bli “en cykelbana till”, utan ta ett helhetsgrepp: planering, beteendepåverkan, policy/regelverk, test och uppskalning.

Det är också därför AI är relevant. Inte som teknik för teknikens skull, utan som en metod för att:

• förutsäga efterfrågan (när och var resor uppstår)
• optimera flöden (kapacitet, tidtabeller, ruttval, last-mile)
• minska trängsel och buller utan att minska tillgängligheten
• göra befintlig infrastruktur smartare

Vem kan söka och när?

Utpekade aktörer som bidrar till genomförandet av prioriterade strategier för hållbar urban utveckling kan söka. Insatsen ska ligga i linje med en av strategierna och vara förankrad hos strategiägaren.

• Ansökan öppnar: 2026-01-13
• Ansökan stänger: 2026-03-03
• Projekttid: längst till 2029-09-30
• Stödnivå: max 40% av total budget
• Preliminär pott: 53 miljoner kronor (kan justeras, besked väntas i början av 2026)

Om ni redan driver ett pågående projekt (inte förstudie) finns möjlighet att söka utökad finansiering för att skala upp beviljade aktiviteter.

Varför turism och besöksnäring bör bry sig om urban mobilitet

Hållbar mobilitet låter ofta som en kommunfråga. I praktiken är det en affärskritisk fråga för besöksnäringen.

När mobiliteten brister märks det direkt:

• Gäster missar incheckning, starttider och anslutningar.
• Kollektivtrafikens kapacitet räcker inte vid toppar (evenemang, helger, kryssningsanlöp).
• Taxi och leveranser fastnar i trängsel.
• Stadskärnor tappar attraktionskraft när ytor går till bilköer och parkering.

För besöksnäringen handlar det inte bara om klimatmål. Det handlar om upplevelsekvalitet, och den är ofta summan av små friktioner: väntetider, otydlig information, fulla fordon, krångliga byten.

AI kan reducera friktionen genom bättre planering och tydligare beslut.

Så används AI för att förutsäga och styra mobilitetsbehov

AI skapar värde när den får jobba med en enkel princip: rätt kapacitet på rätt plats i rätt tid. Det är klassisk supply chain-logik, men i ett stadsrum.

Efterfrågeprognoser för resor och besökstoppar

Det mest underskattade användningsområdet är prognoser. Kommuner och destinationsbolag har ofta varsin bild av flödena. AI kan förena dem.

Praktiskt kan ni bygga prognoser på:

• historiska resedata (kollektivtrafik, parkering, gång/cykelräknare)
• evenemangskalendrar och arenabeläggning
• ankomster (tåg, flyg, färja)
• anonymiserad rörelsedata på aggregerad nivå
• vägarbeten, avstängningar och större driftstörningar

Resultat: bättre bemanning, bättre information till besökare och mer träffsäkra kapacitetsförstärkningar.

Realtidsoptimering: från trängsel till flöde

När städer pratar “smart mobilitet” blir det lätt vagt. Här är en konkret modell som fungerar:

1. Mät: beläggning, köer, restider, incidenter.
2. Förutse: vad händer om 30–60 minuter?
3. Agera: justera signalprioritering, omläggning, information, micro-shuttles.

I turismkontext kan “agera” också betyda att styra flöden mjukt:

• rekommendera alternativa resvägar i en destinationsapp
• föreslå senare inträde eller annan entré vid överbeläggning
• trigga extra turer eller dynamisk samåkning vid topp

Det här är mobilitet som operativ styrning, inte bara långsiktig plan.

Stadslogistik: AI där utsläppsminskningen ofta är snabbast

I många städer är leveranserna den dolda delen av mobilitetsproblemet. Samtidigt är de en stor del av besöksnäringens vardag: hotell, restauranger, arenor och konferensanläggningar är beroende av täta flöden.

AI kan optimera stadslogistik genom:

• ruttoptimering för last-mile
• prediktion av leveransfönster baserat på kökets/lagrets förbrukning
• konsolidering (samlastning) via urbana hubbar
• matchning mellan returer, avfall och inbound-leveranser

Det här är ren logistik och supply chain, bara i stadens mest trånga ytor.

Projektupplägg som passar utlysningen (och faktiskt blir av)

Utlysningen efterfrågar projekt som bygger på integrerade hållbara mobilitetsplaner, är innovativa och skapar tydligt mervärde. Här är tre projektmönster som matchar både kraven och besöksnäringens behov.

1) “Mobilitetsprognoser för destinationer” (resultatkedja 2)

Svar på frågan “vad gör vi?”: Bygg en gemensam prognosmotor som förutser besöks- och resflöden per stadsdel/tid.

• Data från kollektivtrafik + evenemang + parkering + gångflöden
• Dashboards till kommun, trafikoperatör, destinationsbolag och arenor
• Åtgärdsbibliotek: vad aktiveras vid gul/röd nivå?

Mervärdet är att ni skapar en stödstruktur som lever efter projektet, inte ett engångstest.

2) “AI-styrd mobilitetshubb vid hotspots” (resultatkedja 3)

Svar på frågan “vad gör vi?”: Testa och skala en mobilitetshubb som minskar bilberoende kring en besöksintensiv plats (arena, citykärna, evenemangsområde).

• samlad yta för cykelparkering, mikromobilitet, kollektivtrafikinfo
• dynamisk skyltning och app-rekommendationer
• last-mile-lösningar (shuttles eller gångstråk)

AI används för att styra kapacitet och information, inte för att “göra en app”.

3) “Klimatsmart stadslogistik för hotell och restaurangkluster” (resultatkedja 1)

Svar på frågan “vad gör vi?”: Direkta insatser mot företag: optimera leveransflöden, leveransfönster och konsolidering i ett avgränsat kluster.

• rekrytera 30–80 företag i en zon
• mät nuläge: leveranser per vecka, stopptid, felkörningar, tomkörning
• inför AI-stöd för rutter och beställningsprognoser
• skapa gemensamma leveransfönster och hubbupplägg

Detta ligger nära utlysningens positiva syn på direkta insatser mot företag.

Krav som ofta fäller ansökningar – och hur ni undviker dem

Tillväxtverket kräver bland annat förändringsteori, tydliga resultatkedjor och hållbarhetsanalys. Här är vad jag skulle prioritera om målet är att få ansökan att hålla.

Sätt en vass förändringsteori (och håll den läsbar)

En bra förändringsteori för AI i mobilitet ska vara tydlig med:

• Problem: trängsel/utsläpp/otillgänglighet vid specifika noder
• Orsak: brist på prognoser, samordning, incitament eller realtidsstyrning
• Insats: datadelning + AI-modeller + testmiljö + beteendekommunikation
• Kort sikt: bättre planering och styrning
• Lång sikt: minskade utsläpp, bättre tillgänglighet, mer attraktiv stad

Mät sådant som går att följa upp

Välj indikatorer som går att visa i rapportering, till exempel:

• minskad genomsnittlig restid till/från en nod
• minskad beläggningstopp (jämnare flöden)
• minskade leveransstopp per leveransrunda
• ökad andel resor med kollektivtrafik/gång/cykel till en destination

Hantera statsstödsfrågan tidigt

Om projektet gynnar företag måste ni förhålla er till statsstödsregler. Gör det inte till en eftertanke.

Min praktiska rekommendation: designa arbetspaket så att varje paket landar i en statsstödsbox, och håll er till få boxar. Det gör budget, upphandling och revision mycket enklare.

Jämställdhet: gör det konkret, inte symboliskt

Utlysningen kräver att projekt bidrar till ökad jämställdhet. I mobilitetsprojekt blir det bäst när ni kopplar det till faktisk användning:

• analysera trygghet och tillgänglighet per tid på dygnet
• säkerställ delaktighet från grupper som ofta får sämre mobilitet (t.ex. omsorgsresor)
• utforma test och kommunikation så att fler faktiskt byter beteende

Nästa steg: så tar ni er från idé till ansökan före 2026-03-03

Om ni jobbar i en kommun/region, på ett destinationsbolag, i ett innovationskluster eller nära besöksnäringen är detta ett läge där ni kan få betalt för att göra det som ändå behöver göras: samordna data, testa i verkligheten och skala upp det som fungerar.

En enkel startplan som brukar fungera i praktiken:

1. Välj en nod eller zon: arenaområde, citykärna, resecentrum eller hotellkluster.
2. Säkra förankring med strategiägaren och definiera projektägare.
3. Beskriv problemet med siffror (flöden, toppar, kostnader, utsläpp).
4. Formulera ett AI-upplägg som är “decision support”, inte ett IT-projekt.
5. Sätt mätbara indikatorer och en realistisk budget (och plan för likviditet).

Det intressanta är inte om AI “går att använda”. Det gör den. Frågan är om ni kan bygga ett projekt som gör staden mer tillgänglig för invånare och besökare samtidigt – och som går att driva vidare efter sista utbetalningen.

Vill ni att turismen ska växa utan att staden korkar igen, vilka flöden måste ni kunna förutse och styra redan nästa säsong?