在日前舉行的智能電動汽車發(fā)展高層論壇（2026）分論壇——車路城融合發(fā)展論壇上，清華大學車輛與運載學院教授曲小波圍繞AI如何賦能智能出行與智慧交通進行了分享。

　　曲小波分析認為，在包括物流、運輸和出行在內(nèi)的整個交通系統(tǒng)中，最核心的矛盾是需求始終在變化，而供給主要由基礎(chǔ)設(shè)施決定。

　　據(jù)介紹，北京市公共交通系統(tǒng)在獲得財政補貼的情況下，中心城區(qū)常規(guī)公交出行分擔率約為10%，軌道交通約為15%，公共交通整體分擔率合計約25%，仍處于偏低水平。造成這一現(xiàn)象的原因主要包括：公共交通出行時耗較長、換乘不夠便捷，以及運力供給相對固定等。曲小波表示：“我們開展了一項結(jié)合云平臺調(diào)度與運載工具的創(chuàng)新研究，這是一項整合了傳統(tǒng)公共交通以及網(wǎng)約車、出租車優(yōu)勢的工作?！?/p>

　　曲小波介紹，這項工作的目標是讓乘客擁有出租車級別的行程時間，同時實現(xiàn)公交車級別的人均碳排放和資源占用量。這需要通過三個模塊來實現(xiàn)，一是網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，二是核心的公交人車協(xié)同控制大腦，三是片區(qū)間的運力調(diào)度。其中最核心的是基于AI和云平臺的創(chuàng)新。用戶端App提出出行請求，車端App可接收調(diào)度方案并上報車輛信息，云端作為大腦，實現(xiàn)移動的人、移動的車以及固定起訖點之間的精準匹配?！袄枚喾NAI加速工具，實現(xiàn)準實時的方案更新，每3秒一次?！鼻〔ǚQ。

　　傳統(tǒng)拼車模式將多個出行需求直接合并至同一車輛，易出現(xiàn)車輛繞行、多次?？康葐栴}，導致整體行程時間延長，實際運行效果往往并不理想。“我們提出了一種新方案，讓乘客通過浮動站點實時集散，使行走路徑的非直線系數(shù)最小?！鼻〔ń榻B，與傳統(tǒng)拼車模式相比，該新方案可從原本嚴重繞行、頻繁停站，優(yōu)化為既避免繞行又減少?？看螖?shù)。目前這項工作基于L2級智能小巴，結(jié)合云端、手機App和車端DriverApp完成，已在全國5個片區(qū)實現(xiàn)常態(tài)化運營。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，運營片區(qū)內(nèi)該服務(wù)平均行程時間約為網(wǎng)約車的1.2倍，人均碳排放量僅為網(wǎng)約車的20%，同時在維持原有票價水平的前提下，實現(xiàn)了數(shù)倍于當?shù)爻Ｒ?guī)公交的運營營收。

　　對于解決交通運輸領(lǐng)域需求與供給矛盾問題，曲小波表示，在當前的基礎(chǔ)設(shè)施條件下，應(yīng)利用需求響應(yīng)平臺擴大云端影響力，從而相對降低路端或基礎(chǔ)設(shè)施端的角色比重，在一定程度上緩解矛盾。從長遠看，可以借助城市低空交通等途徑，“低空交通對基礎(chǔ)設(shè)施的需求最少，早高峰時可以開辟更多航路或多層航路，以支持城市交通出行?！鼻〔ū硎尽?/p>