Berhentilah mengeluh tentang lalu lintas: gunakan teknologi untuk memperbaikinya | doug newcomb

Setiap tahun, Inrix merilis Global Traffic Scorecard, yang memeringkat kemacetan di jalan-jalan di 1.064 kota di 38 negara. Dan setiap tahun laporan itu memberi tahu para penumpang kota tentang apa yang sudah mereka ketahui - lalu lintas menyebalkan dan semakin buruk.

Tetapi setidaknya Global Traffic Scorecard Inrix menggunakan data - 500TB dari 300 juta sumber yang mencakup lebih dari 5 juta mil jalan - untuk memberi tahu kami dengan tepat berapa banyak yang disebalkan. Dan laporan itu memberi para pengemudi di kota-kota tertentu yang dilanda lalu lintas yang menyimpang dari hak-hak menyombongkan diri sebagai wilayah paling padat di dunia.

Los Angeles adalah No. 1 di antara kota-kota yang paling macet di planet ini, dengan pengemudi menghabiskan rata-rata 104 jam duduk di lalu lintas selama jam sibuk tahun lalu. LA diikuti oleh Moskow (91 jam), New York (89 jam), San Francisco (83 jam), dan Bogota (80 jam), sementara New York Cross Bronx Expressway memenangkan perbedaan yang meragukan sebagai "koridor terburuk, " dengan Pengemudi rata-rata menghabiskan 86 jam per tahun terjebak kemacetan di sana.

Untuk pertama kalinya tahun ini, Inrix Traffic Scorecard termasuk biaya langsung (yang dikaitkan dengan pengemudi secara langsung melalui waktu dan bahan bakar yang terbuang) dan biaya tidak langsung (yang ditanggung oleh bisnis yang dialihkan ke konsumen melalui harga yang lebih tinggi) dari kemacetan. Ini berjumlah $ 300 miliar pada tahun 2016, dengan rata-rata $ 1.400 per pengemudi AS.

Bagian dari kesalahan adalah peningkatan ekonomi. "Ekonomi AS yang stabil dan faktor-faktor seperti pertumbuhan lapangan kerja dan harga gas yang rendah semuanya berkontribusi pada peningkatan lalu lintas pada tahun 2016, " menurut ekonom senior Inrix, Bob Pishue. "Lalu lintas benar-benar pedang bermata dua."

Pishue menunjukkan bahwa LA telah menikmati penurunan tingkat pengangguran terbesar keenam di negara ini di antara wilayah metro - tetapi itu berarti lebih banyak mobil di jalan. "Kami melihat dampak pasti dari perbaikan ekonomi pada sistem jalan yang sudah tegang, " tambahnya.

Teknologi Menuju Penyelamatan

Harapkan segalanya menjadi lebih buruk. "Permintaan untuk mengemudi diperkirakan akan terus meningkat, sementara pasokan jalan akan tetap datar, " kata Pishue. Tapi teknologi bisa naik untuk menyelamatkan.

"Hingga 30 persen kemacetan lalu lintas perkotaan di pusat kota terkait dengan pencarian parkir, " kata Pishue. "Jadi ada manfaat langsung dalam mengurangi itu."

Inrix telah membuat taruhan besar pada data dan solusi parkir, jadi tentu saja perusahaan memuji solusi ini. Namun Pishue menambahkan bahwa ada cara lain teknologi dapat memotong lalu lintas.

"Sinyal lalu lintas cerdas juga relatif murah, tentu saja lebih sedikit daripada menambah jalur lalu lintas baru, untuk keuntungan besar, " katanya. Beberapa pembuat mobil sudah mulai menghubungkan mobil mereka dengan infrastruktur transportasi, dan komunikasi kendaraan-ke-kendaraan menjanjikan untuk membantu mengurangi kemacetan dan mengurangi jumlah kecelakaan.

Salah satu dorongan terbesar Presiden Trump - dan mungkin satu-satunya inisiatif yang mendapatkan dukungan bipartisan - adalah perombakan transportasi triliunan dolar yang dapat mengubah cara jalan raya dan infrastruktur dibangun. Mobil self-driving juga berjanji untuk mengurangi lalu lintas, meskipun apakah mereka akan menambah lebih banyak mobil ke jalan dan lebih banyak kemacetan telah menjadi sumber perdebatan; hanya waktu yang akan memberitahu.

Jadi, sementara lalu lintas mungkin menjadi lebih buruk dalam jangka pendek, teknologi bisa membantu mengurangi kemacetan dalam jangka panjang. "Menggunakan data besar dan teknologi untuk meningkatkan operasi jalan raya yang ada menawarkan dampak yang lebih langsung pada arus lalu lintas dan mobilitas, sementara pejabat transportasi mengeksplorasi investasi modal strategis, " kata Pishue. Jadi itu baik kepercayaan dalam teknologi atau berharap untuk duduk di lalu lintas lebih lama.