Auta si začnou povídat. Zachrání životy, nebo vezmou svobodu?

Na dálnici D2 nedaleko Brna vznikla kolona. Situace, kterou zažil snad každý řidič. Vozidla postupně zpomalovala a zastavovala. Několik kilometrů před nimi se stala nehoda, o které většina lidí v koloně neměla tušení. Pak přišla další tragédie.

Řidič osobního vozu narazil do stojícího kamionu. Následky byly fatální. Krátce nato se ve stejné koloně odehrála další nehoda. Dodávka narazila do nákladního vozidla. Obě auta začala hořet. Další člověk zemřel.

Vyšetřovatelé hledají konkrétní příčiny. Mohla v tom hrát roli nepozornost, únava, pozdní reakce nebo kombinace několika faktorů. Jedna věc je však jistá. Ani jeden z řidičů nevyjel na silnici s úmyslem riskovat život. Stačilo několik sekund. Několik okamžiků, během kterých člověk nedostal informaci včas nebo na ni nedokázal dostatečně rychle reagovat.

Právě podobné nehody ukazují jeden z největších paradoxů moderní dopravy. Jezdíme v nejbezpečnějších automobilech historie. Vozidla dokážou sama brzdit, hlídat jízdní pruhy, sledovat mrtvé úhly nebo upozorňovat na únavu řidiče. Přesto na evropských silnicích každoročně umírají desetitisíce lidí a další stovky tisíc utrpí zranění. Technika se neustále zlepšuje, ale lidské schopnosti zůstávají stejné.

Člověk se unaví. Na okamžik ztratí pozornost. Podívá se do navigace. Otočí hlavu k dítěti na zadním sedadle. Přecení své schopnosti nebo podcení riziko. Stačí několik sekund a situace se může změnit způsobem, který už nelze vzít zpět.

Po desetiletí jsme se snažili zvyšovat bezpečnost především tím, že jsme zdokonalovali samotná vozidla. Přidávali jsme nové airbagy, bezpečnostní pásy, radary nebo kamerové systémy. Dnes se však stále častěji objevuje otázka, zda další velký krok neleží někde úplně jinde.

Co když budoucnost bezpečnosti nespočívá v tom, že auto bude chytřejší samo o sobě?

Co když bude rozhodující okamžik ten, kdy si auta začnou navzájem povídat?

Představme si situaci na dálnici D2 znovu. Vozidlo několik kilometrů před kolonou zaznamená prudké brzdění. Informace se během zlomku sekundy přenese na stovky dalších automobilů. Řidiči nebo autonomní systémy začnou zpomalovat ještě dříve, než uvidí brzdová světla vozidel před sebou. Navigace okamžitě nabídne alternativní trasu. Záchranné složky získají přesnější informace o situaci. Riziko další nehody se výrazně sníží.

Zní to jako futuristická představa. Ve skutečnosti však nejde o vzdálenou budoucnost. Technologie potřebné k podobné komunikaci už existují. Automobilky, technologické firmy i státy investují miliardy korun do systémů, které mají propojit vozidla, dopravní infrastrukturu a umělou inteligenci do jednoho společného ekosystému.

Jeho zastánci tvrdí, že může zachránit tisíce životů, snížit počet nehod a omezit kolony, které každoročně stojí ekonomiku miliardy korun. Kritici naopak upozorňují na rizika spojená se soukromím, sdílením dat a postupným předáváním rozhodování algoritmům.

Debata o budoucnosti dopravy tak možná není otázkou toho, zda budou auta jednou řídit sama.

Mnohem důležitější je otázka, zda jsme připraveni svěřit část své bezpečnosti – a možná i část své svobody – systému, ve kterém si budou automobily navzájem předávat informace rychleji, než je dokáže zpracovat lidský mozek.

Veřejná debata o bezpečnosti na silnicích často směřuje k technice. Po každé vážné nehodě se objevují otázky, zda vozidlo bylo v dobrém technickém stavu, zda byl úsek dostatečně zabezpečen nebo zda by situaci nevyřešilo další dopravní značení. Přesto většina dopravních expertů upozorňuje na skutečnost, která se v průběhu let příliš nemění. Nejčastějším zdrojem rizika zůstává člověk.

Není to překvapivé. Řízení automobilu patří mezi činnosti, při kterých musí člověk nepřetržitě vyhodnocovat velké množství informací a přizpůsobovat jim své rozhodování. Nestačí pouze sledovat vozidlo před sebou. Odpovědný řidič současně kontroluje zpětná zrcátka, vnímá dopravní značení, sleduje chodce, cyklisty a ostatní účastníky provozu, odhaduje jejich možné chování a plánuje vlastní manévry s dostatečným předstihem.

Současně musí neustále přizpůsobovat rychlost aktuálním podmínkám. Jinak se jede za suchého letního dne na prázdné silnici, jinak za hustého deště, mlhy nebo na vozovce se sníženou přilnavostí. Stejně důležitá je i hustota provozu. Rychlost, která je bezpečná na téměř prázdné dálnici, může být nebezpečná ve chvíli, kdy se prostor mezi vozidly zkrátí na několik desítek metrů a čas na reakci se počítá na desetiny sekundy.

Ani ten nejzodpovědnější řidič však neovlivňuje pouze své vlastní chování. Současně musí počítat s tím, že ostatní účastníci provozu nemusí situaci vyhodnocovat stejně pečlivě. Někdo spěchá a podceňuje riziko. Jiný je unavený po dlouhé směně. Další se věnuje telefonu, řeší osobní problémy nebo jednoduše přecení své schopnosti. Na silnicích se navíc pravidelně objevuje agresivní jízda, nedodržování bezpečných rozestupů, riskantní předjíždění nebo takzvané vybržďování, při kterém se z automobilu stává nástroj frustrace místo dopravního prostředku.

Právě tato nepředvídatelnost představuje jednu z největších výzev moderní dopravy. Většina řidičů se každý den bezpečně dostane do cíle, protože dokáže předvídat běžné situace. Mnohem obtížnější je však předvídat chybu, nepozornost nebo špatné rozhodnutí někoho jiného. A právě v takových okamžicích často vznikají nehody, které následně bývají označovány za souhru nešťastných okolností. Psychologové tento jev označují jako provozní slepotu. Člověk se dívá před sebe, ale část informací přestává aktivně vyhodnocovat. Nejčastěji k tomu dochází při dlouhých monotónních jízdách na dálnicích, kde se prostředí mění jen minimálně. Řidič má pocit, že situaci kontroluje, ve skutečnosti však jeho schopnost rychle reagovat postupně klesá. Když se následně objeví nečekaná překážka nebo náhle vzniklá kolona, každá desetina sekundy hraje významnou roli.

Dalším problémem je skutečnost, že lidé nejsou příliš dobří v odhadování rizika. Většina řidičů se považuje za zkušenější a bezpečnější, než odpovídá realitě. Tento psychologický efekt byl opakovaně potvrzen v mnoha výzkumech a neomezuje se pouze na dopravu. Člověk má přirozenou tendenci věřit, že nepříjemné události potkávají spíše ostatní než jeho samotného. Za volantem se tento způsob uvažování projevuje podceňováním bezpečných rozestupů, vyšší rychlostí nebo přesvědčením, že situaci zvládne vyřešit i na poslední chvíli.

Významnou roli hraje také únava. Na rozdíl od alkoholu nebo drog bývá její vliv často podceňován, přesto dokáže výrazně zhoršit reakční dobu i schopnost správně vyhodnocovat situaci. Řidič nemusí usnout, aby se dostal do nebezpečí. Někdy stačí několik hodin soustředění, během kterých mozek postupně ztrácí schopnost reagovat stejně rychle jako na začátku cesty. Právě proto bývají následky nehod na dálnicích často tak závažné. Chyba vznikne během zlomku sekundy, ale odehrává se při vysokých rychlostech, kde už není prostor na opravu špatného rozhodnutí.

Statistiky dlouhodobě potvrzují, že lidský faktor hraje rozhodující roli ve většině vážných dopravních nehod. Podle údajů Policie České republiky a Centra dopravního výzkumu patří mezi nejčastější příčiny smrtelných nehod nepřiměřená rychlost, nevěnování se řízení a nesprávný způsob jízdy. Technické závady vozidel představují pouze zlomek případů. Jinými slovy, moderní automobily jsou stále bezpečnější, ale člověk zůstává nejslabším článkem celého systému.

To však neznamená, že by řešením bylo člověka z dopravy úplně odstranit. Mnohem zajímavější otázkou je, zda lze vytvořit prostředí, které bude schopné lidské chyby rozpoznat dříve, než povedou k tragickým následkům. Podobně jako bezpečnostní pás nezabrání nehodě, ale zvyšuje šanci na přežití, mohou i nové digitální technologie fungovat jako další ochranná vrstva mezi lidským omylem a katastrofou.

Právě zde se začíná rodit myšlenka, která může během příštích desetiletí změnit dopravu zásadněji než samotná autonomní vozidla. Nejde o to, aby každé auto bylo chytřejší. Jde o to, aby vozidla přestala fungovat jako izolované jednotky a začala spolupracovat.

Představme si na okamžik zkušeného řidiče. Je odpočatý, soustředěný, zná svůj automobil a dodržuje pravidla. Přesto existuje něco, s čím nedokáže nic udělat. Nemůže reagovat na událost, o které neví.

Řidič jedoucí po dálnici vidí několik desítek nebo stovek metrů před sebe. Za dobrých podmínek možná o něco dál. Jeho rozhodování je však vždy omezeno tím, co dokáže zachytit zrakem nebo co mu sdělí palubní systémy vozidla. Pokud se několik kilometrů před ním vytvoří kolona, objeví se překážka na vozovce nebo dojde k nehodě, dozví se o tom až ve chvíli, kdy se informace postupně dostane až k němu.

Právě tento princip se v dopravě prakticky nezměnil od vzniku prvních automobilů. Silnice jsou rychlejší, vozidla bezpečnější a navigace chytřejší, ale většina rozhodnutí stále vzniká na základě omezeného množství informací. Každý řidič řeší především situaci ve svém bezprostředním okolí.

Přitom mnoho problémů by vůbec nemuselo vzniknout, kdyby účastníci provozu věděli o nebezpečí dříve. Kdyby řidič několik kilometrů před kolonou věděl, že provoz náhle zastavil. Kdyby vozidla za husté mlhy dostala okamžité upozornění na havárii za horizontem. Kdyby se informace o náledí, překážce na vozovce nebo prudkém brzdění šířila rychleji než samotná kolona.

Právě na této myšlence stojí koncept propojené mobility. Vozidla budoucnosti nebudou spoléhat pouze na vlastní senzory a schopnosti řidiče. Budou si navzájem předávat informace o tom, co se děje kolem nich. Každé auto se tak stane nejen příjemcem dat, ale také jejich zdrojem.

Pokud například jedno vozidlo zaznamená prudké brzdění nebo aktivaci stabilizačního systému na zledovatělé vozovce, nemusí tato informace zůstat pouze uvnitř automobilu. Může být během okamžiku sdílena s dalšími vozidly v okolí. Řidiči nebo autonomní systémy tak získají čas navíc. A právě čas bývá v dopravě často rozdílem mezi nepříjemnou situací a tragédií.

Význam podobné komunikace se přitom neomezuje pouze na bezpečnost. Pokud budou vozidla vědět, jak se pohybují ostatní účastníci provozu, mohou lépe předvídat vývoj situace. Změna jízdního pruhu, zpomalování nebo tvorba kolon přestanou být překvapivými událostmi. Doprava se stane předvídatelnější a plynulejší.

Možná nejde o tak atraktivní představu jako plně autonomní automobil bez volantu. Ve skutečnosti však může být mnohem důležitější. Samořiditelné auto totiž stále řeší především svůj vlastní pohyb. Propojená vozidla začínají řešit dopravu jako celek.

A právě zde se rodí koncept, který někteří odborníci označují za kolektivní inteligenci dopravy. Systém, ve kterém jednotlivá vozidla nespoléhají pouze sama na sebe, ale využívají znalosti celé sítě. Otázkou už není, jak chytré bude jedno auto. Otázkou je, co všechno dokážou miliony vozidel, když začnou spolupracovat.

Každý řidič to někdy zažil. Dálnice se začne zpomalovat. Brzdová světla se rozsvěcují jedno za druhým a během několika minut se provoz zastaví. Vznikne kolona dlouhá několik kilometrů. Řidiči nervózně sledují navigaci, snaží se zahlédnout příčinu problému a připravují se na nejhorší. Po několika minutách se však kolona začne znovu rozjíždět. Nikde žádná nehoda. Žádné stavební práce. Žádná překážka na vozovce.

Místo očekávaného vysvětlení přichází otázka, kterou si položil snad každý motorista: Proč jsme vlastně stáli?

Odpověď je překvapivě jednoduchá. Protože doprava není soubor samostatných vozidel. Je to jeden propojený systém, ve kterém každé rozhodnutí ovlivňuje desítky dalších účastníků provozu.

Dopravní inženýři označují tento jev jako fantomovou kolonu. Vzniká bez nehody, bez uzavírky a bez jakékoliv fyzické překážky. Stačí jeden řidič, který na okamžik zpomalí. Možná se podívá do navigace, možná jej zaujme dění na krajnici nebo si jednoduše vytvoří větší odstup od vozidla před sebou. Řidič za ním reaguje o něco později a o něco intenzivněji. Další udělá totéž. Každá reakce je jen nepatrně výraznější než ta předchozí. Během několika desítek sekund se z drobného zpomalení stává vlna, která se šíří proti směru jízdy.

Na jejím konci často stojí stovky vozidel.

Paradoxní je, že většina řidičů v takové situaci neudělala nic špatně. Každý reagoval logicky na vozidlo před sebou. Přesto součet těchto individuálních rozhodnutí vytvořil problém, který by žádný z účastníků samostatně nezpůsobil.

Fantomové kolony jsou fascinujícím důkazem toho, že doprava se nechová jako soubor jednotlivců. Chová se jako organismus. A stejně jako v každém složitém systému mohou i malé změny vyvolat překvapivě velké následky.

Právě zde se začíná naplno ukazovat význam komunikace mezi vozidly. Pokud dnes každý řidič reaguje pouze na automobil bezprostředně před sebou, propojená vozidla mohou reagovat na situaci mnohem dál v dopravním proudu. Informace o zpomalování se nemusí šířit prostřednictvím brzdových světel a lidských reakcí. Může se přenášet digitálně a prakticky okamžitě.

Představme si stejnou situaci v prostředí propojené dopravy. Vozidlo několik set metrů vpředu začne zpomalovat. Ostatní automobily o tom vědí během zlomku sekundy. Nemusí čekat, až se informace dostane až k nim prostřednictvím řetězce lidských reakcí. Mohou upravit rychlost plynule a koordinovaně. Místo prudkého brzdění vznikne pouze mírné zpomalení.

Rozdíl se může zdát zanedbatelný. Ve skutečnosti však právě podobné drobnosti rozhodují o tom, zda se dálnice promění v několikakilometrovou kolonu, nebo zda bude doprava pokračovat bez výraznějších komplikací.

Fantomové kolony zároveň ukazují ještě jednu důležitou věc. Ne všechny problémy dopravy lze vyřešit stavbou nových silnic. Můžeme rozšiřovat dálnice a budovat nové obchvaty, ale pokud budou vozidla reagovat stejně nekoordinovaně jako dnes, část problémů přetrvá. Budoucnost proto nemusí spočívat pouze v budování další infrastruktury. Možná bude stejně důležité naučit vozidla spolupracovat.

A pokud existuje situace, ve které jsou limity lidské spolupráce vidět ještě výrazněji než u fantomových kolon, pak je to okamžik, kdy se dva jízdní pruhy mění v jeden. Jinými slovy – zipování.

Zipování: jednoduché pravidlo, které lidé stále neumějí

Existuje jen málo dopravních situací, které dokážou vyvolat tolik emocí jako zipování. Stačí několik stovek metrů před zúžením dálnice nebo uzavírkou jednoho jízdního pruhu a z běžného provozu se během několika minut stává místo, kde se střetávají různé představy o správném chování na silnici.

Jedni se zařazují do průběžného pruhu co nejdříve. Jsou přesvědčeni, že tím pomáhají plynulosti provozu a předcházejí komplikacím. Druzí pokračují v končícím pruhu až k samotnému místu zúžení. Opírají se přitom o pravidla silničního provozu i doporučení dopravních odborníků, podle kterých má být využita celá šířka komunikace. Obě skupiny se často považují za ty, které jednají správně. A právě zde začíná problém.

Ve chvíli, kdy se do dopravní situace promítnou emoce, přestává rozhodovat pouze logika. Řidič, který čeká v průběžném pruhu několik minut, může mít pocit, že vozidla přijíždějící v končícím pruhu získávají nespravedlivou výhodu. Jiný motorista naopak vnímá odmítání zipování jako zbytečné komplikování situace. Výsledkem bývá prudké brzdění, blokování prostoru pro zařazení nebo agresivní manévry, které plynulosti provozu rozhodně nepomáhají.

Z pohledu dopravního inženýrství je přitom princip zipování poměrně jednoznačný. Pokud řidiči využijí oba jízdní pruhy až do místa zúžení a následně se střídají v poměru jedna ku jedné, lze kapacitu komunikace využít nejefektivněji. Kolona bývá kratší, doprava plynulejší a zdržení menší. Problém nespočívá v pravidlech. Problém spočívá v tom, že systém předpokládá spolupráci velkého množství lidí, kteří se navzájem neznají a často situaci vnímají odlišně.

Zipování je proto zajímavým příkladem širšího problému moderní dopravy. Silniční provoz funguje nejlépe tehdy, když většina účastníků jedná předvídatelně. Jenže právě předvídatelnost je něco, s čím mají lidé dlouhodobě potíže. Každý řidič má jinou míru zkušeností, jinou povahu, jinou toleranci ke stresu i jiný pohled na riziko. To, co jeden považuje za logické a bezpečné rozhodnutí, může druhý vnímat jako bezohlednost.

Právě zde se začíná ukazovat potenciál propojených vozidel. Pokud budou automobily schopny sdílet informace o své poloze, rychlosti a plánovaných manévrech, nebude plynulost provozu záviset pouze na lidské intuici. Vozidla si mohou automaticky vytvářet potřebné rozestupy a koordinovat zařazování způsobem, který je pro člověka prakticky nemožné dlouhodobě udržet.

Představme si situaci, kdy se stovky vozidel blíží ke zúžení. Místo nejistoty a soupeření systém průběžně vypočítává optimální rozestupy. Vozidla v průběžném pruhu automaticky ponechávají prostor pro vozidla z končícího pruhu a celý proces probíhá plynule, bez prudkého brzdění a bez konfliktů. Řidič nemusí přemýšlet, zda jej někdo pustí nebo zda bude muset na poslední chvíli zastavit. Systém koordinuje dopravu tak, aby fungovala co nejefektivněji.

Na první pohled se může zdát, že jde o drobnost. Ve skutečnosti však podobné situace probíhají každý den na tisících míst po celé Evropě. A právě součet těchto zdánlivě malých problémů vytváří významnou část dopravních komplikací, které dnes považujeme za běžnou součást cestování.

Zipování tak není jen otázkou jednoho dopravního pravidla. Je ukázkou toho, jak velký rozdíl může vzniknout mezi systémem založeným na individuálním rozhodování a systémem založeným na koordinaci. A pokud by propojená vozidla dokázala zlepšit spolupráci v takto jednoduchých situacích, jejich přínos by mohl být ještě výraznější ve složitějším prostředí městského provozu, kde o plynulosti dopravy rozhodují desítky různých faktorů současně.

Proč stojíme na červené, i když nikdo nejede

Mnoho řidičů si pod pojmem dopravní zácpa představí dálnici zaplněnou vozidly. Ve skutečnosti však značná část času ztraceného za volantem nevzniká na dálnicích, ale ve městech. Právě zde se doprava střetává s největším množstvím překážek, omezení a rozhodovacích bodů. Každá křižovatka, každý semafor a každý přechod pro chodce představují místo, kde se musí zájmy různých účastníků provozu nějakým způsobem sladit.

Městská doprava je ve své podstatě neustálým hledáním kompromisu. Řidiči chtějí projet co nejrychleji. Chodci požadují bezpečné přechody. Veřejná doprava potřebuje dodržovat jízdní řády. Záchranné složky musí být schopny projet bez zdržení. Úkolem dopravní infrastruktury je zajistit, aby celý systém fungoval co nejlépe pro všechny současně. Právě zde však začínají limity mnoha současných řešení.

Přestože jsou dnešní semafory výrazně chytřejší než před několika desetiletími, většina z nich stále pracuje s omezeným množstvím informací. Reagují na vozidla v bezprostřední blízkosti, na předem nastavené dopravní modely nebo na historická data. Jen zřídka však skutečně vědí, co se děje v širším okolí. Výsledkem jsou situace, které zná téměř každý řidič. Čekání na červené světlo v okamžiku, kdy je křižovatka prázdná. Opakované zastavování na několika semaforech za sebou. Nebo naopak vznik kolon v místech, kde by plynulejší koordinace provozu mohla problém výrazně zmírnit.

Na první pohled jde o drobnosti. Pokud však podobná zdržení vynásobíme stovkami tisíc vozidel a tisíci křižovatek, dostáváme se k obrovskému množství času, energie a paliva, které jsou každý den spotřebovány zcela zbytečně. Městská doprava je totiž mimořádně citlivá na neefektivitu. Stačí několik špatně koordinovaných křižovatek a problémy se začnou šířit do okolních ulic podobně jako dopravní vlna na dálnici.

Právě zde se otevírá prostor pro další úroveň propojené mobility. Zatímco dosud jsme mluvili především o komunikaci mezi vozidly, budoucí systémy počítají také s komunikací mezi vozidly a infrastrukturou. Automobil nebude sdílet informace pouze s ostatními účastníky provozu. Bude komunikovat i se semafory, dopravními značkami, senzory zabudovanými v komunikacích nebo s centrálními dopravními systémy.

Představme si například křižovatku, která ví, že se k ní blíží několik desítek vozidel. Nečeká, až dorazí ke stopčáře. Informace získává s předstihem a může tomu přizpůsobit své chování. Pokud se blíží autobus plný cestujících, může mu dát přednost. Pokud se k místu zásahu blíží sanitka, může vytvořit průjezdný koridor ještě před jejím příjezdem. Pokud systém vyhodnotí, že se v určité části města začíná tvořit kolona, může upravit signalizaci tak, aby problém zmírnil dříve, než se rozšíří do dalších ulic.

Takový přístup představuje zásadní změnu filozofie řízení dopravy. Dnes většina systémů reaguje na problémy až ve chvíli, kdy vzniknou. Inteligentní infrastruktura budoucnosti by se je měla snažit předvídat. Nejde přitom o futuristickou představu vzdálených desetiletí. První prvky podobných systémů již fungují v řadě evropských měst a jejich schopnosti se každým rokem zlepšují.

S rostoucím množstvím dat však vzniká nová výzva. Pokud mají vozidla, semafory, senzory a dopravní centra spolupracovat, musí někdo obrovské množství informací vyhodnocovat. Nestačí pouze sbírat data. Je nutné pochopit jejich souvislosti, předvídat budoucí vývoj a rozhodovat, jak na něj reagovat. Právě zde vstupuje do hry technologie, která bývá s budoucností dopravy spojována stále častěji – umělá inteligence.

Umělá inteligence jako dirigent dopravy

Představme si na chvíli symfonický orchestr. Každý hudebník ovládá svůj nástroj dokonale. Přesto by bez dirigenta jen obtížně vznikla skladba, která zní jako harmonický celek. Podobně funguje i moderní doprava. Máme miliony vozidel, tisíce kilometrů silnic, stovky křižovatek a obrovské množství dat. Chybí však něco, co by dokázalo všechny tyto informace spojit dohromady a využít je ve správný okamžik.

Právě zde se stále častěji objevuje role umělé inteligence.

Ve veřejné debatě bývá umělá inteligence spojována především s chatboty, generováním obrázků nebo autonomními vozidly. V dopravě však může být její největší přínos mnohem méně viditelný. Nemusí řídit jednotlivé automobily. Může řídit samotný dopravní systém.

Rozdíl je zásadní. Zatímco autonomní vozidlo se snaží bezpečně dostat z jednoho místa na druhé, inteligentní dopravní systém sleduje situaci v mnohem širším měřítku. Zajímá jej pohyb tisíců vozidel současně. Vyhodnocuje dopravní proudy, sleduje vznikající problémy a hledá způsoby, jak jim předcházet dříve, než se projeví v reálném provozu.

Dnešní dopravní centra pracují převážně reaktivně. Nehoda vznikne, vytvoří se kolona a teprve poté přicházejí opatření. Navigace začnou přepočítávat trasy, mění se dopravní značení a řidiči hledají objížďky. Většina rozhodnutí vzniká až ve chvíli, kdy problém již existuje.

Umělá inteligence nabízí jiný přístup. Díky schopnosti analyzovat obrovské množství dat může rozpoznávat vzorce, které člověk často nevidí. Pokud se na určitém úseku začne neobvykle zvyšovat hustota provozu, pokud meteorologické modely předpovídají zhoršení počasí nebo pokud se v okolí významné sportovní či kulturní akce očekává nárazový příliv vozidel, systém může začít jednat ještě před vznikem komplikací.

Zjednodušeně řečeno, doprava se může postupně posouvat od řešení problémů k jejich předvídání.

Představme si páteční odpoledne před prodlouženým víkendem. Desítky tisíc lidí vyrážejí z velkých měst směrem na hory, chaty nebo za rodinou. Dnes většinou poznáme vznikající problém až ve chvíli, kdy se objeví první kolony. Budoucí systémy však mohou podobné situace předvídat s několika hodinami předstihem. Navigace doporučí alternativní trasy, semafory upraví své režimy, informační tabule upozorní na očekávané komplikace a dopravní tok se začne přizpůsobovat ještě předtím, než dojde k jeho zahlcení.

Stejný princip může fungovat i při mimořádných událostech. Pokud systém vyhodnotí zvýšené riziko tvorby náledí, může okamžitě upozornit řidiče v dané oblasti. Pokud dojde k vážné nehodě, může automaticky přepočítat doporučené trasy pro tisíce vozidel současně. Pokud se blíží silná bouřka, může upravit dopravní režimy na nejvytíženějších komunikacích.

Takové rozhodování by bylo pro člověka prakticky nemožné. Ne proto, že by dopravní inženýři nebyli dostatečně schopní. Jednoduše proto, že množství dat překračuje možnosti lidského mozku. Každou sekundu vznikají miliony nových informací. Právě jejich zpracování představuje oblast, ve které mají algoritmy přirozenou výhodu.

Někteří odborníci proto hovoří o vzniku takzvaných digitálních dvojčat měst. Jde o virtuální modely dopravních systémů, které v reálném čase kopírují skutečný provoz. Umělá inteligence může na těchto modelech simulovat různé scénáře a předem odhadovat důsledky jednotlivých rozhodnutí. Ještě než se například uzavře důležitá komunikace kvůli opravě, lze spočítat, jak se doprava přelije do okolních ulic a kde mohou vzniknout nová kritická místa.

Přesto by bylo chybou představovat si umělou inteligenci jako všemocného správce dopravy. Sebelepší algoritmus nedokáže odstranit všechny nehody, zácpy nebo lidské chyby. Může však výrazně zlepšit schopnost systému reagovat na situace, které dnes vznikají zbytečně nebo se řeší příliš pozdě.

A právě zde se začíná ukazovat, že největší přínos propojené mobility nemusí spočívat v samotných technologiích. Skutečná hodnota se může skrývat v čase, který lidé neztratí v kolonách, v nehodách, kterým se podaří zabránit, a v miliardách korun, které nebude nutné vynaložit na důsledky neefektivní dopravy.

Jinými slovy – budoucnost dopravy není jen technologická otázka. Je to také otázka ekonomická.

Kolik nás stojí doprava, která nefunguje

Když řidič uvízne v koloně, většinou přemýšlí o ztraceném čase. O schůzce, kterou nestihne. O zpožděné dodávce. O odpoledni, které mohl strávit s rodinou místo sledování brzdových světel vozidla před sebou. Jen málokdo si však uvědomuje, že podobná zdržení nepředstavují problém pouze pro jednotlivce. Ve skutečnosti jde o jeden z největších skrytých nákladů moderní společnosti.

Doprava je krevním oběhem ekonomiky. Každý den přepravuje zaměstnance do práce, zboží do obchodů, součástky do továren i zásilky k zákazníkům. Jakmile se tento systém začne zadrhávat, důsledky se neprojevují pouze na silnicích. Postupně se promítají do fungování firem, veřejných služeb i celé ekonomiky.

Typickým příkladem jsou dopravní kolony. Na první pohled jde o nepříjemnost. Ve skutečnosti však každá minuta strávená v koloně představuje náklad. Řidič spotřebovává palivo nebo energii, vozidlo se opotřebovává a především mizí čas, který mohl být využit produktivněji. Pokud se podobná zdržení opakují každý den a týkají se statisíců lidí, vznikají ztráty, které dosahují miliard korun ročně.

Stejně nákladné jsou dopravní nehody. Veřejnost často vnímá pouze škody na vozidlech, případně tragické lidské následky. Ekonomická realita je však mnohem širší. Každá vážná nehoda znamená zásah policie, hasičů a zdravotnických záchranných služeb. Následují opravy infrastruktury, administrativní procesy, práce pojišťoven a často také dlouhodobé zdravotní nebo sociální dopady. Pokud nehoda zablokuje důležitou komunikaci, přidávají se další náklady v podobě zdržení tisíců dalších účastníků provozu.

Právě proto se na bezpečnost dopravy stále častěji pohlíží nejen jako na společenský problém, ale také jako na ekonomickou investici. Každá nehoda, které se podaří zabránit, nepředstavuje pouze zachráněný život nebo zamezení zranění. Znamená také úsporu prostředků, které by jinak bylo nutné vynaložit na řešení jejích následků.

Významnou roli hraje také logistika. Moderní ekonomika funguje v mnoha případech na principu přesného načasování. Výrobní podniky často drží minimální zásoby a spoléhají na pravidelné dodávky komponentů. Obchodní řetězce plánují rozvoz zboží s přesností na hodiny. Každé větší zdržení proto vytváří řetězovou reakci, která může ovlivnit desítky dalších procesů.

Propojená doprava nabízí zajímavou možnost, jak část těchto problémů zmírnit bez nutnosti budovat tisíce kilometrů nových silnic. Pokud budou vozidla, infrastruktura a dopravní systémy schopny lépe předvídat vývoj provozu, mohou efektivněji využívat kapacitu, která již existuje. Nejde o nahrazení výstavby nové infrastruktury. Jde o její chytřejší využití.

To je důležité zejména v době, kdy možnosti dalšího rozšiřování silniční sítě narážejí na finanční, ekologické i prostorové limity. Postavit novou dálnici nebo obchvat může trvat mnoho let a stát miliardy korun. Zavedení inteligentních systémů bývá v řadě případů rychlejší a levnější. Přesto může přinést výrazné zlepšení plynulosti provozu.

Právě ekonomické argumenty jsou jedním z důvodů, proč do propojené mobility investují nejen automobilky, ale také státy, města a mezinárodní organizace. Nejde pouze o technologickou novinku. Jde o snahu udržet dopravu funkční ve světě, kde počet vozidel i nároky na mobilitu neustále rostou.

Peníze a efektivita však nejsou jedinými faktory, které budou rozhodovat o budoucnosti dopravy. Historie opakovaně ukazuje, že lidé nepřijímají nové technologie pouze proto, že jsou výhodnější nebo levnější. Rozhodující bývá také důvěra. A právě zde se dostáváme k otázce, která vyvolává nejvíce emocí.

Jsme skutečně připraveni svěřit část rozhodování systémům, které budou o našem pohybu vědět více než kdykoliv předtím?

Ale… co když nechceme být jen pasažéry?

Čím déle se člověk zabývá budoucností dopravy, tím více si uvědomuje jeden paradox. Technologické překážky se postupně daří překonávat. Vozidla jsou schopnější, senzory přesnější a výpočetní výkon dostupnější než kdykoliv v minulosti. Přesto největší překážkou nemusí být technologie samotná.

Tou překážkou může být člověk.

Ne proto, že by lidé byli proti pokroku. Historie ukazuje pravý opak. Společnost dokázala přijmout technologie, které ještě několik let předtím působily nepředstavitelně. Internet, chytré telefony, online bankovnictví nebo satelitní navigace se během relativně krátké doby staly běžnou součástí života.

Rozdíl spočívá v něčem jiném.

Automobil totiž pro mnoho lidí nepředstavuje pouze dopravní prostředek. Je symbolem nezávislosti. Možnosti rozhodnout se, kdy vyjedou, kudy pojedou a jak budou řídit. Právě tento pocit kontroly je jedním z důvodů, proč si lidé vytvořili k automobilům tak silný vztah.

Není proto překvapivé, že část veřejnosti přijímá představu stále více propojené a automatizované dopravy s určitými rozpaky. Z pohledu technologa jde o logický vývoj. Z pohledu některých řidičů však vzniká otázka, kde končí pomoc a kde začíná omezování.

Dnes většina lidí bez problémů přijímá bezpečnostní pásy, airbagy nebo automatické nouzové brzdění. Tyto systémy zasahují pouze ve chvíli, kdy hrozí bezprostřední nebezpečí. Budoucí propojená doprava však může být mnohem aktivnější. Bude doporučovat trasy, ovlivňovat rychlost provozu, koordinovat pohyb vozidel a v některých situacích možná i přebírat rozhodování, které dnes patří člověku.

Právě zde začíná debata, která dalece přesahuje oblast dopravy.

Pokud algoritmus statisticky prokáže, že dokáže jezdit bezpečněji než člověk, měli bychom mu dát přednost?

Na první pohled se odpověď zdá jednoduchá. Kdo by byl proti technologii, která zachraňuje životy? Jenže stejná otázka má i druhou stranu. Pokud přijmeme, že bezpečnost je nejvyšší hodnotou, kde se zastavíme? Měla by mít společnost právo omezit lidské rozhodování ve jménu nižší nehodovosti? A pokud ano, jak daleko?

Je to dilema, které se netýká pouze automobilů. Podobné otázky řeší moderní společnost v celé řadě oblastí. Vždy jde o hledání rovnováhy mezi bezpečností, pohodlím a osobní svobodou.

Dalším tématem je soukromí. Aby mohla propojená doprava fungovat efektivně, potřebuje data. Hodně dat. Vozidla sdílejí svou polohu, rychlost, směr jízdy nebo informace o dopravní situaci. Z technického pohledu jde o nezbytný předpoklad fungování systému. Z pohledu části veřejnosti však vzniká pochopitelná otázka, kdo tato data spravuje a jak s nimi nakládá.

Důvěra se přitom buduje mnohem pomaleji než technologie. Sebelepší systém může selhat, pokud mu lidé nebudou věřit. Historie digitálních služeb opakovaně ukázala, že veřejnost je ochotna sdílet data pouze tehdy, pokud rozumí jejich využití a má jistotu, že nebude zneužito.

Právě proto nebude budoucnost propojené dopravy záviset pouze na tom, zda budou algoritmy dostatečně chytré. Stejně důležité bude, zda budou dostatečně transparentní. Lidé totiž nechtějí jen bezpečnost. Chtějí také rozumět pravidlům, podle kterých systém funguje.

Možná se tedy nakonec ukáže, že největší výzvou autonomní a propojené mobility není vývoj softwaru ani výstavba infrastruktury. Největší výzvou bude najít rovnováhu mezi tím, co je technicky možné, a tím, co je společnost ochotna přijmout.

Protože doprava budoucnosti nebude pouze technologickým projektem.

Bude především testem důvěry mezi člověkem a strojem.

„Budoucnost dopravy nebude patřit ani člověku, ani algoritmu. Bude patřit jejich spolupráci. Cílem není vzít lidem volant, ale zabránit tomu, aby jediná chyba stála lidský život.“- autor

Použité zdroje

Použité odborné studie

Safety Challenges for Autonomous Vehicles in the Absence of Connectivity (2020)
Akhil Shetty, Mengqiao Yu, Alex Kurzhanskiy, Offer Grembek, Hamidreza Tavafoghi, Pravin Varaiya
https://arxiv.org/abs/2006.03987

Safety-Critical Traffic Control by Connected Automated Vehicles (2023)
Huan Yu, Chenguang Zhao, Tamas G. Molnar
https://arxiv.org/abs/2301.04833

On the Safety of Connected Cruise Control: Analysis and Synthesis with Control Barrier Functions (2023)
Tamas G. Molnar, Gabor Orosz, Aaron D. Ames
https://arxiv.org/abs/2309.00074

Upozornění

Článek je publicistickým a analytickým textem vycházejícím z veřejně dostupných odborných studií, materiálů Evropské komise, výzkumných institucí a dopravních organizací. Některé scénáře popisované v článku představují předpokládaný vývoj technologií propojené a autonomní mobility a nemusí odpovídat současnému stavu nasazení v běžném silničním provozu.

Uvedené příklady slouží k ilustraci možných přínosů i rizik budoucích dopravních systémů a nepředstavují technickou ani legislativní předpověď jejich konečné podoby.