خلف الكواليس: سر دبي في سلاسة التنقل بفضل الذكاء الاصطناعي والبيانات
10 مايو 2025
نسخ الرابط
المصادر
42
إظهار المصادر في النص
Google
En Wikipedia
Damacproperties
M Youtube
Careem
Help Careem
Codeflashinfotech
Arabianbusiness
Thestrategystory
Bornintheuae
Paisabazaar
Help Careem
Specials Priceless
Travtalkmiddleeast
Edgemiddleeast
Canvasbusinessmodel
English Alarabiya
Rakuten
Circlemena
Expertappdevs
Travelsdubai
Engineering Careem
Appsrhino
Arkasoftwares
Way2smile
Carbonsifr
Oyelabs
Dxbapps
Techigator
Mckinsey
Khaleejtimes
Help Careem
Timeoutdubai
Zawya
Lucidityinsights
Help Careem
Appverticals
Drivemond
Kiltons
Play Google
Globenewswire
Cabsdriver
يمتد أفق دبي المتلألئ وسمعتها في البنية التحتية المتطورة بالتأكيد إلى شبكة النقل فيها. ولكن ما هو السر وراء تشغيلها السلس؟ يعتمد النقل الذكي بشكل كبير على تدفقات بيانات متنوعة، تغذي باستمرار الأنظمة المتطورة بالمعلومات
[6]
[7]
[15]
[28]
[32]. تقود هيئة الطرق والمواصلات في دبي (RTA) هذا التوجه، مستفيدة من قوة الذكاء الاصطناعي (AI) والبيانات الضخمة (Big Data) لتنظيم هذه العملية المعقدة
[3]
[5]
[12]. يستكشف هذا المقال مصادر البيانات المحددة التي تعتمد عليها هيئة الطرق والمواصلات لإنشاء نظام نقل سلس وفعال وقائم على البيانات بالفعل لكل شخص في المدينة[3][5]
[10][12]
[14]
[18].
رؤية هيئة الطرق والمواصلات: لماذا تعتبر البيانات حاسمة للتنقل الذكي
لا تقتصر مهمة هيئة الطرق والمواصلات على إدارة الطرق فحسب؛ بل تطمح إلى تحقيق هدف استراتيجي كبير: "الريادة العالمية في التنقل السلس والمستدام"[3][5][12]. يعتمد تحقيق هذه الرؤية الطموحة بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي (AI) والبيانات الضخمة (Big Data)[3][5][10][12][14][18]. تُعد هذه التقنيات حجر الزاوية لتعزيز الكفاءة، وتحسين السلامة، والارتقاء بتجربة المستخدم الشاملة عبر شبكة النقل في دبي[3][5][10][12][14][18]. يتماشى هذا التركيز تمامًا مع مبادرة دبي الذكية الأوسع نطاقًا، والتي تهدف إلى جعل دبي واحدة من أذكى وأسعد مدن العالم[6]
[39]
[41]
[36]. وتؤكد الاستراتيجية الرقمية لهيئة الطرق والمواصلات 2023-2030 هذا الالتزام، مع التركيز بشكل كبير على تطوير الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات[14].
الكشف عن المصادر: من أين تحصل هيئة الطرق والمواصلات على بياناتها؟
إذًا، من أين تأتي كل هذه المعلومات الحيوية؟ فكّر في الأمر كشبكة واسعة من العيون والآذان الرقمية التي تراقب باستمرار نبض حركة المدينة. تعتمد هيئة الطرق والمواصلات على مجموعة واسعة من المصادر لتغذية أنظمة النقل الذكية لديها.
حساسات ومراقبة شبكة الطرق
يكمن أساس إدارة حركة المرور في الوقت الفعلي في الحساسات المدمجة داخل شبكة الطرق نفسها. تقوم حساسات وكاشفات المرور، باستخدام تقنيات مثل الحلقات الاستشعارية والرادار، بقياس حجم المركبات وسرعتها وإشغال الطرق باستمرار[3][15][18][28]
[29]
[31]. وتكملها مئات كاميرات المراقبة التلفزيونية (CCTV) التي توفر إشرافًا مرئيًا، مع استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد للكشف التلقائي عن الحوادث مباشرة من مقاطع الفيديو
[8][15][18][28][31]
[34]. تضيف محطات الأرصاد الجوية طبقة أخرى، حيث توفر سياقًا بيئيًا يمكن أن يؤثر على ظروف حركة المرور[15][28][34]. حتى الطرق نفسها تخضع للمراقبة، حيث تقوم مركبات الفحص المجهزة بالذكاء الاصطناعي بجمع بيانات عن حالات مثل الحفر أو الشقوق[8][10][12]
[17]
[21].
بيانات النقل العام والمستخدمين
يُعد فهم كيفية تنقل الأشخاص في وسائل النقل العام أمرًا حيويًا. تولّد بطاقة نول (Nol Card) واسعة الانتشار، المستخدمة للمدفوعات عبر المترو والترام والحافلات ووسائل النقل البحري، بيانات قيّمة حول أنماط رحلات الركاب من خلال سجلات تسجيل الدخول والخروج[6]
[11]
[25]
[40]
[33]. تتعقب بيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) من أسطول هيئة الطرق والمواصلات الخاص، بما في ذلك الحافلات وسيارات الأجرة، موقع المركبة وسرعتها والتزامها بالمسارات[6][25][31][33]. تشمل الخطط المستقبلية أنظمة العد الآلي للركاب (APC) في الحافلات للحصول على بيانات الإشغال في الوقت الفعلي
[30]. دعنا لا ننسَ المدخلات النوعية؛ فقنوات ملاحظات الجمهور، مثل الميزات الموجودة في تطبيق سهيل (S'hail)، تتيح للمستخدمين الإبلاغ عن المشكلات أو اقتراح التحسينات[6].
بيانات المركبات والأنظمة عن بُعد (Telematics)
أصول النقل الحديثة مليئة بالحساسات. تنقل أنظمة الاتصالات عن بُعد (Telematics) في الحافلات وقطارات المترو باستمرار بيانات تشغيلية
[13]
[16][25][33][36]
[38]. هذه المعلومات ضرورية لمراقبة الأداء في الوقت الفعلي، والأهم من ذلك، لإطلاق تنبيهات الصيانة التنبؤية قبل أن تتسبب المشكلات في حدوث اضطرابات[13][16][25][33][36][38].
البيانات الخارجية وبيانات الشركاء
لا تعمل هيئة الطرق والمواصلات بمعزل عن الآخرين فيما يتعلق بالبيانات. فهي تستفيد من مصادر البيانات الخارجية، وأبرزها معلومات حركة المرور والحوادث في الوقت الفعلي من خرائط جوجل (Google Maps)
[2]. كما توفر الشراكات مع شركات خدمات نقل الركاب إمكانية الحصول على رؤى إضافية حول حركة المرور والطلب، مما يضيف قطعة أخرى إلى لغز التنقل المعقد[6].
قوة المعالجة: كيف تتحول البيانات إلى ذكاء
إن امتلاك كميات هائلة من البيانات الخام شيء، وتحويلها إلى معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ تحدٍ آخر تمامًا. هنا يأتي دور التقنيات القوية مثل الذكاء الاصطناعي (AI) وتحليلات البيانات الضخمة (Big Data)[2]
[4][7][39][29]. استثمرت هيئة الطرق والمواصلات بشكل كبير في البنية التحتية اللازمة لذلك، بما في ذلك Enterprise Platform مخصصة مصممة خصيصًا لحلول الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات[2][39]. تعالج هذه المنصة مجموعات بيانات ضخمة وتستخدم نماذج التعلم الآلي للكشف عن الرؤى[2]. ويُعد Dubai Intelligent Traffic Systems (ITS) Centre مركزًا رئيسيًا لمعالجة بيانات شبكة الطرق، وهو منشأة عالمية المستوى تستفيد من الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IoT)[7][15][28][32][34]. علاوة على ذلك، ترتبط جهود هيئة الطرق والمواصلات في مجال البيانات بمنصة Dubai Pulse على مستوى المدينة، وهي العمود الفقري للتحول الذكي في الإمارة، مما يسهل مشاركة البيانات بين الجهات الحكومية وغيرها[6]
[9]
[19]
[24]
[35].
البيانات قيد التنفيذ: تحويل قطاع النقل في دبي
حسنًا، نعرف من أين تأتي البيانات وكيف تتم معالجتها. ولكن كيف تُحدث فرقًا فعليًا على أرض الواقع؟ إليك كيف تعمل تدفقات البيانات هذه بنشاط على تحويل مشهد النقل في دبي.
تدفق مروري أذكى (ITS)
يوفر مركز أنظمة المرور الذكية (ITS Centre) مراقبة وإدارة شبكة طرق دبي في الوقت الفعلي[7][15][28][32][34]. تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي البيانات من الحساسات والكاميرات للتنبؤ بنقاط الازدحام الساخنة وإدارة تدفق حركة المرور بشكل استباقي، وغالبًا ما تتكامل مع أدوات مثل خرائط جوجل (Google Maps)[2][4][7][39][29]. أصبح اكتشاف الحوادث الآن آليًا إلى حد كبير، حيث يكتشف الذكاء الاصطناعي الحوادث أو الأعطال بشكل أسرع بكثير، مما يسمح باستجابات أسرع[7][8][15][28]. ومن التطورات الرئيسية القادمة نظام UTC-UX Fusion، الذي سيستخدم الذكاء الاصطناعي والتوائم الرقمية (digital twins) لتحسين توقيت إشارات المرور ديناميكيًا بناءً على الظروف والتنبؤات في الوقت الفعلي، بهدف تقليل التأخير بشكل كبير
[1][3][5]
[20].
تحسين وسائل النقل العام
تُعد بيانات بطاقة نول (Nol card) كنزًا لفهم طلب الركاب[6][11][25][33]. تستخدم هيئة الطرق والمواصلات الذكاء الاصطناعي لتحليل هذه الأنماط، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً بشأن تعديل مسارات الحافلات، أو تغيير الجداول الزمنية، أو حتى إضافة خدمات جديدة عند الحاجة[6][11]. يساعد هذا في إدارة الحشود، لا سيما في محطات المترو المزدحمة، ويحسن موثوقية الخدمة بشكل عام[2][6][11][25][33][39]. تهدف مبادرات مثل نظام "عقل المدينة" (City Brain) إلى زيادة تحسين الجدولة وتقليل أوقات الانتظار[25][33]. حتى اقتراحات المستخدمين عبر التطبيقات تساهم في تحسينات الشبكة[6].
الصيانة التنبؤية
يُعد الحفاظ على تشغيل أصول النقل بسلاسة أمرًا بالغ الأهمية. يحلل الذكاء الاصطناعي البيانات من الحساسات الموجودة على الطرق والجسور وداخل نظام المترو للتنبؤ بالأعطال المحتملة قبل حدوثها[2][13][16][36][38][39]. تقوم المركبات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بفحص الطرق بحثًا عن العيوب بدقة عالية، مما يقلل بشكل كبير من وقت الفحص اليدوي[8][10][12][17][21]. وبالمثل، تتنبأ أنظمة المراقبة بالأعطال في مكونات المترو مثل محولات المسار والسلالم المتحركة، مما يسمح بالصيانة الاستباقية[13][16][36][38]. كما تتم مراقبة حافلات هيئة الطرق والمواصلات عن بُعد لمشكلات الأداء، مما يدعم تخطيط صيانة أفضل[25][33].
تحسين تخطيط الرحلات
كل هذه البيانات في الوقت الفعلي تفيد الركاب بشكل مباشر. تعمل تطبيقات تخطيط الرحلات مثل سهيل (S'hail) بهذه المعلومات، حيث توفر أوقات سفر دقيقة، وتحديثات في الوقت الفعلي لجداول النقل العام، وخيارات مسارات متعددة الوسائط محسّنة[6][15][28][40][31][34]. هذا يجعل التنقل في المدينة أسهل بكثير وأكثر قابلية للتنبؤ به للمقيمين والزوار على حد سواء[29][40][31].
دعم السياسات والتخطيط
بالإضافة إلى العمليات اليومية، توفر البيانات المجمعة رؤى لا تقدر بثمن للتخطيط الاستراتيجي طويل الأجل[2][6][39]
[26]. يساعد تحليل الاتجاهات في تدفق حركة المرور واستخدام وسائل النقل العام وأنماط الحوادث هيئة الطرق والمواصلات على اتخاذ قرارات قائمة على الأدلة بشأن الاستثمارات المستقبلية في البنية التحتية وتعديلات الخدمة، مما يضمن تطور نظام النقل بشكل مستدام مع نمو المدينة[39][26]. حتى أن هيئة الطرق والمواصلات تستكشف طرقًا لتحقيق الدخل من رؤى البيانات المجهولة المصدر مع احترام لوائح الخصوصية[6]
[42].
النتائج: فوائد ملموسة لدبي
إن تأثير هذا النهج القائم على البيانات ملموس وقابل للقياس. بفضل مبادرات مثل توسيع أنظمة المرور الذكية (ITS)، شهدت دبي انخفاضًا في أوقات الرحلات بنسبة تصل إلى 20% في المناطق المغطاة[15][28][34]. تُعد السلامة المعززة نتيجة رئيسية أخرى، حيث أدى الكشف الأسرع عن الحوادث إلى تحسين أوقات الاستجابة بنسبة 30%، كما حالت الصيانة التنبؤية دون وقوع حوادث محتملة[8][10][12][13][15][17][28][34][36]. تتجلى مكاسب الكفاءة في مسارات النقل العام المحسّنة وتقليل التكاليف التشغيلية، مثل التوفير بنسبة 7% الذي تحقق في عمليات المترو الآلية[11][25]
[27][30][33][36][38]. في نهاية المطاف، يُترجم هذا إلى تجربة مستخدم أفضل مع تقليل أوقات الانتظار وخدمات أكثر موثوقية[6][13][25][33][36][40][31]. هناك أيضًا فوائد تتعلق بالاستدامة، حيث يؤدي تدفق حركة المرور الأكثر سلاسة والمسارات المحسّنة إلى تقليل استهلاك الوقود والانبعاثات[1][2][4][11][25][33].
مواجهة العقبات: تحديات في استخدام البيانات
بالطبع، لا يخلو تطبيق مثل هذا النظام البيئي المعقد للبيانات من التحديات. يُعد ضمان خصوصية البيانات أمرًا بالغ الأهمية، خاصة عند التعامل مع بيانات الموقع من بطاقات نول (Nol) والمركبات؛ فالتدابير القوية لإخفاء الهوية والأمن ضرورية[6][41][42]. يمثل الأمن السيبراني مصدر قلق كبير آخر، حيث يمكن أن تكون أنظمة النقل المتصلة أهدافًا للهجمات، مما يتطلب يقظة مستمرة ودفاعات قوية[14]
[22]. تحتاج التكلفة الكبيرة لتطبيق وصيانة هذه التقنيات المتقدمة إلى تبرير من خلال فوائد واضحة[7][35]. علاوة على ذلك، فإن إيجاد والاحتفاظ بالموظفين ذوي المهارات المتخصصة في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي اللازمين لإدارة هذه الأنظمة يمثل حاجة مستمرة[35][39][41].
الطريق إلى الأمام: التكامل المستقبلي للبيانات في التنقل
بالنظر إلى المستقبل، ستصبح البيانات والذكاء الاصطناعي أكثر اندماجًا في مشهد التنقل في دبي. تعتمد خطط المدينة الطموحة للمركبات ذاتية القيادة (AVs)، والتي تهدف إلى أن تكون 25% من الرحلات ذاتية القيادة بحلول عام 2030، بشكل كامل على بيانات الحساسات المتطورة والذكاء الاصطناعي للملاحة والسلامة[4][13][29]. يتم بالفعل دمج تقنيات مثل أنظمة النقل الذكية التعاونية (C-ITS / V2X)، التي تمكّن المركبات من التواصل مع بعضها البعض ومع البنية التحتية، في أنظمة جديدة مثل UTC-UX Fusion[1][3][5][20][28][34]. ستصبح المحاكاة المتقدمة باستخدام التوائم الرقمية (Digital Twins) أكثر شيوعًا لتخطيط وتحسين الشبكة افتراضيًا قبل التنفيذ في العالم الحقيقي[1][3][5][14][16][20]. يمكننا أيضًا أن نتوقع المزيد من تكامل الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل خدمة العملاء، والروبوتات للصيانة، وربما حتى تطبيقات الميتافيرس (Metaverse) للتخطيط أو التدريب[4][6][14][16]
[23][27][29]
[37][39]. إن مصادر البيانات المتنوعة، التي تتم معالجتها بواسطة أنظمة ذكية بشكل متزايد، هي حقًا الوقود الذي يقود مستقبل النقل في دبي[3][4][14].
جربه مجاناً