วันนี้ (18 พ.ย.) นายสุชาติ โชคชัยวัฒนากร กรรมการผู้ช่วยรัฐมนตรีประจำกระทรวงคมนาคม เป็นประธานเปิดโครงการพัฒนาระบบการจัดการจราจรบนถนนพระรามที่ 4 : พระราม 4 โมเดล โดยมี Mr. Shin Aoyama ประธานเจ้าหน้าที่บริหารมูลนิธิโตโยต้าโมบิลิตี้ นายนินนาท ไชยธีรภิญโญ ประธานคณะกรรมการบริษัท โตโยต้า มอเตอร์ ประเทศไทย ผู้แทนจากหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง
นายชัยวัฒน์ ทองคำคูณ ปลัดกระทรวงคมนาคม เปิดเผยว่า กระทรวงคมนาคมได้ร่วมมือกับกรุงเทพมหานคร กองบัญชาการตำรวจนครบาล สำนักงานคณะกรรมการวิจัยแห่งชาติ มูลนิธิโตโยต้าโมบิลิตี้ และจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เปิดโครงการพัฒนาระบบการจัดการจราจรบนถนนพระรามที่ 4 : พระราม 4 โมเดล ซึ่งเป็นโครงการที่ 2 ต่อยอดจาก “สาทรโมเดล” ในการกำหนดรูปแบบการบริหารจัดการแก้ปัญหาจราจรที่ยั่งยืน
ทั้งนี้ “สาทรโมเดล” การบริหารจัดการแก้ปัญหาจราจรบนถนนสาทรไม่ยุ่งยากมาก เนื่องจากมีระยะทางไม่ยาว และมีกิจกรรมสองข้างทางไม่มากนัก แตกต่างจากถนนพระราม 4 ซึ่งช่วงตั้งแต่หัวลำโพงถึงพระโขนง มีระยะทาง 12 กม. และมีกิจกรรมสองข้างทางมากกว่า โดยมีทั้งที่อยู่อาศัย สำนักงานขนาดใหญ่ พื้นที่ธุรกิจ และมีสภาพการจราจรหนาแน่นตลอดทั้งวัน จึงมีความท้าทายในการแก้ปัญหาจราจร
วิธีการในการจัดการ จะต้องใช้เทคโนโลยีและการคิดในรูปแบบและวิธีการที่ทันสมัยมากขึ้น โดยต้องวิเคราะห์แบบวิทยาศาสตร์ ใช้วิศวกรรมขนส่งและจราจรเข้ามาช่วยมากขึ้น ซึ่งจะต้องมีข้อมูลที่แม่นยำเพื่อนำมาวิเคราะห์และกำหนดมาตรการที่สามารถแก้ปัญหาได้จริง และยั่งยืน เนื่องจากในแต่ละวัน แต่ละชั่วโมงปัญหาการจราจรมีความแตกต่างกัน การกำหนดวิธีการแก้ปัญหาจึงไม่ง่าย เพราะจะต้องทำให้การจราจรลื่นไหลได้ตลอดทั้งวันอย่างไร
โดยจะใช้เวลาดำเนินการรวบรวมข้อมูลการจราจร 18 เดือน ตั้งแต่เดือนพฤศจิกายน 2562 ถึงเมษายน 2564 เพื่อให้ครอบคลุมและรอบด้านมากที่สุด และส่งมอบโครงการให้ภาครัฐนำไปเป็นแนวทางแก้ไขปัญหาการจราจรบนถนนสุขุมวิท ถนนเจริญกรุง และถนนรอบอนุสาวรีย์ชัยสมรภูมิต่อไป
“โครงการนี้เป็นความร่วมมือของภาครัฐ เอกชน ที่มีทีมงาน เทคโนโลยีและวิธีคิดใหม่ ส่วนจุฬาลงกรณ์มีบุคลากรที่จะช่วย ที่สำคัญ ภาคประชาชนที่สามารถเข้ามาร่วมมือในการเดินทางด้วยระบบขนส่งสาธารณะ หรือการเคารพกฎจราจร ก็จะเป็นส่วนช่วยแก้ปัญหาจราจรได้”
ส่วนมูลนิธิโตโยต้าโมบิลิตี้ให้การสนับสนุนเงิน 50 ล้านบาท และจะมีการใช้ข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลาย เช่น ข้อมูล GPS จากรถของแกร็บและรถขนส่งสาธารณะ ภาพจากกล้อง CCTV และเซ็นเซอร์ต่างๆ ร่วมกับเทคโนโลยีสมัยใหม่เพื่อนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์สภาพจราจรล่วงหน้า อย่าง AI และ Machine Learning ผนวกกับองค์ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีและผู้เชี่ยวชาญด้านการสัญจร (Mobility Expert)
