„Sokat vezetek, gyakran hosszú távokon is, ezért nekem mindig nagyon fontos volt, hogy olyan autóban üljek, amiben valóban megbízom. Most, hogy anya leszek, ez még inkább felértékelődött. Jó érzés tudni, hogy van mellettem egy biztos társ az utakon, egy autó, amibe nyugodt szívvel ülök be minden nap” – mondta Szabados Ági. Ági számára az autó mindig is több volt egyszerű közlekedési eszköznél. Az elmúlt években rengeteget vezetett országszerte, sokszor egyik városból a másikba indult hajnalban, vagy érkezett haza késő este. Eddig egy fehér Skoda Kamiq volt a társa, most azonban örömteli új élethelyzete új igényeket is hoz magával. A hamarosan édesanyává váló márkanagykövet számára minden eddiginél fontosabb a biztonság, a kiszámíthatóság és a megbízhatóság. Egy olyan autót használ a Das WeltAuto jóvoltából, amely a hosszabb utak során is nyugalmat ad, kényelmesen használható, ugyanakkor alkalmazkodik Ági aktív életstílusához is. A Volkswagen Taigo 1.5 TSI pontosan ezt a sokoldalúságot kínálja. Kompakt mérete ellenére praktikus, kényelmes és jól pakolható modell, amely a városi közlekedés mellett a hosszabb utazások során is magabiztos társ. A sportos karakter mellé hatékony hajtáslánc és modern vezetéstámogató rendszerek társulnak, ami különösen fontos szempont lett Ági számára az új időszak küszöbén. A következő hónapokban a könyvek és rendezvényes kellékek helyét egy időre a babakocsi és a pelenkázótáska veszik át az autó csomagterében, később pedig egy új, családos, de továbbra is aktív életforma része lesz a Taigo. A Das WeltAuto számára a megbízhatóság nemcsak egy ígéret, hanem a mindennapi működés alapja. A márka ellenőrzött előéletű, átvizsgált használt autókat kínál garanciával és számos olyan szolgáltatással, amelyek biztonságosabbá és kiszámíthatóbbá teszik az autóvásárlást. A finanszírozási lehetőségek, az autóbeszámítás, az országos kereskedői hálózat és az átlátható háttér mind azt a célt szolgálják, hogy az ügyfelek hosszú távon is nyugodtan használhassák járműveiket. További autós tartalmakért kövess minket Facebookon is!  

Görögország nyugati részén, a 196 kilométeres Ionia Odos (A5) autópályán élesben működik egy mesterséges intelligenciára épülő forgalomirányítási rendszer, amely valós időben dolgozza fel az útszéli szenzorok, a navigációs alkalmazások, a kamerák és az időjárási adatok jelzéseit. A koncessziót üzemeltető Nea Odos a görögországi autópálya-üzemeltetésben elsőként vezetett be ilyen, MI-alapú valós idejű forgalomirányítási rendszert, amely a beavatkozást nem az esemény után, hanem lehetőség szerint még előtte indítja el. Ugyanezekben a hetekben a brit közlekedési minisztérium közzétette a 2025 júniusával záruló egyéves időszakra vonatkozó előzetes közúti baleseti adatait, amelyek jól mutatják, miért nő az érdeklődés az ilyen megoldások iránt. A brit közlekedési minisztérium, a DfT (Department for Transport) előzetes adatai szerint a 2025 júniusával záruló egy évben Nagy-Britanniában 1579-en vesztették életüket közúti balesetben, a súlyos sérültekkel együtt pedig közel 30 ezren. A halálos áldozatok száma 3 százalékkal csökkent az előző évhez képest, a súlyosan érintettek száma azonban gyakorlatilag egy évtizede változatlanul magas. Külön aggasztó, hogy a motorosok körében 14 százalékkal nőtt az elhunytak száma. Önmagában mindkét fejlemény rutinszerű iparági hír. Együtt azonban arra mutatnak rá, hogy az közúti közlekedésbiztonság tekintetében egyre inkább a mesterséges intelligencia, az adatfúzió és a prediktív elemzés válik a baleset-megelőzés központi eszközévé. A szektor szakemberei között erősödik az egyetértés: a fizikai infrastruktúra fejlesztése, az ellenőrzés és a járművezető-képzés továbbra is nélkülözhetetlen, de önmagában már nem elegendő. Az közútkezelők hagyományosan széttagolt adatforrásokra támaszkodtak: kamerák, indukciós hurkok, időjárási állomások, segélyhívások és az ügyeletesek megfigyelései adták a képet. Ezek a rendszerek a torlódást rendszerint csak annak kialakulása után jelezték, a fejlődő kockázatot viszont nehezen érzékelték valós időben. Az adatfúzióra épülő MI éppen ezen a ponton hoz változást: a tanulóalgoritmusok a korábban megismert mintázatok alapján szűrik ki az eltéréseket, előre jelzik a forgalom instabilitását, és még időben figyelmeztetnek, ha egy helyzet veszélyessé válhat. MI-alapú forgalomfelügyelet: a cél nemcsak a torlódások kezelése, hanem a veszélyes helyzetek korai felismerése. (Forrás: AI generált illusztráció) Egy autópálya-szakaszon hirtelen lecsökkenő átlagsebesség, romló időjárás és szabálytalan sávváltások együttese percekkel a tényleges ütközés előtt jelezheti a megnövekedett baleseti kockázatot. Az üzemeltető így nem csak akkor reagálhat, amikor a sor már kialakult, hanem előre aktiválhatja a változtatható jelzésképű táblákat (VJT), finomhangolhatja a sebességszabályozást, vagy időben riaszthatja a járőröket. Ezt a megoldást a reaktív kezeléstől a prediktív beavatkozás felé ma a modern forgalomüzemeltetés egyik legfontosabb vívmányának tartják. A görög példa jelentősége túlmutat egyetlen autópályán. A közel 1,1 milliárd eurós (mintegy 400 milliárd forintos) gyorsforgalmi úthálózati fejlesztés részeként bevezetett rendszer már egy fontos nemzetközi közlekedési folyosón működik. A teljes kiépítést egy korábbi pilotprojekt előzte meg, amely az üzemeltető beszámolója szerint több mint 15 perccel korábbi eseményészlelést és kevesebb téves riasztást eredményezett. „A kísérlet eredményei felülmúlták a várakozásainkat” – fogalmazott Rodianos Antonakopoulos, a Nea Odos vezérigazgatója. A kutatások szerint az új MI-alapú megoldások nemcsak ott használhatók, ahol sűrű és korszerű szenzorhálózat működik. Akkor is képesek hálózati szintű forgalmi előrejelzést adni, ha az útmenti érzékelők ritkábban állnak rendelkezésre, mert ezeket az adatokat a járművekből, navigációs rendszerekből és más digitális forrásokból érkező információkkal egészítik ki. Ez különösen azokban az országokban lehet fontos, ahol a közúti infrastruktúra nagy kiterjedésű, de egy része már elöregedett. Ilyenkor nem feltétlenül az egész útszéli eszközpark cseréje jelenti az első lépést: az üzemeltetők a meglévő rendszerekre építhetnek rá egy új, elemző szoftveres réteget. Így a mesterséges intelligencia nem kiváltja, hanem okosabban használhatóvá teszi a már meglévő infrastruktúrát. A brit „okos autópályák” példája jól mutatja, mekkora lehetőség van a technológiában, de azt is, mennyire érzékeny területről van szó. Az elmúlt évtizedben a brit gyorsforgalmi utak több szakaszán vezettek be úgynevezett okos autópályás megoldásokat: dinamikus sávkezelést, változtatható sebességhatárokat és az álló járművek észlelésére szolgáló rendszereket. Ezek azonban komoly vitákat is kiváltottak, főként azért, mert sokan az események felismerésének megbízhatóságát és a beavatkozás gyorsaságát kérdőjelezték meg. A prediktív MI-rendszerek ezen javíthatnak, mert többféle adatforrást vetnek össze, így az üzemeltetők gyorsabban és pontosabban azonosíthatják a veszélyes helyzeteket. A piaci lendület gyorsul: a Valerann 2025-ben egy 3,6 millió eurós (mintegy 1,3 milliárd forintos) az Európai Űrügynökség (ESA) által támogatott szerződést is elnyert egy olyan, hálózati szintű forgalommegfigyelő platform fejlesztésére, amely műholdas és földi adatforrásokat is felhasznál. A logika egyszerű: az útszéli rendszerek erősen helyhez kötött képet adnak, a műholdas és a járműadatok viszont szélesebb hálózati kontextust nyújtanak, együtt pedig teljesebb üzemeltetési képet rajzolnak ki. Mindez különösen aktuális most, amikor Európa-szerte egyre nagyobb figyelem irányul a közlekedésbiztonság javítására.Az előzetes adatok szerint 2025-ben az EU-ban mintegy 19 400-an haltak meg közúti balesetben, ami 3 százalékos csökkenés 2024-hez képest, de még mindig messze elmarad a Vision Zero hosszú távú céljától. Az MI önmagában ugyanakkor nem oldja meg az közúti közlekedésbiztonság kihívásait: az adatminőség, a rendszerek együttműködési képessége, a kiberbiztonság és az irányítási kérdések egyaránt kritikusak maradnak, a prediktív rendszerek pedig alapos üzemeltetési validálást igényelnek, hogy elkerülhetők legyenek a téves riasztások és az, hogy az üzemeltetők túlságosan rábízzák magukat az automatizált rendszerekre. Miért érdekes mindez Magyarország számára? Magyarországi szempontból mindez azért érdekes, mert a nagy forgalmú gyorsforgalmi utak, alagutak, hidak és városi bevezető szakaszok biztonsága nálunk is egyre inkább adatvezérelt megközelítést igényel. Az autópálya-hálózat üzemeltetése és a közlekedésbiztonsági célok az uniós Vision Zero irányvonalhoz igazodnak, ahol a hangsúly egyre inkább a teljes rendszer optimalizálásán van, nem csupán a vezetői magatartás szabályozásán. A görög példa azt mutatja, hogy a meglévő infrastruktúrára ráépített elemzői réteg a teljes hálózat cseréje nélkül is javíthatja az eseménykezelést, ami a hazai, részben elöregedő forgalomtechnikai eszközpark mellett kézenfekvő irány lehet. A prediktív megközelítés a logisztikai folyosók mentén is felértékelődhet, hiszen Magyarország fontos tranzitország, ahol a torlódások és az események gyors kezelése közvetlenül érinti a teherforgalmat. A téma hazai vonatkozásait az Autószektor több írásban is körüljárta. Arról, hogy a mesterséges intelligencia miként lép át a puszta megfigyelésből az aktív forgalomirányítási döntéshozatalba, a Nem csak figyel: az AI most tényleg átveszi a város irányítását? című elemzés ad képet. Hogy az adatvezérelt forgalomirányítás kisebb városokban is gyors eredményt hozhat, azt az Egy kisváros, amely lekörözte a nagyokat a forgalomirányításban című esettanulmány mutatja be, kifejezetten Debrecen, Győr vagy Szeged léptékére vetítve. Az ellenőrzés oldaláról pedig a Túl a rendszámfelismerésen: új korszakba lépett az AI-alapú közlekedésellenőrzés című cikk jelzi, milyen messzire jutott már a technológia. Az út, amerre a szektor halad, egyre világosabb. Az üzemeltetők ma már nem elégednek meg azzal, hogy értik, mi történt korábban a hálózatukon: tudni akarják, mi zajlik most, és egyre inkább azt is, mi várható a következő percekben. A brit baleseti adatok és a görögországi MI-alapú autópálya-üzemeltetési példa ugyanarra mutatnak rá: a közlekedésbiztonságban egyre nagyobb szerepet kapnak azok a rendszerek, amelyek nemcsak utólag kezelik, hanem előre jelzik a kockázatos helyzeteket. Azaz elmondható, hogy az intelligens közlekedésben az előrejelzés gyorsan a megelőzés szinonimájává válik.   Fogalmak: ITS (Intelligent Transportation Systems): intelligens közlekedési rendszerek, amelyek szenzorok, adatok és szoftverek segítségével támogatják a forgalom irányítását, a torlódások kezelését és a közlekedésbiztonság javítását. Vision Zero: uniós közlekedésbiztonsági célkitűzés, amely hosszú távon a közúti halálesetek és súlyos sérülések számának nullára csökkentését tűzi ki célul. Valerann: izraeli közlekedéstechnológiai vállalat, amely mesterséges intelligenciára épülő forgalomelemző és esemény-előrejelző rendszereket fejleszt autópályák és közúthálózatok számára. VJT (Változtatható Jelzésképű Tábla): elektronikus közúti információs tábla, amely a forgalmi helyzetnek megfelelően változtatható sebességkorlátozást, sávhasználati utasítást, figyelmeztetést vagy egyéb közlekedési információt jeleníthet meg. DfT (Department for Transport): az Egyesült Királyság közlekedési minisztériuma. A brit kormány központi szerve, amely a közlekedési szakpolitikáért, szabályozásért és országos közlekedésbiztonsági statisztikák publikálásáért felel. Prediktív mesterséges intelligencia (Predictive AI): olyan MI-alapú technológia, amely a rendelkezésre álló adatok elemzésével előrejelzi a várható eseményeket vagy kockázatokat. A közlekedésben például torlódások, balesetek vagy veszélyes forgalmi helyzetek korai felismerésére használható. Mozgó járműből gyűjtött forgalmi adat (Floating Car Data, FCD): a közlekedésben részt vevő járművekből – például navigációs rendszerekből vagy flottakövető eszközökből – származó anonim helyzet- és sebességadat, amely valós idejű képet ad a forgalom állapotáról. Okos autópálya (Smart Motorway): olyan autópálya-szakasz, ahol digitális forgalomirányítási eszközök – például változtatható sebességhatárok, dinamikus sávkezelés és automatikus eseményészlelés – segítik a forgalom biztonságosabb és hatékonyabb lebonyolítását.   Forrás: Intertraffic – Predict and prevent: how AI traffic intelligence is reshaping road safety (intertraffic.com); Nea Odos S.A. és Valerann közös sajtóközleménye; UK Department for Transport – Reported road casualties in Great Britain, provisional estimates: year ending June 2025 (gov.uk). A cikk alapjául az Intertraffic közlekedésbiztonsági híre szolgált; a görögországi Nea Odos–Valerann-projekt egyes műszaki és beruházási részleteihez további háttérként az ITS International beszámolója használható. A képek illusztrációk, egyes esetekben mesterséges intelligencia által generáltak.  

A 41 éves szombathelyi pilóta a szombatihoz hasonlóan a vasárnapi időmérő edzést is megnyerte, így a nap első, egyben a hétvége harmadik futamán az élről indulhatott. Fotó forrása: a versenyző közösségi oldala A rajtot ezen a viadalon meg kellett ismételni, mert az első kanyarban történt ütközés nyomán az egyik kamion a sóderágyban ragadt. Kiss az új startnál is magabiztosan őrizte meg a vezető helyet, azután pedig körről körre növelte az előnyét és simán húzta be az újabb szlovákiai futamgyőzelmet. A siker nyomán a délutáni fordított rajtrácsos viadalon Kiss a nyolcadik helyről kezdte meg a nyolckörös versenyt, s az első kanyarban távolmaradt a "csetepatétól", majd a tőle megszokott módon kezdte el sorra megelőzni az előtte száguldó riválisokat. A második körben már harmadik volt, majd két körrel a leintés előtt már a második pozícióban haladt. A hajrában az éllovas egyik hibáját kihasználva átvette a vezetést, innen pedig már könnyedén vezette kamionját a célba az első helyen. A címvédő magyar versenyző két forduló után 106 ponttal áll az összetettben az élen, második a német Sascha Lenz 70 ponttal, harmadik pedig a spanyol Antonio Albacete 62 ponttal. A szombati nap történéseiről itt olvashat - a gyorsasági kamion Eb július közepén folytatódik a Nürburgringen.  

Az Egyesült Királyság rendőri szervezetei régóta megoldatlan problémával néznek szembe: az ország 43 különböző rendőri egysége saját maga alakítja ki a járművei fényjelzéseit. A villogók színe, elhelyezése és működése szervezetenként eltér, ami a brit rendőri vezetők szerint felesleges következetlenséget és biztonsági kockázatot teremt. Ezt hivatott felszámolni az az új, egységes szabvány, amelynek kidolgozásával a Metropolitan Police a National Police Chiefs' Council (NPCC), vagyis az országos rendőrfőkapitányi testület megbízásából a TRL kutatóintézetet bízta meg. A munka a jelzéssel ellátott rendőrségi járművek teljes körét érinti: a motorkerékpároktól a személyautókon és kisbuszokon át a nehéz tehergépjárművekig. A szabvány a szolgálati helyzetek széles skáláját veszi figyelembe, a riasztásra történő kivonulástól és az üldözéstől a baleseti helyszínek biztosításáig. A javaslat készítői arra törekednek, hogy a fényjelzés nappal és éjszaka, városi és vidéki környezetben egyaránt hatékony legyen. Nagy-Britanniában egységesítenék a rendőrautók kék villogóit a biztonságosabb közlekedés érdekében. (Forrás: AI generált illusztráció) A jelenlegi helyzet épp az ilyen különbségek miatt aggasztja a szakembereket. Amikor a fényjelző rendszerek szervezetenként jelentősen eltérnek, a következetlenség éppen azokban a pillanatokban jelentkezhet, amikor a legnagyobb szükség lenne az egyértelműségre. A villogó kékfény ugyanis nem pusztán figyelemfelhívás: befolyásolja, milyen gyorsan ismerik fel a rendőrségi járművet, hogyan reagál rá a forgalom, és mennyire biztonságosan tud dolgozni a rendőr az úttesten. Jason Powell, a Metropolitan Police flottaszolgálati igazgatója és az NPCC témafelelőse szerint mérföldkőről van szó. „Először készül Nagy-Britanniában országosan összehangolt rendőrségi kékfény-szabvány, amelyet kutatási eredményekre és gyakorlati tapasztalatokra alapoznak.”– fogalmazott. Hozzátette, hogy a szabvány a szervezetek tapasztalatait és bevált gyakorlatait fogja össze egységes nemzeti megközelítéssé. „A TRL-lel együttműködve kutatáson és valós tapasztalaton nyugvó, egyértelmű országos mércét állítunk fel" – mondta Powell. A flottaszolgálati igazgató szerint a fejlesztés a tágabb NPCC járműszabványosítási programba illeszkedik, amely a teljes rendőrségi flotta egységességét és megbízhatóságát hivatott javítani, miközben a szabványok a gyakorlatban is alkalmazhatók maradnak, és igazodni tudnak a jövőbeli technológiai és rendőrségi igényekhez. A kutatóintézet részéről Ianto Guy vezető tanácsadó a projekt jelentőségét emelte ki. „A projekt fontos lépés a brit rendőrség biztonságának és egységességének javítása felé" – mondta. Megfogalmazása szerint a szilárd bizonyítékokra és a valós szolgálati igényekre épülő szabvány segíthet abban, hogy a vészjelző világítás a lehető leghatékonyabban támogassa a rendőröket és védje a közlekedőket a legkülönfélébb helyzetekben. Miért érdekes mindez Magyarország számára? Magyarországon a megkülönböztető és figyelmeztető jelzések felszerelésének és használatának szabályait külön jogszabály rögzíti, így a brit kiindulóponttal – a 43 önállóan döntő szervezettel – szemben a hazai rendszer eleve központosított. A kérdés mégsem idegen az itthoni szakmától: a flottafejlesztés és a járművek felszerelése folyamatos téma. A magyar rendőrség nemrég jelentősen bővítette járműparkját, amikor az ORFK 269 új autót állított szolgálatba – erről a 269 új rendőrautót vett az ORFK 4,1 milliárd forintért című cikkünkben írtunk részletesen. A brit törekvés tágabb tanulsága, hogy a szakmai elemzéseken alapuló, egységes megközelítés a közlekedésbiztonság más területein is felzárkózást hozhat; a szigetország épp ezt az irányt választotta a frissen bemutatott közlekedésbiztonsági stratégiájában is, amelyet a Fordulat jöhet a brit közlekedésbiztonságban – új stratégia egy évtizedes stagnálás után című elemzésünkben jártunk körül. Az pedig, hogy a rendőrségi flották fejlesztése mennyi gyakorlati kérdést vet fel, jól látszott akkor is, amikor az osztrák rendőrség elektromos autók szolgálatba állítását kezdte tesztelni – a részletekért lásd az Elektromos autókat kap az osztrák rendőrség – de mi lesz télen? című írásunkat. A brit kékfény-szabvány önmagában apró, technikai lépésnek tűnhet, valójában azonban egy nagyobb logika része: a sürgősségi járművek megjelenésében és működésében rejlő apró eltérések is befolyásolják, milyen gyorsan és biztonságosan reagál rájuk a környezet. Ha a szabvány elkészül, ez lesz az Egyesült Királyság első országosan összehangolt, szakmai elemzéseken alapuló rendőrségi kékfény-szabványa. Fogalmak: NPCC (National Police Chiefs' Council) – az Egyesült Királyság országos rendőrfőkapitányi testülete, amely a rendőri szervezetek munkáját hangolja össze. TRL – brit közlekedéskutató és innovációs központ, amely járműbiztonsági és közúti kutatásokkal foglalkozik. Blue light – a brit és európai gyakorlatban a kékfényű megkülönböztető vészjelzés, amely a rendőrségi és más sürgősségi járművek elsőbbségét jelzi.   Forrás: Traffic Technology Today – TRL to develop first national Blue Light standard for UK police vehicles A képek illusztrációk, egyes esetekben mesterséges intelligencia által generáltak.