AI v MHD a veřejné dopravě – plánovače spojení, zpoždění, obsazenost, doprava na zavolání a limity

Veřejná doprava je systém tisíců vozidel, zastávek, spojů a lidí, který musí fungovat podle jízdního řádu a zároveň reagovat na zpoždění, uzavírky, počasí a výkyvy poptávky. To je přirozené prostředí pro data a umělou inteligenci. Cestující ji znají hlavně z aplikací pro plánování cesty, které říkají, kdy a čím jet, dispečeři a plánovači z předpovědí poptávky, města z řízení křižovatek a preference MHD. Zároveň ale platí, že v praxi je mnoho funkcí teprve ve fázi pilotů, plánů a studentských prací, a ne všechno, co se jako „AI“ označuje, je skutečně sofistikovaný model.

V článku vysvětlujeme co je podle veřejně dostupných zdrojů v českých městech v provozu a co je zatím plán či zkouška, jak fungují aplikace pro spojení a předpovědi zpoždění, jak se zjišťuje obsazenost vozidel, jak AI řeší dopravu na zavolání, jak souvisí řízení křižovatek s MHD a jaká jsou rizika a limity. Čerpáme z rozhovoru Lupa.cz: Zbyněk Jiráček z ROPID o aplikaci PID Lítačka, rozhovoru Ekonomický deník: Téma pro budoucnost je regulace dopravy, zprávy Expats.cz: Doprava na zavolání ve Středočeském kraji, podkladů o pilotu poptávkové dopravy, práce o předpovědi zpoždění v reálném čase (ČVUT) a webů PID, ROPID, DPP a Ministerstva dopravy. Informace jsou z let 2024–2025 a mění se; aktuální stav ověřte u dopravců a organizátorů.

Související články: AI řízení semaforů, AI navigace a mapy a Samojízdící auta: úrovně autonomie.

Aktualizováno: listopad 2026.

Plánování cesty a aplikace

• Co aplikace dělá: vyhledá spojení z A do B včetně přestupů, aktuálních poloh vozidel a zpoždění, nabídne jízdenky; v případě PID Lítačky se podle rozhovoru s ROPID (únor 2025) připravuje vyhledávač nové generace, který počítá s reálnými polohami vozidel, nabízí pěší přesuny mezi libovolnými body a sdílenou mobilitu (kola, carsharing) a nenabídne spojení, které je předem nereálné.
• Nové informace: plánuje se zobrazení klimatizace ve spojích, poloha vozidla na mapě a u metra údaje o eskalátorech, schodech a výtazích; do budoucna i doporučení nejlepšího vagonu metra.
• Je to AI? Plánovače spojení jsou především algoritmy hledání cest nad daty; prvky strojového učení se objevují u odhadu zpoždění či obsazenosti. Termín „AI“ se v marketingu používá volně; zajímavější je, co funkce skutečně umí.
• Jízdenky: ROPID podle rozhovoru zkracuje ochrannou lhůtu po aktivaci jízdenky a plánuje další vylepšení nákupu a aktivace.
• Cestující: ověřujte důležité spoje i na zastávce a u dopravce; aplikace mohou mít výpadky či zpoždění dat.

Orientační schéma práce aplikace veřejné dopravy – vlastní infografika

Zpoždění: aktuální stav, nebo předpověď

• Podle ROPID aplikace zobrazuje aktuální zpoždění, nikoli předpověď; předpovídat zpoždění na konkrétní zastávce je podle rozhovoru obtížné, protože velkou roli hraje náhoda. U tramvají bez GPS je poloha méně přesná a radiová síť podle rozhovoru povoluje aktualizaci polohy jen jednou za minutu až dvě.
• Výzkum: odborné práce (například ČVUT) zkoumají předpověď zpoždění autobusů několik zastávek dopředu pomocí statistických a strojově učených metod; jde o akademické práce, nikoli o nasazení v provozu.
• Proč je to těžké: zpoždění ovlivňuje provoz, počasí, nehody, výlukové opatření, počet cestujících, řidič; krátkodobé předpovědi jsou užitečnější než dlouhodobé.
• Co s tím: používejte rezervu při přestupech, sledujte oficiální informace dopravce o mimořádnostech.

Obsazenost vozidel a počítání cestujících

• Podle ROPID se má obsazenost vozidel zjišťovat pomocí čidel nad dveřmi, která jsou podle organizace přesnější než kamery; zařízení se certifikují ručním kontrolováním. Data mají sloužit cestujícím k výběru méně plného spoje a plánovačům linek.
• Využití: plánování kapacit, posílení linek ve špičce, analýza vytížení a změny jízdních řádů.
• Soukromí: počítání cestujících pomocí senzorů je z hlediska ochrany osobních údajů méně citlivé než rozpoznávání osob; u kamer záleží na tom, zda se obraz ukládá a zda se rozpoznávají obličeje; viz Kamery a rozpoznávání obličeje ve městech a AI a ochrana osobních údajů (GDPR).
• Pro cestující: informace o obsazenosti jsou orientační.

Doprava na zavolání (on-demand)

• Pilot ve Středočeském kraji: podle zprávy Expats.cz (únor 2024) měl zkušební provoz začít u Českého Brodu v létě 2024 a využít dobré železniční spojení s Prahou tam, kde chybí navazující autobusy, zejména večer. Provozovatelem je Pražská integrovaná doprava; jezdí dva minibusy, které si cestující objednají přes aplikaci PID Lítačka nebo telefonicky; neexistuje pevný jízdní řád ani linky.
• Role AI: algoritmus plánuje trasy a přidělování vozidel dynamicky v reálném čase podle poptávky, s cílem zvýšit spokojenost cestujících a snížit provozní náklady.
• Očekávání: lepší dostupnost, nižší emise a efektivnější využití peněz; menší vozidla umožní řídit s oprávněním skupiny B místo D, u kterého je dlouhodobý nedostatek řidičů. Projekt má sloužit jako vzor pro další regiony.
• Omezení: služba funguje mimo špičku, kapacita je malá a závisí na ceně provozu; pro cestující je důležité objednání předem a spolehlivost.
• Další příklady: podobné služby existují v dalších regionech; podrobnosti a stav ověřte u organizátorů veřejné dopravy.
• Pro koho: venkov, noční a večerní spoje, málo vytížené trasy.

Křižovatky a preference MHD

• Řízení křižovatek s AI: podle rozhovoru s náměstkem ředitele TSK Praha (duben 2025) TSK už AI používá na jedné křižovatce: úředníci nastavili rámcové podmínky, které nesmí být překročeny, a AI dopočítala scénáře (například délky zelené). V Patočkově ulici model podle TSK nevykázal anomálie, doprava se výrazně nezlepšila ani nezhoršila.
• Detektory a data: minimálně 93 % pražských křižovatek má detektory; do budoucna mohou být detektory až dva kilometry daleko, takže semafory dostanou data z většího území.
• Preference MHD: TSK chce prozkoumat možnosti preference městské hromadné dopravy; zdroj upozorňuje, že světelné závory a regulace mohou dopravu často jen přesouvat.
• Opatrnost: část algoritmů AI je hůře předem kontrolovatelná, proto dotčené strany souhlasily s dalším testováním jen za přesně vymezených podmínek a s bezpečnostními mechanismy.

Podrobněji viz AI řízení semaforů.

Optimalizace sítí a jízdních řádů

• Plánování linek a kapacit: analýza dat o vytížení a poptávce; simulace sítě. Akademické práce (například o modelování brněnské veřejné dopravy) ukazují možnosti optimalizace pomocí AI; jde o simulace a studie, ne nutně o provoz.
• Řízení provozu a dispečink: podpora při mimořádnostech a výlukách.
• Údržba vozidel: prediktivní údržba z dat o provozu; viz AI v průmyslu a výrobě pro principy.
• Energetika dopravy: plánování nabíjení elektrobusů; viz AI v energetice.
• Bezpečnost: detekce rizikových situací či incidentů v prostoru zastávek a stanic (s ohledem na soukromí a zákon).
• Řidiči a zaměstnanci: změny práce, monitorování a ochrana osobních údajů; viz Firemní politika používání AI.

Rizika a omezení

1. Spolehlivost dat: polohy vozidel, GPS, výpadky a zpoždění dat; odchylky způsobují chybné informace.
2. Falešná jistota: předpověď zpoždění bývá orientační; aplikace nemusí vědět o všem (mimořádné události).
3. Soukromí: sledování cest, jízdenek a pohybu cestujících; využití dat pro plánování by mělo být anonymizované; viz AI a ochrana osobních údajů (GDPR).
4. Digitální vyloučení: senioři a lidé bez chytrého telefonu; nutnost zachovat tištěné a hlasové informace, telefonické objednání.
5. Závislost na dodavatelích a licencích; zakázky a otevřená data.
6. Přehnané sliby: „AI“ jako marketing; ověřte, co je skutečně nasazeno.
7. Kybernetická bezpečnost: napadení systémů veřejné dopravy; viz AI v kybernetické obraně.
8. Dostupnost a rovný přístup: doprava na zavolání pomáhá venkovu, ale musí být cenově a organizačně dostupná.
9. Odpovědnost: za nepřesné informace a chyby rozhodují dopravci a organizátoři; viz Kdo nese odpovědnost za chyby AI.
10. Pracovní dopady: změny v profesích řidičů a dispečerů.

Kontrolní seznam – vlastní infografika

Pro města a dopravce

• Začněte problémem: nespolehlivost, nízká obsazenost, přeplněné spoje; až poté vybírejte technologii.
• Data a otevřenost: kvalitní data o polohách a vytížení; otevřená data přispívají k inovacím.
• Pilot a vyhodnocení: omezené oblasti, jasná kritéria úspěchu; jako v případě TSK s bezpečnostními mechanismy.
• Soukromí a zákon: dopředu řešit GDPR, anonymizaci a účel zpracování.
• Inkluze: zachovat nedigitální cesty k informacím a jízdenkám.
• Zapojte lidi: řidiče, dispečery a cestující.
• Transparentnost: srozumitelně říkat, co AI v dopravě dělá a nedělá.

AI v MHD v kostce

Základní údaje – vlastní infografika

Výhody a nevýhody

Souhrn pro cestující a města – vlastní infografika

Související články

V kategorii AI v dopravě a chytrých městech najdete také AI v dopravě a chytrých městech, AI v letecké dopravě a AI a logistika: drony.

Shrnutí

AI ve veřejné dopravě se v českých zdrojích projevuje u plánovačů spojení (PID Lítačka připravuje vyhledávač nové generace), počítání cestujících čidly nad dveřmi, dopravy na zavolání s plánováním tras algoritmem a pilotního řízení křižovatek. Předpověď zpoždění je podle ROPID obtížná a aplikace zobrazuje aktuální zpoždění. Mnoho funkcí je zatím pilot či plán, proto ověřujte, co skutečně funguje; chraňte soukromí a nezapomínejte na lidi bez chytrého telefonu.

Často kladené otázky k AI v MHD