由 dawei 特别是在新冠疫情爆发期间，运输业进行数字化转型，引入了数据分析和自动化系统，以使通勤者的旅程更加顺畅。
但是，大多数交互是在人与周围基础设施之间进行的，而不是在公共汽车或火车上进行的。但基础设施是不是被动的，它是一个关键。
新技术可以为我们的城市带来巨大的好处，但是不加考虑地实施，弊大于利。近年来，纽约市的LinkNYC信息亭就是一个例子。引入WiFi是为了使所有公众都能轻松访问WiFi，它缺乏可听见的指令和屏幕阅读功能，因此无法将盲人社区排除在外。尽管美国盲人联合会采取了行动来纠正这一问题，但它显示出一种更广泛的趋势：城市规划人员并没有真正了解边缘化人群的需求。
人工智能可以确保他们做到这一点。借助AI，市政当局可以在升级基础架构的同时实现无障碍规划。识别行为并准确预测所有行人的意图（无论环境，活动，文化或能力如何），可实现真正具有包容性，经济上可行的城市。
基础设施是为大多数人而建，而不是边缘化人
总体而言，城市基础设施是为大多数人设计的，而没有过多考虑具有不同能力的行人和道路使用者。
包容性基础设施的字面意义不同。
包容性基础设施被定义为可增强社会包容性的积极成果的任何发展，对于增加社会和人口流动性至关重要。这是一个推动因素：一项统计数据称，这是挖掘拥有不同能力的家庭的2490亿欧元捆绑消费能力的关键。这具有良好的商业意义；公共交通系统中的更多资金意味着该行业要进行创新的预算更高。确保所有人都能充分获得工作，医疗保健和社会生活，这对周围的经济都是有益的。
尽管如此，大多数数字创新仍然存在现有的偏见。基于数据的决策具有洞察力，但是如果数据基于交通枢纽或城市风貌（不包括社会阶层），则只会使问题变得更糟。
辛辛那提（Cincinnati）的移动实验室（Mobility Lab）等公司使用的Uber数据就是这一问题的一个例子。该合作伙伴关系的目的是使用Uber数据，包括骑手数据，乘车共享上下车活动数据，交通计数数据，视频文档和现场观察，以帮助城市优化规划并确定企业扩展和投资的理想地点。
但是，Uber的数据与其他任何汽车叫车服务一样，都是天生的偏差。此前有超过四分之一的美国骑手被记录为收入最高的四分之一，盖洛普（Gallup）在2018年进行的一项民意调查发现，有41％的Uber和Lyft用户的年收入超过9万美元。