Smart city senza pedaggio: le strategie alternative per gestire traffico e sicurezza urbana

Le città di tutto il mondo si trovano di fronte a sfide sempre più complesse: traffico congestionato, aumento di incidenti gravi e mortali, crescita delle emissioni climalteranti e persistenti disuguaglianze nell’accesso ai trasporti.

Strumenti come il congestion pricing, adottato da New York City all’inizio del 2025, hanno dimostrato risultati positivi su questi fronti, ma non sono universalmente applicabili a causa di vincoli normativi, ostacoli politici, limiti geografici o finanziari.

Per questo motivo, diventa strategico individuare soluzioni alternative già disponibili e scalabili.

Secondo l’articolo “The alternative route: Smart city strategies when pricing is no longer an option” di Ahmed Darrat, pubblicato su Route Fifty il 4 agosto 2025, «even without congestion pricing, cities can address these pressing traffic issues through attainable policies and practical technologies».

Darrat propone tre ambiti di intervento prioritari per le città che vogliono migliorare la mobilità senza attendere riforme strutturali:

• Dynamic Curb Management – La gestione dinamica della sosta stradale può ottimizzare l’uso del marciapiede urbano, oggi conteso fra veicoli privati, consegne e ridesharing. Attraverso tariffe variabili in base alla domanda e spazi riservati in fasce orarie, si riducono la doppia fila e i conflitti con ciclisti e pedoni. San Francisco utilizza già analisi dati per modulare i prezzi e migliorare la sicurezza.
• Cross-Sector Data Integration – L’integrazione tra dati pubblici (infrastrutture, regolamentazioni) e privati (dati di viaggio, traffico in tempo reale) consente una gestione più efficiente del flusso veicolare, la sincronizzazione dei semafori e l’aggiornamento dinamico delle regole di circolazione. Nashville, ad esempio, ha sfruttato dati privati per gestire la mobilità durante le partite della NFL.
• Equitable Mode Shift Strategies – Monitorare e incentivare il cambio di modalità di trasporto è essenziale. Analisi su accessibilità e vulnerabilità socioeconomiche permettono di introdurre tariffe agevolate, migliorare il trasporto pubblico e ampliare opzioni a basse emissioni. Denver ha decuplicato il proprio programma di micromobilità in sei anni grazie a un uso intelligente dei dati.

L’approccio suggerito è rilevante per le politiche urbane europee, dove il congestion pricing è presente solo in alcune città (Londra, Stoccolma, Milano) e spesso incontra resistenze.

Le tecnologie per il dynamic curb management e per l’integrazione dati sono già mature e richiedono investimenti relativamente contenuti rispetto a nuove infrastrutture stradali.

Inoltre, la capacità di misurare e correggere in tempo reale le strategie adottate rappresenta un vantaggio competitivo per la transizione verso città più vivibili e sicure. In un contesto europeo frammentato, l’applicazione di queste soluzioni potrebbe favorire un approccio graduale e adattabile alle specificità locali.

L’esperienza di città come San Francisco, Nashville o Denver dimostra che le strategie di gestione dinamica della mobilità non sono una teoria futuristica, ma una pratica già in atto. A queste si possono aggiungere altri esempi emblematici: Singapore, con il suo sistema di Electronic Road Pricing integrato con sensori e telecamere, aggiorna le tariffe di congestione in tempo reale in base al flusso di veicoli. Barcellona utilizza una piattaforma digitale di gestione della mobilità che incrocia dati di trasporto pubblico, traffico privato e qualità dell’aria per ricalibrare le ZBE (Zone a Basse Emissioni) e le priorità semaforiche.

In Europa del Nord, Helsinki e Copenaghen stanno sperimentando l’uso di gemelli digitali urbani (digital twins) per simulare scenari di traffico e prevedere l’impatto di nuove politiche di mobilità prima di attuarle. Anche Londra ha esteso l’uso dell’IA predittiva per pianificare la manutenzione della rete viaria e ridurre i disagi ai pendolari, mentre Amsterdam ha implementato un controllo adattivo dei semafori basato su flussi in tempo reale per agevolare il transito di ciclisti e mezzi pubblici.

Questi casi dimostrano che, anche in assenza di pedaggi urbani, è possibile intervenire con soluzioni digitali che massimizzano l’efficienza delle infrastrutture esistenti. Il denominatore comune è la centralità del dato: raccolto in tempo reale, condiviso tra attori pubblici e privati, analizzato con algoritmi predittivi, tradotto in decisioni operative rapide. Non si tratta solo di fluidificare il traffico, ma di integrare sicurezza, sostenibilità e qualità della vita in un’unica visione di governance urbana.

In prospettiva, queste esperienze rafforzano l’idea che il futuro della mobilità urbana passerà sempre più da una regia intelligente e interconnessa, capace di anticipare i problemi e non solo di reagire a essi. Le città che sapranno adottare presto questa logica avranno un vantaggio competitivo non solo in termini di mobilità, ma anche di attrattività economica, salute pubblica e coesione sociale.

Perché questo avvenga, le città dovranno dotarsi non solo di piattaforme tecnologiche, ma anche di nuove figure tecniche nella Pubblica Amministrazione: analisti di dati urbani, ingegneri specializzati in interoperabilità dei sistemi, esperti di modellazione predittiva, “traffic data strategist” capaci di dialogare con operatori privati e cittadini. Queste competenze, integrate in vere e proprie data room urbane, permetteranno alla PA di governare in modo proattivo la mobilità e l’uso dello spazio pubblico.

A questo si dovrà affiancare una collaborazione più stretta tra città, istituzioni nazionali, settore privato e mondo della ricerca, anche per sviluppare congiuntamente strumenti e standard condivisi. Negli Stati Uniti, ad esempio, la Bloomberg City Data Alliance sta creando un modello di scambio dati e analisi comuni tra amministrazioni urbane di diverse dimensioni, fornendo formazione, risorse e piattaforme tecnologiche. Un approccio simile, se adattato al contesto europeo, potrebbe accelerare l’adozione di politiche di mobilità basate sui dati e facilitare la condivisione di esperienze e soluzioni replicabili.