Zbieramy i integrujemy dane z czujników, kamer i infrastruktury miejskiej, by budować modele predykcyjne oparte na AI — wspierające decydentów w planowaniu bezpiecznej, płynnej i zrównoważonej mobilności.
Zanim zaproponujemy rozwiązanie, nazywamy problem wprost — tak, jak widzą go zarządcy dróg, planiści i mieszkańcy.
Kamery, czujniki, systemy GPS i platformy miejskie działają osobno, więc nikt nie widzi pełnego obrazu ruchu w mieście w czasie rzeczywistym.
Inwestycje drogowe i zmiany organizacji ruchu wciąż częściej opierają się na doświadczeniu niż na modelach przewidujących ich realny skutek.
Polskie miasta należą dziś do najbardziej zatłoczonych w Europie, co przekłada się na stracony czas, paliwo i jakość powietrza.
Bez predykcyjnego monitoringu incydent drogowy jest zauważany dopiero wtedy, gdy zator jest już faktem, a nie zagrożeniem.
Urzędom brakuje czytelnych narzędzi, które pokazują mieszkańcom i inwestorom, dlaczego dana decyzja przestrzenna została podjęta.
Mobilność miejska to dziś jeden z najbardziej mierzalnych problemów polskiej urbanistyki.
Polaków mieszka w miastach (GUS, stan na 2024 r.) — to ponad 22 mln osób korzystających codziennie z miejskiej infrastruktury transportowej.
taki poziom zatłoczenia w godzinach szczytu odnotowano w Łodzi — najbardziej zakorkowanym mieście w Polsce (TomTom Traffic Index 2026).
tyle średnio zajmuje dziś przejazd 10 km w godzinach szczytu we Wrocławiu — najdłużej spośród polskich miast objętych raportem TomTom.
rocznie traci przeciętny kierowca w Poznaniu, stojąc w korkach — to więcej niż tydzień roboczy spędzony w samochodzie (TomTom Traffic Index 2025/26).
Od zbierania danych po wdrożenie — kompletny łańcuch narzędzi wspierających decyzje o mobilności miejskiej.
Zaawansowane systemy łączące dane z kamer, czujników ruchu, GPS i systemów miejskich w jeden, spójny obraz mobilności — podstawę analityki predykcyjnej i monitoringu w czasie rzeczywistym.
Prognozujemy wzorce ruchu, wpływ inwestycji miejskich oraz reakcje mieszkańców na nowe rozwiązania transportowe — wspierając symulacje scenariuszy i planowanie strategiczne.
Integrujemy dane miejskie, AI i wiedzę ekspercką w narzędzia umożliwiające zarządzanie ruchem w czasie rzeczywistym, ocenę scenariuszy i długoterminowe planowanie.
Interdyscyplinarny zespół dostarcza praktyczne rekomendacje oparte na twardych danych, wspierające polityki miejskie oparte na dowodach.
Weryfikujemy skuteczność i skalowalność rozwiązań w rzeczywistych warunkach miejskich, zanim trafią one do pełnego wdrożenia.
Dla instytucji publicznych i firm — wzmacniamy kompetencje w analizie danych, urbanistyce cyfrowej i praktycznym zastosowaniu AI w rozwiązywaniu realnych wyzwań miejskich.
Wspierają świadome podejmowanie decyzji i przejrzystą komunikację z urzędami, mieszkańcami i projektantami miast dzięki intuicyjnemu przeglądaniu złożonych danych.
Testujemy różne opcje planowania miejskiego i oceniamy ich wpływ na przepływ ruchu, dostępność i funkcjonowanie miasta — dla lepszych, długoterminowych decyzji przestrzennych.
Nie sprzedajemy gotowego oprogramowania z półki — budujemy narzędzia dopasowane do konkretnego miasta, ulicy i problemu.
Inżynierowie mostowi i drogowi, specjaliści GIS, naukowcy AI i eksperci geotechniki pracują nad tym samym problemem równolegle, a nie sekwencyjnie.
Łączymy wiedzę z urbanistyki, inżynierii ruchu i sztucznej inteligencji, prowadząc badania, które później trafiają do naszych narzędzi wdrożeniowych.
Nasze modele trenujemy i weryfikujemy na danych zebranych bezpośrednio na ulicach — jak w przypadku odcinka pomiarowego na Al. Jana Pawła II w Krakowie.
Zespół wywodzi się z firmy realizującej wielkoskalowe projekty infrastruktury drogowej, mostowej i kolejowej — rozumiemy ograniczenia realnego wykonawstwa.
Pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym z sensorów, kamer i technologii detekcji ruchu.
Szybka, niezawodna komunikacja między urządzeniami terenowymi a systemami przetwarzającymi.
Algorytmy AI rozpoznające wzorce ruchu, detekcję zdarzeń i modele predykcyjne.
Czyszczenie, standaryzacja i integracja danych w spójną bazę analityczną.
Monitorowanie, symulacja scenariuszy i decyzje w ramach cyfrowego bliźniaka miasta.
Pięć dyscyplin inżynierskich i naukowych, które w większości firm pracują osobno — u nas spotykają się przy jednym projekcie.
Projektowanie i wykonawstwo wielkoskalowej infrastruktury: mosty, wiadukty, estakady, autostrady.
Systemy GIS, teledetekcja LiDAR, dokumentacja i analizy środowiskowe dla infrastruktury transportowej.
Modelowanie numeryczne metodą elementów skończonych (MES), programowanie inżynierskie.
Uczenie maszynowe, sieci neuronowe, klasyfikacja pojazdów, analiza obrazu.
Prowadzenie wielobranżowych, wieloletnich inwestycji infrastrukturalnych od koncepcji po realizację.
Sześć osób, sześć dyscyplin, jeden cel: mierzalnie lepsza mobilność w polskich miastach.
W 1993 r. ukończył Politechnikę Krakowską Wydział Inżynierii Lądowej; karierę rozpoczynał jako projektant w spółce Mostoprojekt w Krakowie; doświadczenie w wykonawstwie zdobywał w Dromex-ie Cieszyn; następnie jako inżynier budowy w firmie Budimex-Dromex, gdzie stopniowo awansował na dyrektora rejonu Oddziału Drogowego Południowego. Założyciel Grupa MP Mosty Sp. z o.o. w 2005 roku, Prezes Zarządu Grupy od kwietnia 2015 r.
Inżynier budownictwa, projektant oraz menedżer, absolwent Wydziału Budownictwa Lądowego Politechniki Krakowskiej (1991). Karierę zawodową rozwijał m.in. w biurze Transprojekt, a od 2002 roku współtworzy struktury inżynieryjne holdingu MP Mosty, gdzie obecnie pełni funkcję Wiceprezesa Zarządu w spółkach Grupa MP Mosty oraz Mosty Kraków S.A. Jako doświadczony autor i współautor projektów infrastrukturalnych odpowiadał za kluczowe obiekty inżynieryjne w Polsce, w tym tunel Krakowskiego Szybkiego Tramwaju, estakady na węzłach drogowych w Krakowie oraz mosty i wiadukty w ciągu autostrady A4.
Menedżer, specjalista ds. geoinformatyki oraz ochrony środowiska, absolwent Wydziału Leśnego Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie oraz Wydziału Matematyki Stosowanej Akademii Górniczo-Hutniczej. Od niemal 20 lat aktywnie uczestniczy w procesach inwestycyjnych, specjalizując się w tworzeniu zaawansowanych systemów informacji geograficznej (GIS), teledetekcji (LiDAR) oraz opracowywaniu dokumentacji środowiskowej. Jako założyciel i Prezes Zarządu krakowskiej spółki Geomind, realizuje kluczowe projekty i analizy środowiskowe m.in. na potrzeby infrastruktury transportowej i ochrony przyrody, współpracując jako wyspecjalizowany podwykonawca przy dużych zadaniach inżynieryjnych, w tym z branży drogowej i mostowej.
Doświadczony menedżer i przedsiębiorca, związany z rozwojem biznesu, nowymi technologiami oraz realizacją innowacyjnych przedsięwzięć. Łączy doświadczenie biznesowe z praktycznym podejściem do budowania i rozwijania nowych projektów. W Urbidyn angażuje się w rozwój spółki, budowanie jej modelu biznesowego oraz wdrażanie rozwiązań wykorzystujących technologie cyfrowe, dane i sztuczną inteligencję w obszarze Smart City.
Inżynier budownictwa, naukowiec i nauczyciel akademicki, od 2016 roku związany z Akademią Górniczo-Hutniczą w Krakowie jako adiunkt w Katedrze Geomechaniki, Budownictwa i Geotechniki na Wydziale Inżynierii Lądowej i Gospodarki Zasobami. Absolwent Wydziału Inżynierii Lądowej Politechniki Krakowskiej (1992), gdzie w 2001 roku uzyskał stopień doktora nauk technicznych i przez ponad dwie dekady pracował w Instytucie Mechaniki Budowli. Specjalizuje się w dynamice budowli, programowaniu inżynierskim, mechanice konstrukcji oraz zaawansowanym modelowaniu numerycznym z wykorzystaniem Metody Elementów Skończonych (MES).
Inżynier, naukowiec i pracownik badawczo-dydaktyczny związany z Akademią Górniczo-Hutniczą im. Stanisława Staszica w Krakowie. Pełni funkcję asystenta w Katedrze Informatyki Stosowanej i Modelowania na Wydziale Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej. W swojej działalności naukowej koncentruje się na informatyce technicznej i telekomunikacji oraz inżynierii materiałowej. Jego główne zainteresowania badawcze obejmują Przemysł 4.0, sztuczną inteligencję (uczenie maszynowe i sieci neuronowe) oraz zaawansowaną analizę struktur materiałowych, m.in. optymalizację segmentacji obrazu cyfrowego mikrostruktur stali wysokowytrzymałych. Jest autorem i współautorem publikacji naukowych indeksowanych w międzynarodowych bazach, dotyczących m.in. klasyfikacji pojazdów i modelowania procesów metalurgicznych.
Zaczynamy od pomiaru, nie od założeń — model jest tak dobry, jak dane, na których stoi.
Budujemy narzędzia adaptacyjne, które uczą się razem z miastem, a nie zamrażają je w jednym momencie.
Nie opisujemy przeszłości — przewidujemy skutki decyzji, zanim zapadną.
Każdy model tłumaczymy w języku decydenta — bez czarnej skrzynki i bez żargonu bez pokrycia.
Testujemy w realnych warunkach, zanim zaproponujemy pełne wdrożenie — małe kroki, mierzalne efekty.
Technologia służy mieszkańcom — każdy wskaźnik ostatecznie przekłada się na czas i bezpieczeństwo ludzi.
AI w zarządzaniu ruchem to nie obietnica bez pokrycia. Oto wyniki wdrożeń w Polsce, Europie i Chinach.
Adaptacyjna sygnalizacja świetlna oparta na danych skróciła czas przejazdu o 11% w szczycie i 8% poza szczytem, przy szacowanych korzyściach społecznych 31,8 mld USD rocznie wobec kosztu wdrożenia 1,48 mld USD.
Źródło: Nature Communications, 2025Miejski system analityki ruchu oparty na AI i big data (Alibaba City Brain) doprowadził do odczuwalnego zmniejszenia zatorów i zanieczyszczenia powietrza w mieście.
Źródło: analizy branżowe nt. wdrożeń City BrainSystem adaptacyjnej sygnalizacji sterowany AI skrócił czas przejazdu o ponad 25% i ograniczył czas jałowego postoju pojazdów o 40% w obszarach pilotażowych.
Źródło: literatura nt. wdrożeń SurtracAdaptacyjna sygnalizacja świetlna zmniejszyła opóźnienia na skrzyżowaniach o 22%, przekładając się na mierzalny spadek emisji pojazdów.
Źródło: przeglądy wdrożeń smart-mobilityOptymalizacja tras autobusowych oparta na AI poprawiła efektywność paliwową floty o 12% w analizowanych wdrożeniach europejskich.
Źródło: przeglądy wdrożeń smart-mobility, 2025W najbardziej zatłoczonych polskich miastach (Łódź, Lublin, Poznań, Wrocław) kierowcy tracą rocznie kilka dni w korkach — to właśnie te odcinki najbardziej korzystają na predykcyjnym zarządzaniu ruchem.
Źródło: TomTom Traffic Index 2025 / 2026Zależnie od zakresu i dostępności danych — typowy pilotaż na jednym odcinku pomiarowym trwa od 6 do 12 tygodni, licząc od instalacji czujników po pierwsze raporty predykcyjne.
Nie zawsze. Możemy wykorzystać istniejące kamery i czujniki miejskie, uzupełniając je własnymi punktami pomiarowymi tam, gdzie dane są niekompletne — tak jak w przypadku odcinka na Al. Jana Pawła II w Krakowie.
Dane pozostają własnością miasta lub zamawiającego. Pracujemy na danych zagregowanych i zanonimizowanych tam, gdzie to możliwe, zgodnie z wymogami RODO i wytycznymi dla infrastruktury krytycznej.
Nie. Modele skalujemy proporcjonalnie do wielkości sieci drogowej — pracowaliśmy zarówno nad pojedynczymi odcinkami i skrzyżowaniami, jak i nad analizami obejmującymi całe dzielnice.
Tak — oferujemy szkolenia dla zespołów wewnętrznych, opiekę nad modelami predykcyjnymi oraz cykliczne raporty aktualizujące prognozy w miarę napływu nowych danych.
Przy projektach inżynieryjnych i środowiskowych współpracujemy m.in. z Mosty Kraków (dawn. MP Mosty) oraz Geomind — łącząc kompetencje budowlane i geoinformatyczne.
Opisz krótko wyzwanie, a odezwiemy się w ciągu 2 dni roboczych z propozycją zakresu rozmowy lub pilotażu.
Biuro:
ul. prof. M. Życzkowskiego 12
31-864 Kraków, Polska
pawel.samek@urbidyn.pl
robert.wanczyk@urbidyn.pl
