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③ 輔以多功能聲光電一體LED可變信息標志作為信息輔助載體，在收費站前導區(qū)等關(guān)鍵場景，依托全彩高亮度顯示與定向語音播報技術(shù)增強指令傳達效能，有效提升信息觸達率。系統(tǒng)集成高功率定向聲波發(fā)射裝置，利用精準聲波束聚焦傳輸與高清晰度播報特性，其強穿透能力可突破高車流密度及復雜噪聲環(huán)境的傳播屏障，實現(xiàn)事故預警時效性與行車安全防護水平的協(xié)同優(yōu)化...在寧宿徐高速公路宿遷段項目中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級驅(qū)動及其應(yīng)用成果在此也體現(xiàn)得尤為淋漓盡致。
在國家“交通強國”與“新基建”戰(zhàn)略驅(qū)動下，面向高速公路數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一國家戰(zhàn)略層面需求，為實現(xiàn)“泛在互聯(lián)、全域感知”核心目標，項目重點打造和重新定義具備交通行業(yè)專用屬性的數(shù)字化能力路側(cè)邊緣計算設(shè)備及指示系統(tǒng)（見圖8）。
針對公路自然災(zāi)害監(jiān)測預警的基層執(zhí)行單元一一具體路段的實時監(jiān)測與應(yīng)急處置，確保災(zāi)害發(fā)生時能夠快速響應(yīng)并發(fā)布預警信息，達成“響應(yīng)高效、快速觸達”這一核心要求，路側(cè)網(wǎng)聯(lián)指示系統(tǒng)（一種路側(cè)網(wǎng)聯(lián)指示設(shè)備及系統(tǒng)（專利申請?zhí)枺?02120819437.3）），通過道路側(cè)的路側(cè)網(wǎng)聯(lián)設(shè)備和控制終端（見圖9），為后方行駛車輛提供前方道路狀況預報和預警，實現(xiàn)駕駛?cè)藛T的實時道路行駛指引疏導和警示，極大地提高道路交通行車安全和道路通行效率。
設(shè)置于路側(cè)的監(jiān)測預警裝置及路側(cè)網(wǎng)聯(lián)設(shè)備在接收控制信號后，依據(jù)控制信號在路側(cè)網(wǎng)聯(lián)設(shè)備對應(yīng)的路段實時更新指示行駛車輛的道路指示信息，以實現(xiàn)道路交通中的安全行車誘導、超速警示、路況提示等功能；聯(lián)動沿線門架數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析：基于門架、收費站車道、服務(wù)區(qū)出入口的大數(shù)據(jù)時空關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害、惡劣氣候下重大突發(fā)事件主動快速識別，事件主動快速識別溯源分析及分級預警，輔助判別災(zāi)毀等突發(fā)事件中涉事車輛范圍及歷史通行軌跡。
（四）關(guān)鍵設(shè)備部署及技術(shù)創(chuàng)新：公路交通低位順光警示系統(tǒng)
針對現(xiàn)有道路照明系統(tǒng)功能單一化與分散布設(shè)的缺陷，提出一種集基礎(chǔ)照明與動態(tài)警示于一體的LED 多功能低位交通燈（Multi-functionalLow-level Trafic Light,MLTL）（一種多功能低位交通燈（專利申請?zhí)枺?02421744265.8），可通過照明光源和頻閃光源雙光源（見圖10)協(xié)同與模塊化結(jié)構(gòu)減少燈具數(shù)量，減少施工成本，實現(xiàn)降本增效。結(jié)合順光控光低位照明燈具設(shè)備和智能控制技術(shù)，將低位照明燈與護欄或防撞墻相結(jié)合，布置于駕駛員視線高度下方以集中照亮路面，使燈具在路面形成連序的警示效果，該成果已在寧宿徐高速宿遷段工程中試點應(yīng)用，取得良好效果。
匝道后續(xù)路段所部署的這一低位交通警示系統(tǒng)，通過科學間距布設(shè)實現(xiàn)多模式聯(lián)動（常亮紅光示警、常亮黃光提示、特殊氣象自適應(yīng)切換），結(jié)合低位順光導向技術(shù)強化道路輪廓辨識度，顯著提升行車安全性。
與此同時，通過接入遠程控制系統(tǒng)來控制電源的通斷與光源閃爍頻率，光源模塊通過電子控制技術(shù)實現(xiàn)光源閃爍頻率的快速切換。遠程控制系統(tǒng)能夠?qū)Φ缆飞洗罅康慕煌暨M行協(xié)調(diào)控制，使得交通燈能夠統(tǒng)一化、協(xié)同化地工作。
① 照明及安全誘導模式下，通過集中控制箱和平臺可遠程手動/自動的控制照明燈的亮滅及誘導燈的閃爍頻率，提供清晰的視線引導。燈具采用獨特設(shè)計和配光技術(shù)，避免眩光干擾，減少視覺疲勞，同時確保路面照明均勻，消除斑馬線現(xiàn)象，保障行車安全。
② 警示模式下（見圖11），在前方存在交通事故、特殊天氣、災(zāi)害事故等異常事件時，通過平臺控制低位警示燈切換到該模式，可在道路間形成2個車道長、間隔 1 0 { m } 的紅色或者黃色的“車輛斑馬線”，為車輛駕駛員提供強烈的警示信號，引導司機減速或者停止車輛，降低異常事件發(fā)生后的二次事故。
三、智慧交通可視化運維平臺
本項目在公路監(jiān)測預警技術(shù)領(lǐng)域取得豐碩成果的同時，于機電設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)平臺的研發(fā)上也形成了體系化創(chuàng)新成果。相關(guān)設(shè)施設(shè)備支持云端平臺的遠程運維，顯著降低了管理成本，為交通基礎(chǔ)設(shè)施防災(zāi)減災(zāi)提供了高可靠性的智能化系統(tǒng)解決方案。
該系統(tǒng)實現(xiàn)了機電設(shè)備軟硬件狀態(tài)的實時監(jiān)測、告警自動采集、可視化呈現(xiàn)、語音報警及巡檢報告自生成等功能（見圖12），構(gòu)建了寧宿徐高速“路網(wǎng)機電設(shè)備管養(yǎng)一張圖”，有力保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行，防范重大風險，實現(xiàn)異常狀態(tài)“可監(jiān)測、可控制、可評估”。這一創(chuàng)新成果在滿足政策合規(guī)與業(yè)務(wù)連續(xù)性雙重需求的同時，為交通行業(yè)構(gòu)筑了高可靠性的數(shù)字化防護體系。
在未來，無縫接入StarRiverPro物聯(lián)網(wǎng)平臺，AI與邊緣計算技術(shù)、國密高安全系統(tǒng)為智慧交通監(jiān)控、信息發(fā)布、聯(lián)動控制等場景提供高效安全的國產(chǎn)化解決方案，賦能行業(yè)智能化升級?；凇傍櫭伞毕到y(tǒng)的分布式能力、統(tǒng)一協(xié)議標準及三思控制單元卓越的計算與接入能力，可無縫對接該物聯(lián)網(wǎng)管理平臺及上述第三方感知設(shè)備，同步管理不同廠商的設(shè)備，在安全可靠的基礎(chǔ)上有序控制、配置和收集網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)，打破傳統(tǒng)系統(tǒng)“信息孤島”桎梏，快速實現(xiàn)智能化升級。
四、小結(jié)
當前，《指南》的實施效能仍需提升，監(jiān)測預警系統(tǒng)與人工智能、多源數(shù)據(jù)融合等新技術(shù)的結(jié)合深度不足，尤其在災(zāi)害狀態(tài)研判、預警閾值設(shè)定、信息精準觸達及多方協(xié)同處置等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。同時，極端氣象環(huán)境（酷暑、嚴寒、雨霧、冰雪等）下監(jiān)測預警設(shè)施的有效性與適應(yīng)性亟待實證驗證。未來需通過人機協(xié)同、全域布局、全鏈條優(yōu)化、工程實踐改進與智能決策能力提升多維突破，推動關(guān)鍵技術(shù)工程化落地，最終實現(xiàn)監(jiān)測預警系統(tǒng)的規(guī)?；⑾到y(tǒng)化與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
車路云一體化分布式代理決策與控制關(guān)鍵技術(shù)
北京航空航天大學交通科學與工程學院段續(xù)庭 吳思凡 王奇 邵晨 余邕卓
一、研究背景
隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，車輛在復雜多變的交通環(huán)境中實現(xiàn)安全、可靠與高效自主決策的能力，正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的“單車智能”范式，因其固有的感知局限與獨立決策模式，在動態(tài)且開放的復雜場景中日益凸顯其瓶頸：單車傳感器受限于視距難以實現(xiàn)超視距與盲區(qū)感知；車載計算單元在面對突發(fā)、復雜的交互場景時，決策模型往往顯得應(yīng)變不足，存在安全隱患；同時，仿真測試環(huán)境的真實性與場景覆蓋度不足，也嚴重制約了決策算法的訓練與驗證效率。
為系統(tǒng)性地解決上述問題，自動駕駛技術(shù)體系正逐步從“單車智能”向“車路云一體化”的協(xié)同范式演進。該模式通過將車輛、路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施與云端系統(tǒng)深度融合，構(gòu)建一個集感知、通信、計算與控制于一體的分布式代理框架，為自動駕駛系統(tǒng)提供一個更高維度的"上帝視角”，通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實時融合與共享，極大擴展了單車的感知邊界，并為群體協(xié)同決策提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與強大的體系支撐，從而從根本上提升整個交通系統(tǒng)的安全、效率和智能水平。
在此背景下，本研究旨在提出并構(gòu)建一套以“廣域感知、代理決策、多維聯(lián)動”為核心特征的車路云一體化分布式代理決策與控制關(guān)鍵技術(shù)體系及平臺架構(gòu)。通過一系列創(chuàng)新性的研究，從而為自動駕駛系統(tǒng)在決策智能與系統(tǒng)級效率上提供堅實的理論支撐與可行的技術(shù)路徑，本研究面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)與擬實現(xiàn)的研究目標如圖1所示。
二、研究方案
團隊提出了一項基于車路云一體化的分布式代理決策與控制技術(shù)研究方案。該方案以“協(xié)同感知技術(shù)一代理決策方法一數(shù)字孿生仿真”為主線，圍繞車路云融合系統(tǒng)展開深入研究。具體內(nèi)容包括：研發(fā)車路云感傳一體化的協(xié)同信息融合技術(shù)，構(gòu)建分布式、敏捷的邊緣代理決策與控制機制，并建立支持任務(wù)動態(tài)交互的數(shù)字孿生仿真平臺體系。在此基礎(chǔ)上，團隊進一步提出以“廣域感知、代理決策、多維聯(lián)動”為核心特征的車路云一體化分布式代理決策與控制關(guān)鍵技術(shù)體系及平臺架構(gòu)，致力于實現(xiàn)信息高效集成、決策智能協(xié)同與系統(tǒng)動態(tài)優(yōu)化，全面提升車路云系統(tǒng)的整體運行效率與智能水平。
（一）車路云感傳一體協(xié)同信息融合技術(shù)
研究面向車-路-云一體化協(xié)同感知的未來架構(gòu)，聚焦于構(gòu)建高可靠、多模態(tài)、跨域融合的信息處理體系，重點攻克三類核心難題：一是實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效共享與安全傳輸；二是突破跨尺度精確時空對齊的技術(shù)瓶頸；三是全面提升智能體運動行為預測的精度、穩(wěn)定性與可泛化性。車-路-云一體化協(xié)同感知架構(gòu)如圖2所示。
在通信與安全層面，本研究提出多尺度自組織協(xié)同網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法，研究跨節(jié)點動態(tài)中繼選擇與鏈路調(diào)控機制，結(jié)合語義驅(qū)動的內(nèi)生安全策略，形成多約束條件下的聯(lián)合優(yōu)化傳輸框架，實現(xiàn)車路云多方數(shù)據(jù)的高吞吐率與高魯棒性共享。
在感知與融合層面，構(gòu)建跨模態(tài)稀疏特征感知網(wǎng)絡(luò)，探索圖像-點云實例級特征的深層交互耦合機制。通過跨域注意力計算與語義一致性引導，顯著提升了大范圍動態(tài)場景中的協(xié)同
感知能力。提出自適應(yīng)多源特征拼接與稀疏語義激活策略，使系統(tǒng)能夠在異構(gòu)傳感器條件下實現(xiàn)高精度環(huán)境建模。
在預測與推理層面，基于語義相關(guān)性構(gòu)建跨模態(tài)異構(gòu)場景駕駛圖，設(shè)計位置敏感的多智能體軌跡推理模型，從全局時序與局部交互雙重視角開展運動行為推斷。團隊提出記憶增強的軌跡存儲單元與多尺度空間占用預測網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)新性引入軌跡-占用一致性約束，從而實現(xiàn)對動靜態(tài)目標的統(tǒng)一建模與前瞻性預測，為上層路徑規(guī)劃與決策控制提供可解釋的關(guān)鍵支撐。
（二）分布式敏捷邊緣代理決策與控制技術(shù)
研究突破性構(gòu)建分布式邊緣代理決策體系，其架構(gòu)圖如圖3所示。依托車路協(xié)同機制，路側(cè)單元實時生成風險態(tài)勢圖并融合全域駕駛意圖感知；在此基礎(chǔ)上引入多智能體強化學習模型，由路側(cè)代理向車端下發(fā)最優(yōu)決策指令，進而實現(xiàn)在復雜十字路口場景中低時延、可擴展的協(xié)同決策與控制。
具體來說，首先，采用交通場景風險態(tài)勢圖來刻畫潛在不同類別的交通環(huán)境風險，對路網(wǎng)中的風險因素進行綜合分析并利用風險場理論建立環(huán)境風險模型以預測不同交通場景中的風險水平，將車輛風險和道路風險進行柵格化，進而構(gòu)建基于路側(cè)全局的風險態(tài)勢地圖，從而實現(xiàn)對碰撞風險的評估。
其次，建立圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，捕捉復雜場景下車輛與車輛之間的特征，利用歷史軌跡與交互特征預測駕駛意圖，通過V2I技術(shù)建立車-路協(xié)同的跨區(qū)域數(shù)據(jù)共享和信息交互機制，從而實現(xiàn)車路協(xié)同的一體化決策策略，增強駕駛意圖識別的準確性。
進一步，構(gòu)建基于車-路協(xié)同多智能體強化學習代理決策模型，將風險態(tài)勢圖和駕駛意圖預測信息作為新狀態(tài)輸入到多智能體強化學習決策模型中，并引入一種分層加權(quán)采樣方法，通過加權(quán)損失函數(shù)聚焦于低風險樣本，從而提高低風險樣本利用率并提升多智能體決策的安全性。
最終，模型通過路側(cè)代理單元實現(xiàn)全局狀態(tài)共享，并通過路側(cè)設(shè)備發(fā)送給車輛，由本地控制器完成縱向/橫向決策執(zhí)行與跟蹤控制，從而在復雜路口等高不確定性場景下實現(xiàn)精準、協(xié)調(diào)、可擴展的邊緣代理決策與控制閉環(huán)。
（三）任務(wù)動態(tài)交互數(shù)字孿生仿真平臺
任務(wù)動態(tài)交互數(shù)字孿生仿真平臺是面向車-路-云一體化環(huán)境構(gòu)建的一套虛實結(jié)合的仿真體系,其體系結(jié)構(gòu)如圖4所示。其核心思想是通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、混合驅(qū)動仿真算法和交互式任務(wù)調(diào)度機制，實現(xiàn)對復雜交通系統(tǒng)的全息建模與動態(tài)管理。平臺不僅再現(xiàn)現(xiàn)實交通環(huán)境的運行機理，更能夠在虛擬環(huán)境中進行任務(wù)優(yōu)化與策略調(diào)度，并且引入“數(shù)字孿生”概念，將真實交通要素在虛擬空間中構(gòu)建一一映射關(guān)系，通過數(shù)據(jù)流與物理規(guī)則的雙重約束保持動態(tài)一致性。
在車一路一云三端異構(gòu)數(shù)據(jù)的支撐下，平臺采用多模態(tài)特征提取與融合方案。鑒于車端、路端與云端數(shù)據(jù)在模態(tài)差異與時空異步方面的固有特性，系統(tǒng)對其進行異構(gòu)融合處理：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取圖像與點云特征，引入自注意力機制建?？缒B(tài)關(guān)聯(lián)，并借助生成對抗網(wǎng)絡(luò)完成缺失數(shù)據(jù)補全。經(jīng)特征提取與跨模態(tài)注意力融合后，形成統(tǒng)一的多模態(tài)語義表征：
車-路-云數(shù)據(jù)全景數(shù)字孿生一體化仿真架構(gòu)多源分散、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合 進行特征提取、分類、融合和標車端 □ 數(shù)轉(zhuǎn)據(jù)清選 體化數(shù)據(jù)融合機制 準化處理-信息物理一致映射↓ 數(shù)字孿生建模路端 初級特征提取的多層次混合全景特征構(gòu)建云端 多維度數(shù)據(jù)模擬 全景車輛特征與環(huán)境特征畫像
數(shù)據(jù)與物理雙驅(qū)動融合的仿真算法 數(shù)字孿生可視化交互系統(tǒng)
數(shù)據(jù)驅(qū)動/物理 數(shù)據(jù)模式識別與 生成效率快 自動化生成模型技術(shù)
規(guī)則驅(qū)動的融 場景生成 仿真精度高 無噪聲軌邊生成 軌跡誤差損失十字路口 可視化界面創(chuàng)建 +匝道進出 數(shù)據(jù)收集 建立長尾數(shù)據(jù)庫 數(shù)字孿生高精數(shù)據(jù) 車道變換 場景存儲 數(shù)據(jù)庫存儲與 圖形化人行橫道 維護場景查詢交通規(guī)則 交通仿真模型 \*\*\*\*\* 界面交互 場景分類與分析 可視化動態(tài)交互
在仿真算法設(shè)計上，提出一種融合兩者優(yōu)勢的雙驅(qū)動機制，以克服單一模型的局限性。數(shù)據(jù)驅(qū)動模型能夠通過對大規(guī)模真實交通數(shù)據(jù)的學習，高效捕捉駕駛行為和交通模式的統(tǒng)計特征，具備快速生成多樣化場景的能力；而物理規(guī)則模型則嚴格遵循動力學、交通流模型和交通規(guī)則，保證仿真場景具有物理一致性和可解釋性。狀態(tài)演化公式為：
在平臺中，為實現(xiàn)對交通資源進行合理分配，建立多目標優(yōu)化問題，目標是最小化交通延誤和能耗，同時最大化安全裕度與道路利用率，通過對該優(yōu)化問題的求解，平臺能夠在仿真環(huán)境中生成動態(tài)的任務(wù)分配方案，實現(xiàn)資源的合理調(diào)度和交通流的高效運行，優(yōu)化目標函數(shù)為：
在完成數(shù)據(jù)融合與仿真建模的基礎(chǔ)上，平臺還開發(fā)了數(shù)字孿生可視化交互系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過與仿真平臺的數(shù)據(jù)同步，將道路網(wǎng)絡(luò)、車輛運行狀態(tài)和關(guān)鍵交通指標實時映射到三維數(shù)字孿生環(huán)境中。在這一系統(tǒng)中，交通流量、車道使用率、信號燈時長等指標都可以被動態(tài)展示，其計算方式可表示為：
用戶可通過界面修改車道資源分配、車輛優(yōu)先級等參數(shù)，系統(tǒng)即時計算并反饋調(diào)整效果，形成監(jiān)測一預測一優(yōu)化一再調(diào)度的閉環(huán)，從而提供一個可驗證、可擴展、可交互的孿生環(huán)境。
三、應(yīng)用基礎(chǔ)
團隊長期深耕智能無人系統(tǒng)前沿應(yīng)用領(lǐng)域，以“車一路一云一體化”架構(gòu)為技術(shù)核心，重點突破分布式代理決策與協(xié)同控制關(guān)鍵技術(shù)，形成了具備自主知識產(chǎn)權(quán)、體系完整的一系列系統(tǒng)裝備，整體系統(tǒng)裝備如圖5所示。在研發(fā)過程中，團隊基于室內(nèi)外構(gòu)建了高精度縮比實驗環(huán)境，部署空一地協(xié)同多智能體實物仿真系統(tǒng)，成功驗證了車與路側(cè)單元（及空中單元）在動態(tài)場景下的高效協(xié)同能力，為系統(tǒng)級集成與應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。
在此基礎(chǔ)上，團隊進一步面向真實復雜非結(jié)構(gòu)化未知環(huán)境，系統(tǒng)攻克了車一機跨域協(xié)同環(huán)境感知、動態(tài)探索與自主決策等系列技術(shù)難題，構(gòu)建了支持多移動節(jié)點接入的數(shù)據(jù)智能運維平臺。該平臺有效支撐了從“單車單機”到“多車多機”系統(tǒng)精準目標偵察與區(qū)域搜索任務(wù)，顯著提升了系統(tǒng)在不確定環(huán)境下的任務(wù)自主性、決策智能性以及協(xié)同控制精度，形成了覆蓋仿真驗證、技術(shù)攻關(guān)與裝備研制的全鏈條研發(fā)能力。
AI信控智能體的技術(shù)突破與實踐
佳都科技集團股份有限公司
一、引言
隨著我國城市化進程不斷加速，交通擁堵已成為制約城市高質(zhì)量發(fā)展與影響居民出行體驗的關(guān)鍵難題。傳統(tǒng)交通信號控制系統(tǒng)在面對日益復雜、動態(tài)的交通流時，因其強依賴于人工經(jīng)驗、優(yōu)化效率低下及區(qū)域協(xié)同能力不足等問題，已難以滿足現(xiàn)代城市精細化治理的需求。人工智能技術(shù)的突破性發(fā)展，為交通管理模式的革新提供了全新路徑。本文旨在探討“AI信控智能體”這一新思路，如何通過融合多源數(shù)據(jù)與領(lǐng)域知識，構(gòu)建具備預測、決策與優(yōu)化能力的智能系統(tǒng)，從而推動交通信號控制從被動響應(yīng)向主動干預、從單點孤立向全局協(xié)同的深刻變革，為構(gòu)建智慧、高效、韌性的城市交通網(wǎng)絡(luò)提供核心支撐。
二、目前交通信號控制面臨的挑戰(zhàn)
城市人口數(shù)量日漸龐大，機動車保有量與機動車出行量也逐年激增，交通管理現(xiàn)狀和需求的矛盾日漸加劇，這10年來人均道路面積增長幅度遠落后于城市交通量增長速度，交通問題已逐漸成為制約城市經(jīng)濟發(fā)展的“瓶頸”。交通信號控制作為城市交通管理的核心子系統(tǒng)，在交通管控方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，但面臨日益增加的交通管理壓力，現(xiàn)有交通信號控制能力仍面臨許多挑戰(zhàn)：
一是人工經(jīng)驗依賴強。各地交通信號控制優(yōu)化效果普遍依賴優(yōu)化人員經(jīng)驗，受限于優(yōu)化人員專業(yè)能力不足、經(jīng)驗參差不齊等問題，優(yōu)化效果難以保障。路口間交通的時空關(guān)系、時段劃分、子區(qū)劃分均以經(jīng)驗為主?；ヂ?lián)網(wǎng)、交通流檢測器、視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)僅作為輔助支撐，無法更精準的使用和挖掘數(shù)據(jù)價值。
二是優(yōu)化效率低。受限優(yōu)化人員的精力，有限時間內(nèi)難以應(yīng)對不同交通情況的優(yōu)化任務(wù)。面對突發(fā)事件時，缺乏對未來交通預測，依賴經(jīng)驗無法做到方案的精細化調(diào)整?，F(xiàn)有交通信號控制系統(tǒng)優(yōu)化算法，在路口飽和度不高的情況效果較好，但不適用早晚高峰時段路口近飽和、過飽和交通狀態(tài)。以上原因?qū)е陆煌ㄐ盘杻?yōu)化的整體效率較低。
三是區(qū)域協(xié)同難。從路口路段最優(yōu)解到全域最優(yōu)解的路徑仍在探索，傳統(tǒng)算法還無法解決。面對區(qū)域交通流頻繁變化，低頻的傳統(tǒng)信控優(yōu)化方案難以適配交通流特征，無法及時緩解區(qū)域交通擁堵。
三、佳都AI信控智能體，引入交通信號控制新思路
（一）治理思路
面對傳統(tǒng)信號控制領(lǐng)域長期存在的經(jīng)驗依賴性強、優(yōu)化效率低、區(qū)域協(xié)同難等核心痛點，智能體技術(shù)展現(xiàn)出顯著的范式革新價值，通過構(gòu)建“數(shù)據(jù) ^ + 知識”的雙輪驅(qū)動機制，實現(xiàn)了從經(jīng)驗判斷向科學決策的跨越。智能體技術(shù)不僅是對既有痛點的針對性解決方案，更是推動交通治理從數(shù)字化向智能化躍遷的關(guān)鍵技術(shù)路徑。
佳都 AI信控智能體接入多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，通過時空決策大模型，實現(xiàn)“路口、路段、區(qū)域”交通需求演化預測與路網(wǎng)狀態(tài)推演，依托信控領(lǐng)域?qū)＜掖竽Ｐ?，實現(xiàn)多目標約束下的路口、路段、區(qū)域協(xié)同控制策略及方案生成及核驗，同時支持個性化控制目標輸入，構(gòu)建“感知-預測-決策-優(yōu)化”全流程閉環(huán)的AI智能體，實現(xiàn)區(qū)域信號控制和優(yōu)化動態(tài)統(tǒng)一的智能信控體系。
（二）關(guān)鍵技術(shù)
1．時空決策大模型
時空決策大模型具備強大的時序數(shù)據(jù)處理與推理能力。該模型支持任意領(lǐng)域的時序數(shù)據(jù)推理，可適應(yīng)多種時間粒度（如15分鐘至數(shù)月），并具備長上下文處理能力，支持最長2k的輸入輸出序列。此外，該模型還支持時序異常檢測、數(shù)據(jù)補全。時空決策大模型通過靈活的序列建模與多源信息融合，為城市交通管理等場景提供精準、可解釋的時序分析與決策支持。時空決策大模型可覆蓋多指標交通指標預測，如路口飽和度、路段平均速度、平均延誤等。
2.信控領(lǐng)域?qū)＜掖竽Ｐ?/h2>
信控領(lǐng)域?qū)＜掖竽Ｐ驮谥涡趴刂悄荏w中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，通過強大的感知、分析和決策能力，實現(xiàn)交通信號控制與優(yōu)化。它能夠?qū)崟r監(jiān)測交通流量數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵信息用于信號配時優(yōu)化，智能調(diào)整信號燈時長以減少車輛等待時間并提高路口通行效率。在區(qū)域交通管理中，模型還能實現(xiàn)多個路口的協(xié)同信號控制，統(tǒng)籌優(yōu)化區(qū)域交通運行，從而有效提升智能交通管理的整體效能。
（三）典型應(yīng)用場景
1．路口信控方案動態(tài)優(yōu)化
信控智能體通過融合多源感知數(shù)據(jù)與時空決策大模型，賦能路口級精準化管控。智能體預先診斷路口交通瓶頸（如溢出風險、相位失衡），結(jié)合歷史優(yōu)化經(jīng)驗、需求推演及信控目
標，生成 1 5 { m i n } 顆粒度動態(tài)配時方案，實時決策下一相位的最佳切換時機，方案下發(fā)后持續(xù)監(jiān)測交通指標，通過“指標預測-策略及方案生成-效果驗證”閉環(huán)優(yōu)化機制，實現(xiàn)路口信號配時與交通需求的實時動態(tài)匹配，提升路口通行效率。
2．路段協(xié)調(diào)優(yōu)化
實時分析路段飽和度失衡、溢出、綠波協(xié)調(diào)周期不適配等問題，結(jié)合路段交通問題、控制策略、實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，動態(tài)生成 1 5 { m i n } / 3 0 { m i n } 顆粒度的配時優(yōu)化方案。方案執(zhí)行后持續(xù)追蹤路段車均延誤時間、排隊長度、平均車速、停車次數(shù)等指標，通過“指標預測-策略及方案生成-效果驗證”閉環(huán)優(yōu)化機制，實現(xiàn)路段級動態(tài)協(xié)同控制。
3．區(qū)域協(xié)同控制
結(jié)合區(qū)域的車流特征、路口關(guān)聯(lián)度等因素進行動態(tài)子區(qū)劃分后，通過多智能體協(xié)同及博弈，平衡局部與全局優(yōu)化目標，生成分級執(zhí)行方案。針對區(qū)域特殊需求，如：支持緩進快出信控策略的智能方案生成，實現(xiàn)高峰期車流“外部截流、內(nèi)部疏解”的智能管控閉環(huán)，監(jiān)測區(qū)域車均延誤時間、平均速度、排隊長度、飽和度等交通指標，不斷反饋驅(qū)動智能體迭代更新，實現(xiàn)區(qū)域交通協(xié)同優(yōu)化。
（四）應(yīng)用價值
1．從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù) ^ + 知識”雙驅(qū)動轉(zhuǎn)型
通過融合實時交通流量、歷史交通規(guī)律、配時調(diào)控記錄、路網(wǎng)拓撲等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建科學化決策體系，突破傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗調(diào)參的局限性。將碎片化的交警經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可量化、可復用的數(shù)字策略，消除人為能力差異導致的方案波動，同時通過不斷積累的優(yōu)化方案-效果反饋持續(xù)迭代智能體，實現(xiàn)信號配時從“主觀經(jīng)驗判斷”到“數(shù)據(jù) ^ { + } 知識雙驅(qū)動”的跨越，顯著提升決策客觀性與方案適配性，為交通治理提供標準化、可持續(xù)的智能支撐。
2．從“滯后響應(yīng)”到“主動預防”
依托時空決策大模型進行長短時交通流預測，提前預判擁堵風險點及演化趨勢，并基于信控目標及策略生成預測式配時方案，主動干預潛在擁堵。打破傳統(tǒng)“發(fā)現(xiàn)問題-人工介入-事后優(yōu)化”的被動閉環(huán)，構(gòu)建“感知-預測-決策-優(yōu)化”的主動防控鏈路，實現(xiàn)信號控制從“治已病”向“治未病”轉(zhuǎn)型。通過分秒級的動態(tài)調(diào)優(yōu)能力，有效壓縮擁堵形成窗口期，降低突發(fā)事件的連鎖影響，推動交通管理從“應(yīng)急響應(yīng)”升級為“韌性防控”。
3．從“單點關(guān)注”到“全局綜合調(diào)控”
通過多智能體協(xié)同架構(gòu)，突破傳統(tǒng)單路口或局部子區(qū)優(yōu)化的局限，支持以路網(wǎng)全局通行效率最優(yōu)為目標，動態(tài)平衡主干道優(yōu)先、區(qū)域均衡等多重需求。智能體基于時空決策大模型及信控領(lǐng)域?qū)＜掖竽Ｐ?，自動協(xié)調(diào)不同區(qū)域信號策略沖突。同時，支持動態(tài)劃分控制子區(qū)，靈活適配早晚高峰、周末或節(jié)假日、特殊事件等場景，真正實現(xiàn)“時空資源一體化調(diào)度”，釋放路網(wǎng)整體承載潛能。
（五）案例成效
2024年7月起，在廣州核心區(qū)域珠江新城，由廣州大道、花城大道、黃埔大道、華夏路組成的區(qū)域，共16個路口進行信控智能體聯(lián)創(chuàng)，基于AI信控智能體對交通流預測、方案優(yōu)化、策略決策，實現(xiàn)區(qū)域信控優(yōu)化，效果顯著。16個聯(lián)創(chuàng)路口區(qū)域位置如圖1所示。
選取交通信號優(yōu)化難度最高的晚高峰時段，通過第三方互聯(lián)網(wǎng)地圖數(shù)據(jù)評價優(yōu)化效果。截止到2025年4月，華夏路口、花城大道路段、天河中學區(qū)域的溢出緩解、車均延誤時間平均降低約 3 % ，車輛通行數(shù)量平均增加約 5 % 。通過優(yōu)化前后評價指標對比數(shù)據(jù)，充分說明了AI信控智能體優(yōu)化成效顯著。
四、結(jié)語
實踐證明，AI信控智能體通過“數(shù)據(jù) ^ + 知識”雙輪驅(qū)動，成功實現(xiàn)了交通信號控制從“經(jīng)驗治理”到“科學治理”的范式轉(zhuǎn)變。其在廣州核心區(qū)的落地應(yīng)用，顯著提升了路口、路段及區(qū)域的通行效率，各項關(guān)鍵指標的優(yōu)化充分驗證了該技術(shù)的有效性與實用性。展望未來，隨著時空決策與領(lǐng)域?qū)＜掖竽Ｐ湍芰Φ某掷m(xù)進化，AI信控智能體將在全路網(wǎng)動態(tài)協(xié)同、特殊場景自適應(yīng)等方面展現(xiàn)出更大潛力。這一技術(shù)路徑的推廣，不僅是交通管理模式的升級，更是推動城市交通系統(tǒng)走向智能化、一體化的關(guān)鍵一步，為未來智慧城市的建設(shè)奠定了堅實的基礎(chǔ)。
基于大數(shù)據(jù)建模的貨運安全整治解決方案
江蘇航天大為科技股份有限公司華錚
一、引言
隨著公路貨運量的持續(xù)增長，貨運安全風險日益凸顯。傳統(tǒng)監(jiān)管模式存在感知手段單一、數(shù)據(jù)利用不足、決策支撐薄弱等問題，難以滿足復雜場景下的安全監(jiān)管需求。本文旨在構(gòu)建一套基于大數(shù)據(jù)建模的貨運安全整治方案，通過多源數(shù)據(jù)融合與智能算法創(chuàng)新，實現(xiàn)貨運全流程的智能化監(jiān)管，提升行業(yè)安全水平。
二、現(xiàn)狀分析
當前貨運安全治理面臨多重挑戰(zhàn)。在貨物裝載環(huán)節(jié)，裝載不規(guī)范、超載運輸及危險品混運等問題頻發(fā)；在車輛運行環(huán)節(jié)，疲勞駕駛、車輛狀態(tài)失控及軌跡異常等問題普遍存在；在道路環(huán)境環(huán)節(jié)，氣象預警滯后、道路隱患排查不及時及交通流調(diào)控不足等問題亟待解決。同時，計算機視覺、大數(shù)據(jù)及行業(yè)應(yīng)用技術(shù)的快速發(fā)展為貨運安全治理提供了新的解決方案，但算法適配性、數(shù)據(jù)治理及系統(tǒng)集成度等問題仍需突破。
三、總體設(shè)計方案
為構(gòu)建高效、智能的貨運安全整治體系，本文提出以下總體設(shè)計方案。該方案以“全要素覆蓋、全流程管控、全維度協(xié)同”為核心理念，通過分層架構(gòu)設(shè)計實現(xiàn)貨運安全治理的智能化升級。以下從設(shè)計原則與系統(tǒng)架構(gòu)兩個維度展開詳細闡述，整體系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示：
（一）設(shè)計原則
1．全要素覆蓋
方案將貨運安全治理對象劃分為貨物、車輛、人員、環(huán)境四大核心要素，確保監(jiān)管無死
角。貨物要素涵蓋裝載方式、固定措施及危險品屬性；車輛要素包括運行狀態(tài)、機件性能及軌跡數(shù)據(jù)；人員要素聚焦駕駛員資質(zhì)、行為特征及疲勞狀態(tài)；環(huán)境要素則涉及道路條件、氣象信息及交通流量。通過多要素協(xié)同監(jiān)測，構(gòu)建貨運安全治理的完整閉環(huán)。
2．全流程管控
方案打破傳統(tǒng)監(jiān)管的片段化模式，實現(xiàn)“裝載-在途-卸載"全流程閉環(huán)管理。在裝載環(huán)節(jié)，通過卡口相機與算法模型嚴格核驗貨物裝載規(guī)范度；在途環(huán)節(jié)，依托車輛終端與道路傳感器實時監(jiān)控運行狀態(tài)；卸載環(huán)節(jié)則通過電子運單與貨物清單比對確保交付安全。各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)互通、流程銜接，形成持續(xù)優(yōu)化的治理鏈條。
3．全維度協(xié)同
方案強調(diào)“場站-企業(yè)-政府”三級治理主體的協(xié)同聯(lián)動。場站層面通過智能設(shè)備實現(xiàn)自主監(jiān)管；企業(yè)層面構(gòu)建安全管理系統(tǒng)，整合車輛、人員及貨物數(shù)據(jù)；政府層面則打造監(jiān)管平臺，統(tǒng)籌跨部門數(shù)據(jù)資源，形成政策制定、風險預警與應(yīng)急處置的決策中樞。三級主體通過數(shù)據(jù)共享與業(yè)務(wù)協(xié)同，提升整體治理效能。
（二）系統(tǒng)架構(gòu)
方案采用“端-邊-云”協(xié)同的四級架構(gòu)設(shè)計，自下而上包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺層與應(yīng)用層，各層級功能定位清晰且高度集成。
1．感知層：多源數(shù)據(jù)采集終端
感知層是數(shù)據(jù)獲取的源頭，通過部署三類設(shè)備實現(xiàn)貨運全要素的實時感知：卡口設(shè)備：在貨運場站出入口安裝高清相機，分辨率達800萬像素，支持120dB寬動態(tài)
范圍，可清晰捕捉貨物裝載細節(jié)。同時集成激光雷達實現(xiàn)貨物三維尺寸測量，誤差控制在土2cm 以內(nèi)。
車載終端：每輛貨車配備智能終端，集成北斗高精度定位模塊、4G通信模組及主動安全預警系統(tǒng)。終端可實時采集車輛位置、速度、方向等數(shù)據(jù)，并通過CAN總線獲取發(fā)動機轉(zhuǎn)速、油耗等機件狀態(tài)信息。
環(huán)境傳感器：在貨運通道沿線布設(shè)微氣象站、路面狀況檢測器及交通流量雷達。微氣象站監(jiān)測溫度、濕度、風速等參數(shù)，路面檢測器識別積水、結(jié)冰等隱患，交通雷達則統(tǒng)計車流量與車速分布，為風險預警提供環(huán)境支撐。
2．平臺層：智能分析與服務(wù)中樞
平臺層是方案的核心，基于大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)提供三類核心服務(wù)：
數(shù)據(jù)中臺：采用Hadoop 生態(tài)構(gòu)建PB級存儲計算集群，整合卡口圖像、車輛軌跡、氣象數(shù)據(jù)等異構(gòu)數(shù)據(jù)源。通過數(shù)據(jù)清洗、融合與補全流程，生成結(jié)構(gòu)化的貨運安全知識圖譜。
算法中臺：封裝計算機視覺、自然語言處理、時序預測等算法能力。例如，基于YOLOv8的貨物檢測模型、利用LSTM的車輛軌跡預測模型，以及結(jié)合知識圖譜的風險推理引擎，為上層應(yīng)用提供智能化支撐。
業(yè)務(wù)中臺：提供風險預警、應(yīng)急調(diào)度、決策分析等標準化服務(wù)接口。例如，根據(jù)車輛實時位置與道路擁堵情況，動態(tài)規(guī)劃最優(yōu)運輸路線；當檢測到危險品泄漏風險時，自動觸發(fā)應(yīng)急預案并調(diào)度救援資源。
3．應(yīng)用層：場景化服務(wù)終端
應(yīng)用層面向不同用戶群體提供場景化服務(wù)：
監(jiān)管端：為交通管理部門開發(fā)可視化監(jiān)控平臺，實時展示車輛運行熱力圖、貨物裝載規(guī)范度排名及風險事件分布。支持按區(qū)域、企業(yè)、車型等多維度進行數(shù)據(jù)鉆取與統(tǒng)計分析。
企業(yè)端：為貨運公司打造安全管理系統(tǒng)，集成車輛調(diào)度、駕駛員考核、裝載核驗等功能。系統(tǒng)可自動生成安全報告，幫助企業(yè)識別高風險線路與人員，優(yōu)化運營策略。
公眾端：面向社會公眾發(fā)布貨運通道擁堵預警、安全提示等信息。通過小程序或APP提供貨物追蹤服務(wù)，用戶可查詢貨物實時位置與預計到達時間，提升物流透明度。
四、貨運多源數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)歸檔整合
貨運安全治理的效能提升，高度依賴于對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合與利用能力。本章圍繞數(shù)據(jù)治理的核心需求，構(gòu)建了涵蓋標準制定、流程優(yōu)化、安全保障的完整框架，旨在打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通與價值釋放。
（一）標準化體系建設(shè)
標準化是數(shù)據(jù)流通的基石。針對貨運場景特性，重點構(gòu)建三類標準：
數(shù)據(jù)編碼標準：對貨物、車輛、道路等核心要素建立統(tǒng)一標識體系。例如，采用分層編碼規(guī)則對貨物進行分類標識，既保留品類擴展性，又兼容既有業(yè)務(wù)系統(tǒng)。接口協(xié)議標準：制定設(shè)備接入、系統(tǒng)對接的通信規(guī)范。例如，針對卡口設(shè)備，定義圖像格式、傳輸協(xié)議、心跳機制等技術(shù)參數(shù)，確保異構(gòu)設(shè)備的互聯(lián)互通。\bullet 元數(shù)據(jù)標準：建立數(shù)據(jù)字典，明確字段含義、取值范圍、更新頻率等屬性。例如，對車輛位置數(shù)據(jù)，定義坐標系、精度要求、采集頻次等約束條件。
（二）數(shù)據(jù)接人規(guī)范
針對不同數(shù)據(jù)源特性，設(shè)計差異化接入方案：
設(shè)備接入：采用標準化網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)卡口相機、車載終端等設(shè)備的即插即用。通過動態(tài)配置管理，適配不同廠商設(shè)備的通信協(xié)議。
系統(tǒng)對接：針對企業(yè)TMS、政府監(jiān)管平臺等系統(tǒng)，提供RESTfulAPI、消息隊列等多種接入方式。通過API管理平臺實現(xiàn)接口注冊、調(diào)用監(jiān)控、流量控制等全生命周期管理。
外部數(shù)據(jù)集成：通過數(shù)據(jù)中間件實現(xiàn)與氣象、路政等部門的數(shù)據(jù)共享。采用定時拉取與事件觸發(fā)相結(jié)合的方式，確保數(shù)據(jù)的時效性。
（三）數(shù)據(jù)清洗與質(zhì)量優(yōu)化
\bullet 異常檢測與修復：基于統(tǒng)計規(guī)則與機器學習算法，自動識別并修正異常數(shù)據(jù)。例如，對車輛軌跡數(shù)據(jù)，采用卡爾曼濾波算法平滑噪聲點，通過地圖匹配技術(shù)修正定位漂移。數(shù)據(jù)補全策略：針對缺失數(shù)據(jù)，采用多種補全手段。例如，對間斷的傳感器數(shù)據(jù)，利用時序模型進行預測填充；對偶發(fā)的通信中斷，通過緩沖區(qū)機制實現(xiàn)斷點續(xù)傳。質(zhì)量評估與反饋：建立多維度質(zhì)量評估模型，生成數(shù)據(jù)質(zhì)量報告。對低質(zhì)量數(shù)據(jù)源，觸發(fā)告警并推送至責任方整改，形成質(zhì)量優(yōu)化閉環(huán)。
五、基于卡口相機的貨車檢測算法建模
卡口相機作為貨運場站的核心感知設(shè)備，通過捕捉車輛進出場的實時畫面，為貨物裝載安全檢測提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐。本節(jié)圍繞算法建模的核心目標、實施流程及技術(shù)創(chuàng)新展開，構(gòu)建了從數(shù)據(jù)驅(qū)動到場景落地的完整技術(shù)閉環(huán)，重點突破貨物屬性識別、裝載規(guī)范檢測及異常
狀態(tài)預警三大技術(shù)難題。
（一）算法建模目標
算法設(shè)計需聚焦貨運場景的特殊需求，實現(xiàn)三項核心功能：
貨物屬性智能識別：通過圖像分析技術(shù)，自動識別貨物類型（如鋼材、集裝箱、散裝物料等）、尺寸規(guī)格及物理狀態(tài)，為后續(xù)檢測提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。貨物運輸狀態(tài)檢測如圖2所示：
裝載規(guī)范動態(tài)檢測：基于行業(yè)安全標準，實時判斷貨物擺放方式、固定措施及層疊數(shù)量是否合規(guī)，防范超限、偏載等安全隱患。\bullet 異常狀態(tài)主動預警：通過時序分析技術(shù)，識別貨物位移、拴緊裝置失效等動態(tài)風險，結(jié)合車輛運行數(shù)據(jù)預判潛在安全風險。
（二）算法建模流程
1．數(shù)據(jù)應(yīng)用
模型通過進行搭建，相關(guān)預警同步推送貨運綜合管理平臺，主要應(yīng)用到的數(shù)據(jù)類型如下：
（1）貨運企業(yè)和運輸場站信息表；
（2）貨運機動車信息表；
（3）貨運駕駛員信息表；
（4）貨運電子運單記錄表；
（5）大數(shù)據(jù)人臉比對結(jié)果。
2．技術(shù)路線
（1）數(shù)據(jù)集成：通過ETL（Extract,Transform,Load）工具整合收集司機、貨運車輛、貨
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物的圖像及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為機器學習提供豐富的特征集。
（2）特征工程：結(jié)合專用場景的視頻分析貨運車輛信息、實際駕駛?cè)诵畔ⅰ⑦\輸貨物種類及重點貨物運輸規(guī)范，應(yīng)用特征選擇和特征提取技術(shù)，優(yōu)化模型的輸入，提高識別精度。
（3）算法流程：針對重點貨物運輸場景進行算法定制，貨物識別算法如圖3所示：
3．算法訓練優(yōu)化
大數(shù)據(jù)算法模型需持續(xù)進行數(shù)據(jù)采集，進行算法的預處理、模型訓練與評估，優(yōu)化迭代指標準確率。后期會持續(xù)進行系統(tǒng)測試與驗證，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。其中主要涉及如下內(nèi)容：
算法框架選型：基于深度學習技術(shù)，構(gòu)建以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的檢測模型，平衡檢測速度與精度需求。
多任務(wù)學習機制：將貨物分類、裝載檢測、異常識別等任務(wù)整合至統(tǒng)一模型，通過共享底層特征提升計算效率。
損失函數(shù)優(yōu)化：針對小目標檢測、遮擋目標識別等難點，設(shè)計加權(quán)損失函數(shù)，強化模型對關(guān)鍵特征的關(guān)注度。
（三）系統(tǒng)集成和應(yīng)用
針對系統(tǒng)識別到的相關(guān)事件內(nèi)容，將預警算法集成至貨運場站綜合管理平臺，實現(xiàn)與各已建系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步和交互，比對出的信息通過“短信”或“站內(nèi)提醒”等方式推送至路面執(zhí)勤警力和值班人員。
建立人車企檔案庫，基于貨運流量、日常巡檢、違規(guī)行為等記錄生成積分體系，對區(qū)域內(nèi)相關(guān)企業(yè)和人員進行動態(tài)監(jiān)管，針對安全風險較高的實現(xiàn)提前預警。
六、結(jié)語
本文提出的貨運安全整治方案通過多源數(shù)據(jù)融合與智能算法創(chuàng)新，實現(xiàn)了貨運全流程的智能化監(jiān)管。方案在提升貨運安全治理效能的同時，也為行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了實踐樣本。未來，隨著數(shù)字孿生、自動駕駛及碳足跡追蹤等技術(shù)的不斷發(fā)展，貨運安全治理將迎來更加廣闊的發(fā)展前景。
全棧式三維數(shù)智底座工具鏈在交通數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用
江蘇元數(shù)起航科技有限公司呂偉韜
一、引言
近年來，國家相繼出臺《交通強國建設(shè)綱要》《數(shù)字交通發(fā)展規(guī)劃綱要》《交通運輸領(lǐng)域新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)行動方案（2021—2025年）》等一系列重磅政策，明確提出要加強交通運輸信息化向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型，推動數(shù)字孿生等技術(shù)在交通領(lǐng)域的深度應(yīng)用，旨在到2035年基本建成交通強國。然而傳統(tǒng)的交通管理多依賴于二維地圖和孤立的信息系統(tǒng)，存在“看不見、看不全、看不透”的突出痛點：難以真實還原隧道、立交橋等復雜三維空間結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)靜態(tài)孤立，無法實時映射物理世界的動態(tài)變化；缺乏對交通流運行規(guī)律的深度洞察與仿真推演能力。交通數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心在于構(gòu)建一個連接物理世界與數(shù)字世界的“數(shù)字底座”，實現(xiàn)全要素數(shù)字化、全狀態(tài)實時化和全流程智能化。本文旨在探討一種全新的三維交通數(shù)智底座工具鏈解決方案，包括整體架構(gòu)、核心功能與應(yīng)用實踐，它并非單一工具，而是一套覆蓋數(shù)據(jù)生產(chǎn)、渲染呈現(xiàn)、能力融合到應(yīng)用開發(fā)的全棧式工具鏈，為行業(yè)推進數(shù)字化建設(shè)提供理論參考和實踐指引。
二、全棧式三維數(shù)智底座的整體架構(gòu)設(shè)計
全棧式三維數(shù)智底座的整體設(shè)計遵循“一個底座，多級架構(gòu)，豐富應(yīng)用”的理念。其核心是一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的三維可編輯地圖服務(wù)底座，它是對交通基礎(chǔ)設(shè)施信息與邏輯關(guān)系的總和表達。該底座采用分層解耦的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，將數(shù)據(jù)劃分為靜態(tài)數(shù)據(jù)（路網(wǎng)、建筑）、暫態(tài)數(shù)據(jù)（行人、車輛屬性）、動態(tài)數(shù)據(jù)（設(shè)施設(shè)備狀態(tài)）和瞬態(tài)數(shù)據(jù)（信控、事件、路況），通過數(shù)據(jù)重構(gòu)與融合技術(shù)，構(gòu)建起道路的數(shù)字體征體系。這一全棧式架構(gòu)確保了從數(shù)據(jù)生成到價值創(chuàng)造鏈條的暢通與高效，形成了技術(shù)與業(yè)務(wù)正向循環(huán)的閉環(huán)，為交通數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了端到端的解決方案，其工具組成與整體架構(gòu)如圖1所示。
三、核心工具鏈的功能與作用
（一）RoadCAD：參數(shù)化交通建模工具
RoadCAD是整個數(shù)智底座的數(shù)據(jù)生產(chǎn)基地，其核心目標是降低三維數(shù)字資產(chǎn)的生產(chǎn)門檻、提升制作效率、保證數(shù)據(jù)規(guī)范性。它提供創(chuàng)建自由度高的三維地圖編輯環(huán)境，內(nèi)置道路編輯器、資產(chǎn)編輯器和地圖生成器，以模塊化積木思維高效拼裝交通場景，也可利舊模型、矢量、圖片、地圖服務(wù)數(shù)據(jù)，減少重復投入，助力用戶快速搭建交通道路三維場景。主要功能包括：
參數(shù)化快速建模：針對交通行業(yè)特點，內(nèi)置了大量參數(shù)化規(guī)則庫。用戶只需通過可視化界面配置參數(shù)（如道路等級、車道數(shù)、寬度、坡度等），即可快速生成包括常規(guī)道路、路口、高架、高速、隧道、橋梁在內(nèi)的各種復雜交通場景的三維模型（如圖2所示），極大提升了建模效率，解決了傳統(tǒng)測繪建模方式耗時耗力的痛點。
多源數(shù)據(jù)導入與處理：支持矢量數(shù)據(jù)（SHP、KML）、傾斜攝影模型（OSGB、OBJ）、3DMAX模型（FBX、3DS）等多種數(shù)據(jù)的導入與融合（如圖3所示），為三維場景構(gòu)建提供豐富的素材基礎(chǔ)。通過空間映射、關(guān)聯(lián)和融合技術(shù)，將不同來源、不同類型、不同尺度的時空
數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一的三維空間中。
全要素資產(chǎn)庫：提供上百種符合國標的交通路產(chǎn)模型庫，如標志標牌、信號燈、攝像頭、雷達、誘導屏等智能設(shè)備，以及桿件、門架等設(shè)施，如圖4所示。支持一鍵調(diào)用與擺放，用戶可像“搭積木”一樣快速布設(shè)資產(chǎn)，構(gòu)建高逼真的數(shù)字場景。
RoadCAD解決了傳統(tǒng)三維建模成本高、周期長、專業(yè)性要求強的痛點，使業(yè)務(wù)部門人員也能參與地圖的編輯與更新，實現(xiàn)了三維地圖的“即時維護”，保證了數(shù)字世界與物理世界的同步性，是創(chuàng)建數(shù)字交通底盤的基礎(chǔ)和前提。
（二）RoadBOX：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合工具
RoadBOX是連接數(shù)字世界與物理世界的“橋梁”，其核心價值在于將多源異構(gòu)的動態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)三維場景融合，賦予底座“生命”和“智慧”。它能夠快速將攝像頭、信號燈、MEC、無人機等智能聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與底座進行融合，實現(xiàn)“上帝視角”下對真實世界的宏觀調(diào)控，提升營銷與實施效率。主要功能包括：
視頻融合：通過投影紋理映射等算法，將遍布城市的監(jiān)控攝像頭視頻流，精準地“貼附”到三維場景對應(yīng)的地理位置和幾何面上，如圖5所示。用戶不再需要切換多個監(jiān)控畫面，而是在三維“上帝視角”下直觀地統(tǒng)覽全局，并能看清每個視頻點的細節(jié)，解決了視頻監(jiān)控“碎片化、空間感缺失”的問題。
軌跡融合：基于路側(cè)毫米波雷達、雷視一體機等感知設(shè)備采集的車輛軌跡數(shù)據(jù)，通過軌跡拼接、平滑優(yōu)化、跨設(shè)備配準等算法，在三維場景中還原出連續(xù)、平滑、完整的車輛運行軌跡，如圖6所示?？烧故締诬囁俣?、車型、牌號，并能識別超速、變道、停車、逆行等異常行為，實現(xiàn)了對交通流的全域、全息、精準刻畫。
信控融合：打通與真實信號控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)連接，在三維場景中實時同步信號燈的紅綠黃狀態(tài)變化和倒計時信息，并能逼真模擬車輛根據(jù)信號燈指示通行的排隊、消散過程，將信號控制方案可視化（如圖7所示），方便管理者評估信控方案的實效。
路況融合：可將互聯(lián)網(wǎng)路況、微波雷達等檢測器數(shù)據(jù)融合到三維路網(wǎng)中，以熱力圖、擁堵色帶等形式呈現(xiàn)全局交通運行態(tài)勢，為宏觀決策提供支持。
RoadBOX解決了數(shù)據(jù)孤島問題，實現(xiàn)了靜態(tài)環(huán)境與動態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一，將三維底座從“靜態(tài)的展示模型”升級為“動態(tài)的感知和決策大腦”，為交通管理者提供了一個全域感知、統(tǒng)一思考、協(xié)調(diào)調(diào)度的“數(shù)字戰(zhàn)場”。
（三）RoadMAP：底座渲染與開發(fā)工具
RoadMAP定位于三維場景的“放映廳”，其核心任務(wù)是解決大規(guī)模、高逼真三維場景在Web 端加載緩慢、渲染卡頓的業(yè)界難題。它提供三維場景二次開發(fā)服務(wù)，通過調(diào)用鏡頭、季生體、覆蓋物、信息窗體等API接口與云渲染的三維場景進行便捷交互，提升WEB前端開發(fā)工程師的工作效率。主要功能包括：
大規(guī)模場景加載與優(yōu)化：針對城市級海量模型數(shù)據(jù)，采用動態(tài)加載（LOD）和場景分塊（Tile）技術(shù)。系統(tǒng)只會加載和渲染用戶當前視野范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，并對遠離視點的模型進行自動簡化，從而大幅降低對網(wǎng)絡(luò)帶寬和終端算力的要求，確保在大范圍場景中也能流暢運行，其效果如圖8所示。
通用地圖API能力：兼容傳統(tǒng)GIS與數(shù)字孿生需求，支持點、線、面要素繪制與展示，熱力圖及柱狀圖等可視化圖層呈現(xiàn)，并能加載WMS/WMTS等標準地圖服務(wù)，實現(xiàn)高效集成與多維數(shù)據(jù)表達，如圖9所示。
交通API生態(tài)矩陣：實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的車流軌跡、特定車輛追蹤、交通可控設(shè)備以虛控實（城市信號燈、誘導屏等，高速隧道風機、卷簾門、收費站閘機等），智能巡檢、施工現(xiàn)場部署等能力（如圖10所示），支撐實現(xiàn)從交通感知到?jīng)Q策的全鏈路閉環(huán)管理。
RoadMAP融合了動態(tài)加載和場景分塊技術(shù)，使得大規(guī)模、高精度的三維數(shù)字孿生場景得以在各類業(yè)務(wù)中普及應(yīng)用，并且封裝了交通行業(yè)適配的api，從而解決了如何逼真地展示與高效的使用數(shù)字世界的問題。
四、在交通數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的典型應(yīng)用場景
（一）全息路口與智慧交管
在城市核心路口，利用RoadCAD構(gòu)建車道級精度的路口模型，布設(shè)信號燈、電子警察等資產(chǎn)；通過RoadBOX融合多方向雷視軌跡數(shù)據(jù)與視頻數(shù)據(jù)，在三維空間中還原每一輛車的完整軌跡和行為；通過RoadMAP進行云端渲染推送到指揮中心大屏。交警部門可以獲得前所未有的“上帝視角”，實現(xiàn)對路口擁堵成因、事故責任、信號配時效果的精準分析，從而實施精細化的治理、高效的信號優(yōu)化和快速的事件響應(yīng)，大幅提升路口通行效率和安全管理水平，其應(yīng)用效果如圖11所示。
（二）智慧高速與重點場景
利用RoadCAD對高速路段、互通立交、隧道、服務(wù)區(qū)進行精細化建模。通過RoadBOX融合沿線攝像頭視頻、雷達軌跡、車流量、事件（事故、拋錨）、環(huán)境（能見度、溫濕度）等數(shù)據(jù)。利用RoadMAP實現(xiàn)全線三維可視化管理，可以直觀掌握全路段實時運行態(tài)勢，對異常
事件進行快速定位和可視化調(diào)度，并為司乘人員提供伴隨式的信息服務(wù)，提升高速公路的安全與效率，降低運營管理成本，其應(yīng)用效果如圖12所示。
（三）車路協(xié)同與智能網(wǎng)聯(lián)
高精度的三維路網(wǎng)模型（RoadCAD基于采集的高精度路網(wǎng)數(shù)據(jù)生成）和實時動態(tài)的車輛軌跡（RoadBOX融合）構(gòu)成了車路協(xié)同的數(shù)字化感知基礎(chǔ)。這些信息可以通過RoadMAP 提供給車路云平臺實現(xiàn)全局精細化管理與展示。這種技術(shù)方案為駕駛車輛提供更全面、更可靠的路側(cè)信息，彌補其感知盲區(qū)，是實現(xiàn)自動駕駛不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施，其應(yīng)用效果如圖13所示。
（四）交通仿真與模擬推演
基于RoadCAD 構(gòu)建的虛擬路網(wǎng)，結(jié)合真實歷史流量數(shù)據(jù)，可以對新的交通組織方案、信號配時方案、道路改建計劃進行模擬推演，并在逼真的三維環(huán)境（RoadMAP呈現(xiàn)）中預演方案效果。這種應(yīng)用將“事后處理”變?yōu)椤笆虑邦A測”，大大降低了規(guī)劃決策的風險和試錯成本，使交通管理更加科學化，提高了公共資源配置的效率和使用效益，其應(yīng)用效果如圖14所示。
五、與傳統(tǒng)數(shù)字化底座的對比優(yōu)勢
與傳統(tǒng)二維或簡單三維底座相比，本文提出的全棧式三維數(shù)智底座工具鏈在技術(shù)能力和應(yīng)用價值方面具有較為明顯的優(yōu)勢，不僅解決了傳統(tǒng)底座在三維表達、實時渲染和深度融合方面的技術(shù)瓶頸，更重要的是為交通行業(yè)帶來了全局感知、深刻洞察、科學決策和智能控制的全新能力，具體表現(xiàn)如表1所示。
| 维度 | 传统数字化底座 | 全栈式三维数智底座 |
| 空间表达能力 | 基于二维GIS，缺乏高程信息，难以表达立交、隧道 等复杂空间结构 | 真三维表达，支持复杂交通场景的精细化建模与展示 |
| 数据融合能力 | 多为静态数据，难以融合视频、雷达等实时动态数据 | 强大的多源数据融合能力，支持动静数据一体化 |
| 渲染展示性能 | 依赖终端性能，大规模场景加载慢、渲染卡顿 | 云端渲染+流式传输，终端无需高性能硬件 |
| 实时交互能力 | 交互能力有限，多为预定义查询与分析 | 支持实时数据驱动、动态交互与仿真推演 |
| 业务应用深度 | 以可视化展示为主，分析决策支持能力弱 | 深度业务融合，支持从感知到决策的全流程 |
| 技术门槛与成本 | 需要专业GIS技能，定制开发成本高 | 工具化、模块化设计，降低使用门槛和总拥有成本 |
| 跨平台兼容性 | 多依赖特定平台或插件，移动端支持有限 | B/S、C/S融合架构，支持多终端跨平台访问 |
| 系统扩展性 | 架构封闭，扩展困难 | 开放架构，支持灵活扩展和二次开发 |
六、結(jié)論與展望
數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是簡單的IT系統(tǒng)升級，而是對業(yè)務(wù)模式、管理流程和決策方式的深度重塑。本文提出的全棧式三維數(shù)智底座工具鏈（RoadCAD、RoadBOX、RoadMAP）方案正是驅(qū)動這一重塑過程的核心引擎。它通過從數(shù)據(jù)采集、建模、渲染到融合應(yīng)用的全鏈路覆蓋，構(gòu)建了一個與物理世界同生共構(gòu)、虛實互動的數(shù)字孿生交通體。隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G、算力網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的持續(xù)演進，三維數(shù)智底座將向著更加智能、自動化的方向發(fā)展：一是與人工智能深度結(jié)合（ \mathbf { A } \mathbf { I } + 數(shù)字孿生），實現(xiàn)自動化建模、智能化的交通流預測與決策；二是構(gòu)建跨領(lǐng)域、跨層級的“數(shù)字孿生城市”大底座，推動交通系統(tǒng)與城市能源、公共服務(wù)等更深層次的協(xié)同；三是通過開放生態(tài)吸引更多開發(fā)者，催生出更多創(chuàng)新的智慧交通應(yīng)用。可以預見，全棧式三維數(shù)智底座將成為建設(shè)交通強國、發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力不可或缺的數(shù)字基石，最終推動整個交通行業(yè)邁向全面智能化、智慧化的新時代。
無人車在交管行業(yè)中的應(yīng)用探討
南京萊斯信息技術(shù)股份有限公司張昆
一、管理現(xiàn)狀
隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和城市化進程的不斷推進，道路交通管理的標準和要求也在日益提升，交警部門所面臨的工作壓力也隨之顯著增加。在此背景下，交通管理中警力資源不足和道路監(jiān)控覆蓋有限的問題逐漸凸顯，成為制約交通管理水平進一步提升的瓶頸。
（一）警力資源嚴重不足
隨著城市機動車保有量的持續(xù)攀升，道路交通狀況變得日益復雜多變。交警在日常的巡查、執(zhí)法和事故處理等工作任務(wù)日趨繁重，工作量成倍增加。然而各地交警部門的警力資源卻顯得捉襟見肘，難以滿足實際工作的需求。一線警員常常需要超負荷工作，不僅影響了日常工作效率，也對警員身心健康構(gòu)成極大挑戰(zhàn)。
（二）道路監(jiān)控覆蓋范圍有限
受限于城市建設(shè)資金的不足，城市道路監(jiān)控類設(shè)備建設(shè)數(shù)量有限，許多道路無法得到有效的監(jiān)控覆蓋。此外，由于城市環(huán)境中各類建筑物、樹木等障礙物的存在，進一步加劇了監(jiān)控盲區(qū)的形成。
由于監(jiān)控死角和覆蓋盲區(qū)的存在，使得各類道路交通事件難以及時被發(fā)現(xiàn)和處理，嚴重影響道路交通安全管理的效率與效果，給市民日常交通出行帶來潛在安全風險。
二、政策方向
（一）2022年—科技部《“十四五”交通領(lǐng)域科技創(chuàng)新規(guī)劃》
要將新一代信息技術(shù)與交通運輸深度融合，推動5G通信技術(shù)應(yīng)用，實現(xiàn)重點運輸通道全天候、全要素、全過程實時監(jiān)測。發(fā)展交通應(yīng)急與服務(wù)保障技術(shù)。重點突破綜合交通資源協(xié)同組織與應(yīng)急響應(yīng)、無人智慧救援等關(guān)鍵技術(shù)。
（二）2024年—全國公安廳局長座談會
以新警務(wù)理念為先導、以新運行模式為關(guān)鍵、以新技術(shù)裝備為支撐、以新管理體系為保障，提升公安機關(guān)新質(zhì)戰(zhàn)斗力，高水平推進公安工作現(xiàn)代化，為推進中國式現(xiàn)代化提供堅強安全保障。
（三）2024年一公安部、工信部《開展公安領(lǐng)域機器人典型應(yīng)用場景征集》
無人巡邏車、警用“機器狗”、無人機等機器人創(chuàng)新應(yīng)用不斷深入，圍繞安保巡邏、服務(wù)管理、交通邊防、勘查取證等實戰(zhàn)業(yè)務(wù)需求，重點聚焦公安領(lǐng)域機器人技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用，更好地賦能基層、賦能實戰(zhàn)、賦能一線，加快形成和提升新質(zhì)公安戰(zhàn)斗力，以高水平安全保障高質(zhì)量發(fā)展。
綜上所述，公安交警業(yè)務(wù)與新型裝備、創(chuàng)新模式的緊密結(jié)合，不僅是當前交通管理行業(yè)發(fā)展的顯著趨勢，更是滿足現(xiàn)代交通管理需求的必然選擇。這種融合不僅提升了交通管理的效率和智能化水平，也為應(yīng)對日益復雜的交通環(huán)境提供了有力支撐，標志著交通管理行業(yè)正邁向一個更加高效、智能的新階段。
三、國內(nèi)現(xiàn)狀
目前，自動駕駛無人車具備L4級別的自動駕駛能力，能夠在無需人工干預的情況下，自主進行路線規(guī)劃和障礙物避讓。無論是在繁忙的市區(qū)街道還是在復雜的交通環(huán)境中，無人車均可確保安全、穩(wěn)定地行駛，從而大幅降低人力成本，為廣大用戶帶來更加便捷、高效的出行服務(wù)體驗。
近兩年，全國各地的交警部門已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用無人巡邏車，全面賦能各項日常交通管理工作。通過無人巡邏車的投入使用，交警部門在區(qū)域交通巡邏、交通擁堵疏導、事件快速處置以及交通宣傳引導等方面的工作效率得到了顯著提升。
無人巡邏車有效擴大了交通管理的覆蓋范圍，極大減輕了警員工作負擔。更為重要的是，這種創(chuàng)新的管理方式顯著提高了交通管理的整體水平，同時大幅提升了群眾對交通管理的滿意度。以下為國內(nèi)部分城市交警在無人巡邏車應(yīng)用方面的典型案例。
（一）安徽合肥
合肥交警的無人巡邏車在駱崗公園亮相，車輛搭載自動駕駛平臺系統(tǒng)和視覺感知系統(tǒng)，可自動檢測車輛違停、交通事故等并進行取證，還能實現(xiàn)人工遠程喊話、現(xiàn)場語音回傳以及自動語音勸導警示，如圖1所示：
（二）湖北襄陽
襄陽國家級車聯(lián)網(wǎng)先導區(qū)展示了東風藍卡“空地一體”自動巡邏車，這是湖北首創(chuàng)。該巡邏車在L4級功能型低速無人物流車基礎(chǔ)上開發(fā)，融合了高等級自動駕駛技術(shù)、無人機智能充換電系統(tǒng)等。它能通過配裝OBU接收智慧道路數(shù)據(jù)，實現(xiàn)車路協(xié)同。無人車搭載無人機，可彌補國省道、縣鄉(xiāng)道巡邏警力匱乏的問題，以無人車每天巡邏12小時計算，一個中隊可節(jié)約 30 % 警力，如圖2所示：
（三）浙江杭州
杭州市濱江公安分局投入使用了一批L4級警用無人巡邏車“濱小新”。其具備智能識別系統(tǒng)，可識別交通違法行為和安全隱患，能遠程抓拍。同時，還設(shè)有“一鍵報警”功能，市民遇到緊急情況可掃描二維碼連通服務(wù)后臺，車內(nèi)還配備了滅火毯、滅火器等應(yīng)急救援裝備，如圖3所示：
四、整體思路
針對當前交通管理工作中存在的諸多難點、痛點問題，在無人巡查車輛上集成搭載高清攝像頭、智能信號燈、遠程喊話器、多功能顯示屏等交通相關(guān)設(shè)備，全面賦能交通管理部門的日常執(zhí)法與管理工作。
無人巡查車不僅能夠精準識別各類交通事件和交通違法行為，還能實時開展交通設(shè)施的巡檢工作，提供便捷、實時的交通法規(guī)宣傳教育服務(wù)。此外，無人巡查車還能提供移動聯(lián)網(wǎng)信號控制和遠程物資支援服務(wù)，有效疏導和優(yōu)化交通秩序。
無人巡查車在很大程度上彌補了外場警力不足和道路監(jiān)控覆蓋不全的問題，不僅顯著減輕了交通管理人員日常工作的壓力，還有效節(jié)約了交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與維護的資金投入，為城市交通管理水平提升提供了強有力的技術(shù)支撐，如圖4所示：
在日常巡邏過程中，無人車將實時視頻數(shù)據(jù)不間斷回傳至后端視頻分析主機。視頻分析主機利用視頻分析算法和強大的計算能力，對視頻進行多維度實時分析，覆蓋事件檢測、違法行為識別、過車識別、道路交通設(shè)施巡檢等交警日常工作。檢測到的各類信息將被及時上報至無人車巡查平臺和交警業(yè)務(wù)平臺，確保相關(guān)部門能夠迅速獲取實時信息，做出相應(yīng)的響應(yīng)和處理。
根據(jù)日常工作的具體需求和實際狀況，交警通過無人車巡查平臺向無人車下達一系列詳細的任務(wù)指令。這些指令涵蓋了多個方面，如移動聯(lián)網(wǎng)信控，通過實時調(diào)整信號燈配時優(yōu)化交通秩序；交通疏導，協(xié)助解決交通擁堵問題，確保道路暢通；交通宣傳，向公眾傳播交通安全知識，提升交通文明意識；物資支援，在緊急情況下迅速運送所需物資，提供及時有效的支持。通過這些任務(wù)的執(zhí)行，無人車在提升交通管理水平和交通應(yīng)急響應(yīng)能力方面發(fā)揮著重要作用，如圖5所示：
五、應(yīng)用場景
（一）違法勸導
無人車在巡查過程中，視頻分析主機實時分析回傳的道路視頻，識別機動車、非機動車交通違法行為（機動車違停、占用應(yīng)急車道、貨車違規(guī)載人、行人闖入高速、二輪違規(guī)載人、未佩戴頭盔等），同時通過車載喊話器及時阻止違法行為，降低道路交通安全風險，并向交警違法處理平臺提供違法證據(jù)信息。
以違停查處為例，無人巡查車在巡查過程中發(fā)現(xiàn)路側(cè)機動車輛違停時，向交警違法審核平臺發(fā)送相關(guān)違法證據(jù)信息，同時通過車載喇叭進行喊話，要求車輛盡快駛離。10分鐘后，無人車可再次巡查此道路，檢查車輛是否繼續(xù)違停，如違停則再次向交警違法審核平臺發(fā)送
相關(guān)違法證據(jù)信息。
（二）事件提醒
無人車在巡查過程中，視頻分析主機實時分析回傳的道路視頻，識別各類道路交通事件（異常停車、道路積水、火災(zāi)煙霧、路面積雪、能見度低等），通過車載喊話器及時提醒周邊車輛，降低道路交通安全風險，且相關(guān)信息及時通知交警業(yè)務(wù)平臺。
（三）移動聯(lián)網(wǎng)信控
當路口信號燈突發(fā)故障或路口施工需要臨時信號管控時，無人巡查車可行駛至目標路口，通過車載智能聯(lián)網(wǎng)信號燈和交通信號控制系統(tǒng)對接，為過往車輛提供臨時聯(lián)網(wǎng)信控，減少道路交通安全風險。
（四）設(shè)施巡檢
無人車在巡查過程中，視頻分析主機實時分析回傳的道路視頻，識別交通設(shè)施損壞（交通標志、交通標線、交通護欄），并通知交警業(yè)務(wù)平臺，提升不帶電交通設(shè)施的故障檢測能力，助力交通運維工作。
（五）交通疏導
當?shù)缆钒l(fā)生擁堵時，無人車憑借小體型優(yōu)勢，可通過應(yīng)急車道/慢車道快速抵達擁堵現(xiàn)場，通過車載喊話器、對講器等開展遠程交通疏導，提升道路通行效率，減少交通擁堵和事故起數(shù)。
在高峰時期事故高發(fā)路段、車輛匯流位置，可提前部署無人車，通過車載喊話器、對講器等開展遠程喊話提醒，減少交通擁堵和事故起數(shù)。
（六）交通宣傳
無人車通過其車身配備的高清屏幕，在預先設(shè)定的固定位置以及巡查途中的各個關(guān)鍵節(jié)點，積極開展交通安全宣傳教育活動。
這種創(chuàng)新的宣傳方式不僅能夠吸引公眾的注意力，還能在日常生活中潛移默化地提升公眾的交通安全意識。通過展示生動形象的交通安全知識、警示案例以及溫馨提示，向廣大交通參與者傳遞了安全出行的重要性，助力公眾交通安全意識的顯著提升，降低交通事故發(fā)生風險。
（七）其他
1.實時監(jiān)控：通過車載攝像頭監(jiān)控道路交通運行情況，視頻實時回傳后端管理平臺，有
效擴大道路監(jiān)控范圍。
2.移動卡口：無人車在巡查過程中，運用視頻分析識別車牌、車型、車身顏色、品牌等基礎(chǔ)信息，實現(xiàn)移動卡口功能，支持特定車輛布控工作。3.一鍵報警：公眾可通過車身一鍵按鈕進行報警，民警通過后端管理平臺后接收到報警后，利用雙向?qū)χv設(shè)備與報警人進行實時溝通，了解現(xiàn)場情況。4.物資支援：根據(jù)現(xiàn)場交警的物資需求，無人車可裝載相關(guān)物資，及時運送至現(xiàn)場，為應(yīng)急救援、指揮調(diào)度、現(xiàn)場值守等工作提供物資支撐。
六、效益分析
（一）管理提升
1.有效彌補外場警力不足：運用無人車開展日常巡邏、宣傳引導工作，有效彌補外場警力資源不足，減輕工作壓力。2.充分擴展交通監(jiān)控范圍：運用無人車視頻開展各類交通檢測，充分擴展交通監(jiān)控范圍，消除交通管理盲區(qū)。3.大幅提升交通疏導效率：運用無人車克服道路通行阻礙，快速抵達道路現(xiàn)場，實現(xiàn)交通秩序高效引導，減少擁堵和事故風險。4.提供移動聯(lián)網(wǎng)信控能力：運用移聯(lián)網(wǎng)信號燈提供無燈控路口、突發(fā)異常情況下信號聯(lián)網(wǎng)控制能力，有效引導車輛、行人安全有序通行。
（二）成本節(jié)約
1.視頻監(jiān)控：可靈活補充視頻監(jiān)控點位，節(jié)省設(shè)備建設(shè)資金。
2.違法檢測：可靈活補充違法檢測點位，節(jié)省設(shè)備建設(shè)資金。
3.事件檢測：可靈活補充事件檢測點位，節(jié)省設(shè)備建設(shè)資金。
4.移動聯(lián)網(wǎng)信控：可替代警員進行現(xiàn)場信號管控，節(jié)省人力成本
5.設(shè)施巡查、疏導宣傳：可替代警員進行設(shè)施巡查、交通疏導、交通宣傳，節(jié)省人力成本。
七、問題與不足
（一）法律法規(guī)缺失與沖突
現(xiàn)行《道路交通安全法》及《道路運輸條例》要求機動車及其駕駛?cè)诵璺謩e符合國家安全技術(shù)標準和駕駛許可條件，而無人駕駛汽車不符合這些要求，且尚不具備明確的道路通行權(quán)；
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現(xiàn)行法規(guī)對無人駕駛汽車事故中的法律責任認定模糊，刑事、民事、保險責任及違章處罰等均缺乏具體規(guī)定。
（二）技術(shù)瓶頸與實戰(zhàn)效能不足
1.車輛續(xù)航能力不足，難以進行長時間長距離巡查，頻繁使用下每天都需充電。
2.受限于車載攝像頭高度、所處車道限制，難以監(jiān)控所有車道，且容易被障礙物遮擋，影響各類事件分析效果。
八、未來展望
隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用探索的深入，無人巡查車將在交警日常工作中發(fā)揮更大的作用，未來可逐步替代一線警員，開展各項外場警務(wù)工作。
（一）場景更加豐富
隨著無人車應(yīng)用的深入，可逐步探索加裝更多車載設(shè)備，如鳴笛監(jiān)測、遠光燈監(jiān)測、排放監(jiān)測等，進一步豐富業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，為交警日常工作提供更全面的技術(shù)支持。
（二）工作更加智能
將無人巡查車與人工智能結(jié)合，提升無人巡查車道路異常識別能力，并依托交管業(yè)務(wù)大模型，大幅提升自主問題處理的效率和準確率，使得無人巡查車在問題處置方面逐步接近外場警員，在交警日常工作中發(fā)揮更大作用。
公交停車場充電樁智能監(jiān)控運管系統(tǒng)
上海交通投資信息科技有限公司何亮 楊忠玄 趙鵬 黃立 歐陽凌云
一、項目背景
隨著全國特大城市和重點區(qū)域的公共交通新能源化進程迅速推進，截至2024年底，全國新能源公交保有量已突破54.4萬輛，在全國城市公交車中占比達到 8 1 . 2 % ，上海久事公交車輛數(shù)量超過7000輛，新能源車占比超過 9 9 % 。新能源汽車發(fā)展迅猛，充電樁供需矛盾仍存，公交運營面臨著場站能源短缺、充電資源分配不均、谷時段充電利用率低下、充電過程缺少安全監(jiān)管等問題，充電難題逐漸浮現(xiàn)。
2024年10月，由上海久事公共交通集團有限公司牽頭立項，上海交通投資信息科技有限公司具體實施，定制開發(fā)了一套公交停車場充電樁智能監(jiān)控運管系統(tǒng)，包括充電樁智能數(shù)據(jù)采集終端設(shè)備和軟件監(jiān)控平臺。通過對三個大型停車場的部分充電樁進行改造，在充電樁體內(nèi)增加充電數(shù)據(jù)采集終端，將采集的信號接入充電管理云平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動采集、無線上傳、遠程遙控的功能，提升充電樁智能化管理水平。構(gòu)建高效主備雙通道通信云監(jiān)控系統(tǒng)，保障遙測、遙信數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性與冗余性，為充電樁智能化管理奠定堅實基礎(chǔ)。
充電樁監(jiān)控系統(tǒng)在2025年4月投運，谷時段充電平均利用率由 4 8 % 提升至 72 % ，度電成本降低0.122元，推動公共交通節(jié)能減排、提質(zhì)增效與智能化升級。
二、項目實施內(nèi)容
針對現(xiàn)有系統(tǒng)在車輛更新科學性不足、充電場站布局與設(shè)施配置不均衡、能源消耗高、峰谷調(diào)節(jié)能力有限、減碳效益低、智能調(diào)度水平不足以及運行安全與應(yīng)急響應(yīng)能力薄弱等方面存在突出問題，構(gòu)建了公交停車場充電樁智能監(jiān)控成套技術(shù)與裝備，覆蓋“數(shù)據(jù)采集、充電監(jiān)控、能源利用、調(diào)度運行、安全管控”五大環(huán)節(jié)。
（一）充電樁增設(shè)智能采集終端
在大型公交停車場內(nèi)，累計安裝716套充電終端，覆蓋900 余輛公交車的充電運營。充電終端整機安裝在充電樁柜體內(nèi)（圖1），支持多模網(wǎng)絡(luò)通信，包括4G/5G、NB-IoT、CAN、RS485等，設(shè)備端采用標準Modbus TCP通訊協(xié)議。網(wǎng)絡(luò)側(cè)采用符合國網(wǎng)/南網(wǎng)電力標準的充
電樁104 通訊規(guī)約，支持 SSL/TLS 加密、VPN通道、雙向認證，保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩院涂煽啃浴?/p>
（二）充電狀態(tài)實時監(jiān)測和遠程控制
采用非車載傳導式充電機與電動汽車之間的數(shù)字通信協(xié)議（GBT27930-2023標準）作為信號采集的依據(jù)，通過增設(shè)監(jiān)控采集裝置，集成通信模塊、高精度傳感器及高效控制單元，外接電流/電壓傳感器、AD監(jiān)測等模塊，實時采集充電狀態(tài)，生成充電訂單，實現(xiàn)遠程充電啟?？刂?。
三、系統(tǒng)設(shè)計
整合“車-場-能-運-管”的成套技術(shù)算法融合應(yīng)用，研發(fā)全域協(xié)同感知的智慧公交低碳充電調(diào)度運營指揮一體化云平臺，構(gòu)建智能公交系統(tǒng)標準體系及關(guān)鍵標準。監(jiān)控系統(tǒng)的軟件部分由數(shù)據(jù)采集服務(wù)、數(shù)據(jù)實時計算服務(wù)、Web 管理界面、數(shù)據(jù)存儲等組成。具體功能模塊如圖2所示。
（一）開發(fā)智能充電數(shù)據(jù)采集終端
充電終端主機采用工業(yè)級高性能ARM處理器，內(nèi)帶RTC時鐘、大容量FLASH存儲器、工業(yè)級CAN通訊接口、4G/5G全網(wǎng)通信號傳輸模塊、法拉電容后備電源、RS485接口、隔離型AD采集等，外接高精度電壓、電流傳感器，滿足高精度電氣參數(shù)監(jiān)測需求。特有的低功耗軟件算法，使主機在車輛不充電時處于休眠模式，整機功耗降至2W以下。
（二）公交補能與設(shè)施減碳優(yōu)化布置技術(shù)
采用隨機森林（RandomForest,RF） ^ + 遺傳算法（GeneticAlgorithm,GA） ^ + 約束規(guī)劃（ConstraintProgramming,CP） ^ + 支持向量回歸（SupportVectorRegression,SVR）的融合優(yōu)化方法，綜合考慮多線路、多車型、多時段的補能需求及電網(wǎng)接入條件，實現(xiàn)場站能源分配與充電計劃的協(xié)同優(yōu)化。模型具備自學習與動態(tài)調(diào)度能力，可有效提升補能效率，減少投資與碳排放。公交補能與設(shè)施減碳優(yōu)化布置如圖3所示。
硬件 軟件車載GPS、BMS Python/ 啟發(fā)式R環(huán)境 調(diào)度算法車輛、場站和RESTful/
環(huán)境傳感器及場站數(shù)據(jù)終端 調(diào)度系統(tǒng)數(shù)據(jù)WebService交互
云端高性能 布局優(yōu)化 充電策略監(jiān)控
計算節(jié)點 與調(diào)度 可視化終端 與能效評估
（三）智慧公交智能調(diào)度運營與服務(wù)
核心模型（圖4）為： ① 采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)合車載GPS、CAN總線及傳感數(shù)據(jù)，實現(xiàn)車輛行駛狀態(tài)、速度與位置的高精度實時推算。 ② 應(yīng)用強化學習RL根據(jù)實時客流、交通狀況及車輛剩余電量動態(tài)調(diào)整發(fā)車間隔，優(yōu)化線路發(fā)車時刻表，實現(xiàn)線路整體運行效率優(yōu)化。 ③ 在車輛資源配置優(yōu)化方面，通過K-Means聚類識別線路需求特征和歷史客流模式，實現(xiàn)車輛智能分配；結(jié)合模擬退火（SA）算法對車隊容量、電量約束及排班計劃進行優(yōu)化匹配。 ④ 采用目標檢測與實例分割模型（ODIS）實現(xiàn)車廂乘客密度檢測。 ⑤ 利用自編碼器（Autoencoder）檢測班次延誤、車輛間距異常、線路客流異常等非典型事件。
智慧公交智能調(diào)度運營與服務(wù) 硬件 軟件CN實現(xiàn)車輛行駛狀態(tài)速度與位置的高 車載GPS Pyth境nh 算法訓練應(yīng)用RL優(yōu)化線路發(fā)車時刻表 CAN總線 CNN 車輛態(tài)及結(jié)-軍進征 環(huán)境傳感器 強化學習 線路發(fā)車隔采用ODIS實現(xiàn)車廂乘客密度檢測 GPU集群 模擬退火及 車隊資源優(yōu)化利用Autoencoder檢測非典型事件 CNN、強化學習及聚類優(yōu)化 自編碼器 異常事件檢測
四、技術(shù)創(chuàng)新點及關(guān)鍵點
（一）能源補給與調(diào)度約束場景創(chuàng)新
引入智能充電與充電排班計劃協(xié)同，結(jié)合預測模型與優(yōu)化算法，實現(xiàn)車輛運營與充電任務(wù)智能匹配，提升新能源利用率。充電需求自動統(tǒng)計如圖5所示。
（二）智慧公交智能調(diào)度運營與服務(wù)技術(shù)創(chuàng)新
引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN） + \mathsf { K } -Means聚類 ^ + 模擬退火（Simulated Annealing,SA）算法，實現(xiàn)公交線路發(fā)車間隔、車輛分配與運力配置的全局優(yōu)化。模型能夠在大規(guī)模客流波動下快速生成最優(yōu)調(diào)度方案，并結(jié)合客流預測結(jié)果動態(tài)調(diào)整發(fā)車頻次，提升出行服務(wù)的精準性與靈活性。
提出融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的充電需求動態(tài)感知與預測方法，實現(xiàn)充電需求的精準量化。針對新能源公交系統(tǒng)中充電需求在區(qū)域尺度上呈現(xiàn)顯著的時空異質(zhì)性與波動性、以及傳統(tǒng)預測模型泛化能力弱的問題，提取多時段、多線路的能耗數(shù)據(jù)與公交運行數(shù)據(jù)，構(gòu)建區(qū)域級充電需求動態(tài)感知模型，提出公交充電負載實時統(tǒng)計方法（圖6）；研發(fā)基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的充電需求預測模型，運用海量數(shù)據(jù)進行預測參數(shù)訓練驗證，充電需求預測精度達 80 % 。
針對高電價時段市電負荷壓力大的問題，研發(fā)多場景協(xié)同調(diào)度模型，基于分時電價信號與負荷預測數(shù)據(jù)，設(shè)計出一套“錯峰用電”的演算系統(tǒng)，有力推進車輛錯峰充電管理效能，并使用分段式的能耗預測和線性回歸的機器學習方法較精確地估算電動公交車的續(xù)航里程，同時評估車輛補電優(yōu)先級，實現(xiàn)削峰填谷。
（三）公交新能源車輛滾動迭代更新
動態(tài)監(jiān)測新能源車在不同工況下的運行參數(shù)、剩余電量與碳排放水平（圖7）；結(jié)合全壽命周期成本與碳效評估，制定科學的車輛更新迭代方案（圖8）；通過區(qū)域出行需求的異質(zhì)性特征分析（圖9），智能生成多車型差異化的電動公交最優(yōu)配置方案；實現(xiàn)車輛結(jié)構(gòu)與運營需求的精準匹配，有效提升系統(tǒng)能效與減碳效果。
總碳排放 \mathbf { \Sigma } = \mathbf { \Sigma } (充電電量 x 電網(wǎng)碳排放因子) ^ + (設(shè)備總排放 ÷設(shè)備生命周期充電量) ^ + (供電損耗量 x 電網(wǎng)碳排放因子)+(充電損耗量 x 電網(wǎng)碳排放因子)。
提供數(shù)據(jù)支持為新能源公交車輛的持發(fā)大數(shù)據(jù)化 公支，快新利用高效精確的技術(shù)構(gòu)將各方數(shù)豐聯(lián)貫通，加強高效協(xié)同作業(yè) 2、帶動行業(yè)發(fā)展
2022年- 推進新能源公共交通及
2023年 建 建 社 帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展
全部公交車 設(shè)目標 設(shè)方向 化 會效益 . 3
新能源汽車 4、節(jié)約能源共享化 新能源利用率由傳統(tǒng)汽車的14%提高到40%以上引入小車充電，普惠、推廣電車使用5、保護環(huán)境減少城市排污，促進生態(tài)建設(shè)
五、應(yīng)用成果
（一）節(jié)能減排
踐行“雙碳”戰(zhàn)略，久事公交基本實現(xiàn)新能源公交車全覆蓋，試用新設(shè)備、新技術(shù)應(yīng)用成果，通過統(tǒng)計百公里電耗數(shù)據(jù)，加強駕駛員節(jié)能降耗培訓與考核管理，強化充電降本，克服國網(wǎng)電價波動攀升等困難，建立充電管理聯(lián)動響應(yīng)機制，優(yōu)化停保場“錯峰就谷”策略，將新能源公交車谷時充電利用率提高了 2 4 % 。
錯峰用電的減排邏輯是：高峰時段電網(wǎng)多依賴高排放的“調(diào)峰電源”（如燃煤火電機組)，低谷時段多依賴低排放的“基荷電源”（如水、風、光或高效火電），轉(zhuǎn)移用電負荷可減少高排放電源的發(fā)電量，從而實現(xiàn)減排。
減碳公式：錯峰減排量（ \operatorname { t C O } _ { 2 } ) = 轉(zhuǎn)移電量（ \mathbf { \ k W h } ） x （高峰時段邊際排放因子－低谷時段邊際排放因子）／1000
（注：單位換算： 1 { k W h } \ x \ 1 {kg } { C O _ { 2 } / k W h } = 0 . 0 0 1 { t C O _ { 2 } } ) （204號
以2024年度華東區(qū)的邊際排放因子為例，高峰時段邊際排放因子為 0 . 7 2 {kg } { C O } _ { 2 } / { k W h } ，低谷時段邊際排放因子為 0 . 4 5 {kg } { C O } _ { 2 } / { k W h } 。
\bullet （高峰－低谷）排放因子差值 = 0 . 7 2 * 0 . 4 5 = 0 . 2 7 {kg } { C O _ { 2 } / k W h } \bullet 年轉(zhuǎn)移電量 ( { E } ) = 2 1 0 0 萬 ^ { * } 0 . 2 8 = 5 8 8 萬kWh（ { 5 , 8 8 0 , 0 0 0 { k W h } } ）；
\bullet 錯峰減排量 = 5 , 8 8 0 , 0 0 0 \ { k W h } \ x \ 0 . 2 7 \ {kg } { C O } _ { 2 } / { k W h } / \ 1 0 0 0 = 1 5 8 7 . 6 \ { t C O } _ { 2 } （約1588噸二氧化碳）；
）1棵樹年均固碳約 1 0 {kg } ，1588噸 { C O } _ { 2 } 相當于種植15.9萬棵樹的固碳量，減排效果顯著；
（二）經(jīng)濟效益
充電樁智能監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用，顯著提高了公交企業(yè)的運營效率，降低了運營成本，增強了企業(yè)的盈利能力。以本項目實際運營為例，國江場三期充電樁監(jiān)控系統(tǒng)在2025年4月投運，相較前3月的谷時利用率大幅提升，數(shù)據(jù)采集準確率由 6 3 % 提升至 9 9 . 2 % ，谷時段充電利用率由 4 9 . 8 % 提升至 8 2 . 3 % ，度電成本由0.61元/度下降至0.488元/度。
本項目對共安裝716臺充電樁改造，結(jié)合建設(shè)充電管理云平臺，共計投資350萬元。3個場站全年充電量預計2100萬度，預計全年可節(jié)省電費約256萬元，1.36年即可收回成本。
六、結(jié)束語
通過長期運營收益、碳減排交易收益及配套服務(wù)收益，為投資方提供穩(wěn)定回報。通過在上海及長三角核心城市的示范應(yīng)用，形成成熟的技術(shù)標準和運行經(jīng)驗，為全國主要城市的復制落地提供可靠依據(jù)。
共享出行智慧調(diào)度與充換電基站協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)
人民出行（南寧）科技有限公司
一、引言
隨著“智慧交通示范城市”建設(shè)目標的推進，以及《交通領(lǐng)域科技創(chuàng)新中長期發(fā)展規(guī)劃綱要（2021一2035年）》中“加快移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)及空天信息技術(shù)與交通運輸融合創(chuàng)新應(yīng)用”的要求，共享出行領(lǐng)域面臨著智能化升級的迫切需求。當前，共享電單車運營存在“潮汐分布”“充電難”等痛點，傳統(tǒng)調(diào)度模式難以滿足動態(tài)需求，電子圍欄精度不足導致停放混亂，安全監(jiān)管缺乏實時預警手段，亟需通過多模態(tài)人工智能技術(shù)實現(xiàn)系統(tǒng)性優(yōu)化。
項目技術(shù)需求源于三大核心場景：一是共享電單車智能調(diào)度，需解決高峰期車輛聚集與低谷期滯留的矛盾，提升調(diào)度效率；二是充換電基站協(xié)同管理，需優(yōu)化電池流轉(zhuǎn)與能源分配，延長電池壽命；三是城市交通監(jiān)管輔助，需通過智能終端與大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)違規(guī)行為實時預警與精準停放管理。
二、系統(tǒng)架構(gòu)
共享出行智慧管理系統(tǒng)采用先進的分層架構(gòu)設(shè)計，涵蓋感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層和管理層，各層協(xié)同運作，保障系統(tǒng)高效運行。
（一）感知層
感知層負責各類數(shù)據(jù)的采集。共享電動自行車上安裝了多種傳感器：GPS定位傳感器可實時獲取車輛位置，精度達厘米級，為調(diào)度和用戶找車提供精準定位；加速度傳感器和陀螺儀能監(jiān)測行駛狀態(tài)，如速度、加速度、傾斜角度等，用于判斷騎行安全性及是否存在異常駕駛行為；智能鎖傳感器則感知車輛的鎖定和解鎖狀態(tài)，保障使用安全。
換電站可實時監(jiān)測電池電量，便于及時安排充換電；溫濕度傳感器確保換電站內(nèi)環(huán)境適宜，避免電池因環(huán)境問題受損；門禁傳感器防止未經(jīng)授權(quán)人員進入。此外，城市道路關(guān)鍵位置部署了攝像頭，采集交通流量、車輛行駛速度等數(shù)據(jù)，為交通狀況分析提供依據(jù)。
（二）傳輸層
傳輸層承擔著將感知層采集的數(shù)據(jù)安全、快速傳輸至數(shù)據(jù)層的任務(wù)。采用4G/5G通信技術(shù)，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)募皶r性與穩(wěn)定性，滿足大量數(shù)據(jù)實時傳輸需求。同時，為保障數(shù)據(jù)安全，運用加密傳輸協(xié)議，防止數(shù)據(jù)在傳輸中被竊取或篡改。
（三）數(shù)據(jù)層
數(shù)據(jù)層負責存儲和管理各類數(shù)據(jù)。借助 分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)，高效存儲海量數(shù)據(jù)，包括車輛軌跡、用戶使用、換電站運營、交通狀況等數(shù)據(jù)。同時，通過數(shù)據(jù)清洗和預處理技術(shù)，對原始數(shù)據(jù)進行去噪、去重、格式轉(zhuǎn)換等處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用奠定可靠基礎(chǔ)。
（四）應(yīng)用層
應(yīng)用層為用戶、運營人員和城市管理者提供豐富功能，是系統(tǒng)核心價值的體現(xiàn)。
對用戶而言，手機APP可實現(xiàn)車輛查找、預約、解鎖、騎行、支付等操作。APP 界面簡潔友好、操作便捷，支持多種語言。車輛查找功能利用地圖定位和智能推薦算法，快速找到附近可用車輛。同時，APP提供騎行導航功能，結(jié)合實時交通數(shù)據(jù)規(guī)劃最優(yōu)路線，避開擁堵路段，節(jié)省出行時間。
對運營人員，應(yīng)用層提供車輛調(diào)度、電池管理、站點運維等功能。車輛調(diào)度系統(tǒng)基于智能調(diào)度算法（如時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），根據(jù)實時訂單、車輛分布自動生成調(diào)度方案，將車輛從低需求區(qū)域調(diào)配至高需求區(qū)域，提高利用率，降低空駛率。電池管理可實時監(jiān)測電池狀態(tài)（電量、電壓、溫度等），通過數(shù)據(jù)分析預測壽命，及時安排更換和維護。站點運維功能支持換電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、故障報警、遠程控制等，確保換電站正常運行。
對城市管理者，應(yīng)用層提供交通數(shù)據(jù)監(jiān)測與分析、城市規(guī)劃輔助決策等功能。交通數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)實時掌握交通流量、擁堵狀況、事故發(fā)生情況等，以可視化方式（如交通熱力圖等）在管理平臺展示，方便管理者直觀了解交通態(tài)勢。通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)深度挖掘交通數(shù)據(jù)，為城市交通規(guī)劃提供支持，如根據(jù)騎行熱點區(qū)域和路徑優(yōu)化道路規(guī)劃及公交站點布局，通過用戶出行行為分析制定合理交通管理政策，引導綠色出行。
（五）管理層
管理層負責整個系統(tǒng)的管理和維護，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行與持續(xù)優(yōu)化。采用系統(tǒng)監(jiān)控技術(shù)，實時監(jiān)測硬件設(shè)備、軟件應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)等，一旦發(fā)現(xiàn)異常（如服務(wù)器故障、網(wǎng)絡(luò)中斷、應(yīng)用崩潰等），立即發(fā)出報警并自動啟動應(yīng)急預案。同時，利用版本管理和更新技術(shù)，定期升級優(yōu)化系統(tǒng)，添加新功能、修復漏洞，提升性能和用戶體驗。
三、核心技術(shù)
（一）人工智能技術(shù)
1．智能調(diào)度算法
基于深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建集中式管理平臺。該平臺實時監(jiān)控交通態(tài)勢，通過大數(shù)據(jù)解析出行需求動態(tài)，在高需求時段自動調(diào)配車輛至需求旺盛區(qū)域，實現(xiàn)供需平衡。例如，工作日早晚高峰，系統(tǒng)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時訂單提前預測熱門區(qū)域需求，將車輛調(diào)度至地鐵站、寫字樓周邊，提升車輛使用率，減少用戶等待時間。經(jīng)驗證，該算法可提升車輛利用率，減少用戶平均等待時間
2．AI安全監(jiān)控體系
利用多模態(tài)傳感技術(shù)，對騎行者及騎行環(huán)境進行毫秒級實時監(jiān)測。結(jié)合車載攝像頭、傳感器等識別騎行者是否佩戴頭盔、有無違規(guī)騎行（逆行、闖紅燈等），同時監(jiān)測路況、障礙物等。預判潛在風險時，通過APP向用戶推送安全預警。
3.需求預測模型
基于歷史出行數(shù)據(jù)和實時信息，運用機器學習、深度學習等自適應(yīng)學習算法構(gòu)建乘客行為預測模型，預測未來幾小時內(nèi)的出行需求（時間、路線、頻率等）。運營人員可據(jù)此提前做好車輛調(diào)配、電池準備等工作，提升服務(wù)質(zhì)量和效率。如旅游旺季或大型活動時，模型能準確預測周邊出行需求增長，為決策提供支持。
（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)
1.海量數(shù)據(jù)存儲與處理
借助分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)，高效存儲和處理車輛軌跡、用戶使用、換電站運營、交通狀況等海量數(shù)據(jù)，每天可處理TB級數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)完整準確。實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)實時分析和挖掘。
2.數(shù)據(jù)分析與挖掘
運用聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等數(shù)據(jù)挖掘算法深度分析數(shù)據(jù)。聚類分析可按出行習慣、使用頻率等對用戶分類，為精準營銷和個性化服務(wù)提供依據(jù)；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能發(fā)現(xiàn)用戶出行行為關(guān)聯(lián)，如騎行后常去地點，為車輛調(diào)度和站點布局提供參考。此外，通過數(shù)據(jù)分析實時監(jiān)測和分析交通流量、擁堵狀況，為交通管理提供支持。
