交通智能体解决方案

　　《交通强国建设纲要》发展目标之一，是缓解城市交通拥堵，实现交通治理体系和治理能力现代化。交通智能体TrafficGo基于企业人工智能和大数据技术优势，与交通行业深度融合，提供“感知-认知-诊断-优化-评价”体系化全流程的城市交通综合治理解决方案，让交通更智能，让城市更美好。

　　业务挑战

　　· 数据未有效融合，精度差

　　交管、交委、互联网多源数据各自孤岛，无法有效融合。交通数据缺乏精准感知，无法支撑实时自动预警和精细化分析诊断

　　· 问题识别诊断靠人工，效率低

　　问题识别依赖大量人工投入，发现不及时，分析不彻底。问题解决依赖专家经验，无法规模复制和扩展

　　· 全局优化弱，应急处理慢

　　缺乏区域协同、时空结合的全局交通优化能力。依赖人工操作，缺乏自动化智能化实时应急处理和协调能力

　　· 前端路口缺乏实时处理业务能力

　　前端路口缺乏数据智能分析和突发状况实时处理业务能力。依赖全量数据网络回传，数据中心集中式处理，无法应对高时效性的场景需求

　　解决方案场景

　　· 区域信控优化

　　通过掌握城市交通历史通行规律，并实时感知机动车、非机动车、行人交通情况，采用AI图引擎技术、路口自适应训练算法、干线协调算法、场景化子区优化策略算法等，实现点-线-面信号配时优化，提升交通效率，保障通行

　　· 区域联动优化：从单路口信号灯控制、干线协调优化，到区域内多个相邻路口协同优化，覆盖点-线-面，实现区域内通行能力全局最优

　　· 精细化时段划分：基于早晚高峰和平峰期不同时间段交通特点划分时段，提供差异化信号配时，7*24小时全天候运行

　　· 智能实时信控：AI智能实时信控，分钟级自动优化和下发信号配时方案，全面兼容主流交通信号控制系统

　　· 配时持续优化：提供仿真平台，不断训练-优化-仿真，持续迭代优化配时

　　· 拥堵诊断分析

　　基于多源数据融合，构建出长期的完整的道路健康档案，通过指标、时间特征、控制信息和人、车、非机动车的轨迹，从时间、空间和时空配给等多种维度量化分析诊断出拥堵成因

　　· 降本增效：AI辅助人工发现道路拥堵成因，降低现场人工勘测工作量，提升治堵效率

　　· 科学诊断：全息数据+AI算法+行业专家经验，给出科学全面的定量诊断，不再单一依赖人工经验

　　· 交通事件检测

　　基于人工智能的交通事件检测，可以自动识别交通异常事件，引导交通出行，缓解突发性拥堵

　　· 信控联动，快速闭环：对诊断出的交通异常事件，触发信号灯AI自动优化以疏导交通，并实时告警

　　· 实时检测，秒级上报：基于视频实时检测交通异常事件，秒级上报告警，更快解决突发拥堵

　　· 交通态势研判

　　基于对多源数据的融合分析和深度挖掘，数字化还原全网交通道路实际状况，并识别常发拥堵路口、路段和干线。同时基于交通历史规律，结合天气、假日情况，精确预测交通未来状况，支撑出行信息诱导发布

　　· 路况实时查看：实时掌握全市宏观交通状态，中观区域路况，微观洞察交通瓶颈路口

　　· 拥堵路口排名：快速识别常发交通拥堵路口、路段和干线

　　· 交通流量预测：以事实数据说话，提供短时、明日及未来一周的流量预测，辅助缓堵治理

　　· 交通组织优化

　　结合城市路网通行规律，工作日、非工作日、早晚高峰和平峰期不同时段的交通通行规律，给出道路组织优化措施建议

　　· 在线科学优化建议：通过AI信号优化辅助，提供可变车道、潮汐车道、相位优化等优化建议

　　· 线下优化手段多样：截流控制、速度控制、车道分配、右转渠化、掉头前移等

　　方案优势

　　全息数据精准感知

　　多维画像智能诊断

　　区域协同、时空结合交通优化

　　“智能终端-智能路口-交通智能运营平台”全景架构