智能配时、缓解拥堵、提升路网通行效率。

１．应用定位

AI驱动的动态治堵、智能配时、路口精细化管理一体化解决方案，是缓解城市交通拥堵、提升路网通行效率的核心技术手段。以“路口精细化管理”为核心，通过建立路口全要素电子台账、ＡＩ配时机器人实时自适应调优策略、拥堵态势可视化监测、专业配时优化持续迭代服务，实现从“固定配时”向“流量自适应配时”的升级，精准破解早晚高峰拥堵、平峰资源浪费等痛点，打造高效、顺畅、绿色的城市交通环境。

２．问题痛点

  ○  传统固定配时方案无法适应动态流量变化，早高峰路口排队过长、拥堵加剧，平峰时段绿灯空放、资源浪费。

  ○  人工配时优化效率低下，依赖工程师经验，优化周期长（通常以周为单位），无法及时响应突发拥堵。

  ○  路口基础信息缺失，缺乏统一台账管理，治堵措施缺乏数据支撑，盲目调整易引发次生拥堵。

  ○  拥堵治理缺乏闭环，治理效果无法量化评估，难以持续优化提升。

３．管理要点

  ○  路口信息标准化：建立统一的路口信息采集和录入规范，确保台账数据完整、准确、实时更新。

  ○  流量感知全覆盖：在关键路口布设流量检测设备（雷视一体机），实现流量数据实时采集，为ＡＩ配时提供数据支撑。

  ○  配时决策智能化：以ＡＩ配时机器人为核心，结合交通领域专家指导　，建立“ＡＩ＋人工”配时策略稽核机制，确保配时方案科学合理。

  ○  拥堵治理闭环化：构建“拥堵识别→成因分析→方案生成→仿真验证→下发执行→效果评估→迭代优化”全闭环治理流程。

  ○  效果量化评估：建立拥堵治理效果评价体系，通过通行效率、排队长度等指标量化评估，推动持续优化。

４．核心能力

  ○  路口全要素电子台账：为每个路口建立标准化电子档案，涵盖几何结构、流量特征、配时方案等全要素，提供数据支撑。

  ○  ＡＩ配时机器人实时自适应调优：结合高德、百度等多源流量数据，动态调整配时，适配不同时段、天气及突发情况，实现“流量变、配时变”。

  ○  拥堵态势可视化监测与分析：整合全域交通数据，直观展示拥堵情况，自动识别堵点并分析成因。

  ○  堵点治理方案自动生成与仿真验证：自动生成多套治堵方案，通过仿真预演筛选最优方案，避免次生拥堵。

  ○  专业配时优化持续迭代服务：依托专业团队，结合ＡＩ应用与现场实测，定期迭代配时方案，保障适配性。

５．实战成果

  ○  全年交通健康指数提升 4%。

  ○  全年路网高峰行程延时指数下降 3.2%。

  ○  高峰时段车辆平均行驶速度提升 2%。

６．适用场景

城市路网治堵、路口精细化管控、交管指挥中心日常调度、重点商圈／景区周边交通保障、大型活动交通组织、城市早晚高峰拥堵专项治理。