交通智能体

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

解决方案架构

交通智能体方案架构

通过采集、融合多源数据，构建完整的业务平台，提供从“感知-认知-诊断-优化-评价”的端到端产品能力，形成全息呈现、AI控制、丰富仿真等多维特性，同时满足多种客户建设诉求

架构优势

数十种数据融合
支持电警、卡口、雷达、信号机等设备数据，地图、浮动车、导航、天气等互联网数据，停车场、公交等数据，可扩展支持运营商OD等数据，多源数据通过行业底座融合计算形成目标主题数据
灵活部署架构
根据客户条件、建设目标、实施阶段等差异，提供单云、混合云和云边协同的灵活部署能力
完整的交通治理解决方案
提供从数据接入、数据处理、数据应用、算法训练/推理、大屏展示、仿真等完整的解决方案实施能力，将客户对复杂系统的部署和使用门槛降到最低
架构开放，生态伙伴灵活接入
支持路网侧各类伙伴数据接入，提供数据底座标准开放接口、开放算法仓等多层次、多类别的生态开放能力，满足不同客户本地差异化诉求、现有组网利旧、存量合作伙伴能力互补等，并提供业务应用层灵活扩展能力

方案优势

全息数据精准感知

融合交管、交委、互联网等数十种数据源，通过大数据治理构建“人-车路环境”实时动态数据指标体系。通过视频智能解析，提升交通事件和流量的精准感知，实现从人工被动发现到系统10秒内自动感知预警

多维画像智能诊断

建立交通知识图谱，精准挖掘历史和实时的路网供给能力画像、人车出行特征画像。为城市数以千计的路口-道路-区域构建专属健康档案,实现交通拥堵成因智能化诊断

区域协同、时空结合交通优化

基于强大的人工智能算力和算法，实现信号配时的区域协同优化以及实时智能自适应优化，通行延误降低超过15%。提供时空结合的交通组织优化建议，通过精准高效的交通仿真和评估支撑决策

“智能终端-智能路口-交通智能运营平台”全景架构

通过智能终端智能路口-交通智能运营平台端边云级架构实现交通治理方案分层分域的智能服务，同时满足全局深度思考和局部快速反应等全景业务需求