交通智能体 _TrafficGo_智能交通_智慧交通

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

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

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

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

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

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

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、非机动车的出行路线，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

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

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

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

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

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”端边云三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