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AI 自适应信控 SaaS 平台

从交通感知,到信号优化,再到效果评价

面向城市交通信控运营场景,将互联网轨迹 AI 感知、异常诊断、智能配时、仿真推演与运营管理整合为一套 SaaS 产品。

产品围绕真实交通控制流程,建立AI 感知 → 异常诊断 → 优化触发 → 方案生成 → 自动/人工下发 → 效果评价的闭环,让交通数据不仅被“看见”,而是能够进一步转化为可执行的优化动作。

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城市信控概念示意

项目已进入南宁市实际实施场景。

OPERATING FLOW / 业务运营流程

感知 → 决策 → 执行 → 评价

  1. 01AI 感知获取交通状态
  2. 02异常诊断确定处理优先级
  3. 03优化触发判断优化时机
  4. 04方案生成形成方案仿真验证 · 可选
  5. 05自动/人工下发执行控制
  6. 06效果评价复盘效果

小屏可左右滑动查看完整闭环。

通过原始方案与优化方案对照,结合生成、下发记录及历史交通指标,为排队长度、停车次数、延误指数和速度变化的复盘提供依据。

01 / 核心价值

支持城市级全周期运营

180–200

城市级路口运营规模

≥8%

延误改善目标

≥15%

排队长度改善目标

50%

标准化建设周期缩短

500+

配时案例积累

≈2 周

智能化模块典型落地周期

部分指标为产品运营标准或典型项目方案目标;实际生产效果因城市、路口与交通状态而异。

02 / 产品问题

传统信控平台能“看数据”,但很难持续完成“发现—决策—验证”

现实业务中主要存在四类问题:

感知不足

部分路口缺乏完整路侧设备,交通状态难以持续获得。

决策依赖经验

配时优化高度依赖人工观察和专家经验。

流程不统一

巡查、优化、运维、报告缺少统一标准,跨团队协作成本高。

数据没有形成闭环

数据采集很多,但无法持续进入诊断、优化和效果评价流程。

产品需要把数据获取、异常判断和方案执行衔接起来,使运营人员能够沿同一流程处理问题,并在执行后复盘效果。

03 / 产品决策

把 AI 能力转化为可执行、可验证的产品规则

通过交通感知与异常诊断,帮助运营人员优先定位需要处理的路口;将定时规则和交通状态阈值转化为优化触发条件,衔接方案生成与下发,让问题发现、判断和处理形成连续的工作流程。

  1. 01|用 AI 补齐交通感知

    针对缺乏完整感知设备的路口,使用互联网轨迹数据与端到端感知模型输出分钟级交通状态。

    排队长度 / 流量 / 停车次数 / 速度 / 延误指数 / 服务水平(LOS) / 失衡 / 溢出 / 置信度

    系统实际支持分钟级状态更新,将交通状态作为诊断与优化的输入,帮助运营人员了解路口运行情况,为方案判断和效果评价提供依据。

    感知口径:每 1 分钟输出过去 5 分钟聚合结果,数据延迟约 5 分钟。

  2. 02|从“全量监控”转向“异常优先”

    按拥堵、失衡、溢出和服务水平集中呈现异常路口,帮助运营人员明确处理优先级,减少逐个核查,让后续分析和处置有明确的起点。

  3. 03|把优化触发做成产品规则

    系统支持两类优化机制:

    定时优化

    依据时间范围、时间间隔、星期等规则运行,让规律性的优化任务按统一条件执行。

    状态驱动优化

    根据排队长度、延误指数、停车次数、失衡 / 溢出等交通状态触发优化,使优化响应跟随交通状态变化。

    将触发条件、作用对象与后续动作组织为可配置规则,减少持续人工观察与重复判断。

  4. 04|用可选仿真验证复杂方案

    对于畸形路口、超饱和路口等复杂场景,可按业务需要将候选方案送入 SaaS 仿真环境,比较不同方案的表现,为下发前的选择提供依据。

    1. 输入路口结构 / 交通流量 / 现状配时 / 候选方案
    2. 模拟延误 / 排队 / 通行效率
    3. 比较方案结合仿真结果复核候选方案,支持下发决策

    仿真是方案验证的可选环节,不作为所有方案下发前的必经步骤。

  5. 05|自动化与人工控制同时存在

    优化方案支持自动下发,或人工审核后下发,让产品能够根据不同业务场景、风险与管理要求选择适合的自动化程度。

    通过明确执行方式和人工复核节点,兼顾处理效率与控制责任,便于按业务要求开展下发操作。

05 / 标准化运营体系

AI 之外,还需要一套真正能被城市持续使用的运营机制

围绕巡检、配时优化、设备运维与运营报告,统一工作流程、岗位分工和输出模板,减少重复整理与跨岗位沟通,让不同团队能够按一致的标准开展城市信控运营。

建设流程将调研、设计、试点运营和全量落地衔接起来,使统一标准随项目推进落实到岗位和日常任务中:

  1. 需求调研7 天
  2. 方案设计10 天
  3. 试点运营4 周
  4. 全量落地1 周

小屏可左右滑动查看完整流程。

对应的标准化交付包括:

  • 巡检标准
  • 配时优化流程
  • 设备运维机制
  • 运营日报
  • 应急预案
  • 路口台账
06 / 智能化能力

让历史经验成为候选方案的生成基础

通过已有城市与路口案例,为智能方案生成和问题分类提供经验基础。

系统能够针对类似“学校周边早高峰左转排队过长”这样的业务描述,辅助形成候选配时方案。

同时可将配时问题与设备运维问题分流到不同处理路径,便于对应岗位明确处理职责。

结合城市已有信控系统与数据基础,按需组合诊断、智能配时和仿真能力,减少整体重建与重复投入,让能力升级更贴合实际业务需求。

07 / 不只是 AI,也是完整 SaaS

AI 解决智能问题,SaaS 解决规模化使用问题

真正进入政府与交通管理业务环境后,还必须解决:

  • 组织机构
  • 用户与角色
  • 数据权限
  • 运营日志
  • 路网 / 干线 / 区域数据同步
  • 运营报告

通过多级组织、角色与数据权限明确不同岗位的操作边界,并以操作日志和数据同步支撑跨团队协作与过程追溯。

08 / 长期产品价值

从“优化一个路口”走向“持续理解一座城市”

关联路口台账、原始与优化方案、执行记录和交通指标,使优化过程有据可查,并将分散的处理经验沉淀为可复用的方案与运营资产,为后续诊断、复盘和路网分析提供依据。

基于这些运营资产,长期能力可向以下方向演进:

  • 路网诊断
  • 流量预测
  • 方案资产沉淀
  • 城市路网规划
09 / 产品交付物

产品过程与交付物

通过产品架构、业务流程、功能定义与评价框架,呈现业务需求如何转化为可协作、可实现、可验证的产品方案。

产品文档片段 · 可滚动阅读 已脱敏 · 摘录重排

产品架构 / 功能地图

01 / 脱敏片段

从数据输入到业务操作

依据初步设计与功能清单整理的功能分层。

  1. 01
    数据与业务对象

    静态路口与进口道 · 实时 / 历史交通指标 · 信控配时信息

  2. 02
    运行监测与诊断

    地图与异常列表 · 单路口详情 · 区域诊断 · 干线分析

  3. 03
    优化配置与方案执行

    实时 / 多时段优化 · 定时 / 状态触发 · 自动 / 人工下发

  4. 04
    记录与复盘

    方案生成记录 · 下发记录 · 原始 / 优化方案对照 · 历史指标

平台支撑

组织机构 · 用户与角色 · 菜单 / 数据权限 · 操作日志 · 路网数据同步

本片段呈现需求设计中的功能关系,不作为生产部署拓扑或上线范围说明。

材料依据:初步设计第 1 页;功能清单第 2–35 项。内容已脱敏重排。

业务用途
将数据对象、业务应用与平台支撑分层,明确功能范围与协作边界。
我的工作
产品架构、功能梳理与信息组织。
10 / 项目展示

核心业务场景与产品设计

通过信息分组、关联展示和流程设计,帮助运营人员从识别问题进入诊断、优化配置和协调分析。

  1. 01 城市交通态势

    集中呈现异常状态,帮助确定处理优先级。

  2. 02 单路口诊断

    关联交通指标、渠化结构与配时信息,辅助分析问题。

  3. 03 自适应优化

    明确触发条件、方案配置与下发方式,支持不同运营要求。

  4. 04 干线协调

    结合协调相位、相位差与绿波时距图,辅助分析连续路口的协调关系。

AI 自适应信控 SaaS 可点击原型 · 设计稿示意

交互示意:点击原始设计稿中的标记,或使用图下按钮,查看诊断、配置与分析路径。可手动放大细节,或打开独立窗口浏览;不执行真实方案下发。实际项目状态以本页项目介绍为准。

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