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。
查看业务闭环项目已进入南宁市实际实施场景。
感知 → 决策 → 执行 → 评价
- 01
AI 感知获取交通状态
- 02
异常诊断确定处理优先级
- 03
优化触发判断优化时机
- 04
方案生成形成方案仿真验证 · 可选
- 05
自动/人工下发执行控制
- 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。
支持城市级全周期运营
城市级路口运营规模
延误改善目标
排队长度改善目标
标准化建设周期缩短
配时案例积累
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。
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。
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。
-
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。
-
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。
-
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。
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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。
- 输入路口结构 / 交通流量 / 现状配时 / 候选方案
- 模拟延误 / 排队 / 通行效率
- 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。
-
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。
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:
- 需求调研7 天
- 方案设计10 天
- 试点运营4 周
- 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:
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。
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:
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。
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:
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。
产品架构 / 功能地图
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。
- 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
- 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
- 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
- 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。
核心业务流程 / 关键控制边界
让异常进入可执行、可追溯的流程
由功能清单中的页面入口、配置规则与记录查询归纳。
- 01
定位异常
按拥堵、失衡、溢出等状态查看路口,列表按持续时间降序排列。
- 02
诊断与选择优化对象
关联指标、渠化与配时信息,选择路口进入优化列表。
- 03
配置触发条件
定时:时间范围、间隔、星期。状态:排队、延误、停车次数及失衡 / 溢出。
- 04
生成与下发
按自动或人工下发方式执行,分别保留方案生成记录和下发记录。
- 05
查看记录与复盘
对照原始 / 优化方案,结合历史交通指标查看变化。
控制边界:避免单点与干线重复控制
处于干线优化中的路口不可加入单路口优化;开启干线优化时,提示系统停止相关路口的自动优化。
材料依据:功能清单第 5、9、11–18、23 项及历史数据说明。流程为材料归纳,非现场操作记录。
- 业务用途
- 将异常入口、优化配置和执行记录连成连续任务,并明确单路口与干线之间的控制边界。
- 我的工作
- 业务流程梳理、关键交互与研发协同。
功能定义 / 关键规则摘录
把优化策略写成明确的操作规则
摘自功能清单 V0.05,非完整 PRD 原文。
| 业务场景 | 规则摘录 |
|---|---|
| 异常排序 | 异常列表按持续时间降序展示;已开启优化的路口以底色区分。 |
| 对象互斥 | 处于干线优化中的路口,加入单路口优化时提示“不可加入”。 |
| 两类触发 | 支持定时触发;或按排队长度、延误指数、停车次数阈值与路口状态触发。 |
| 删除确认 | 删除需二次确认;若路口已开启自动优化,删除时主动关闭。 |
| 下发操作 | 人工下发模式可点击下发;自动下发模式禁止手动点击。 |
| 方案追溯 | 分别展示生成与下发记录,保留原始 / 优化方案的周期、配时、协调相位和相位差。 |
需求版本中的配置默认值
实时优化默认开启、周期默认不锁定、方案默认自动下发。以上为 V0.05 功能定义,非现场配置记录。
材料依据:功能清单第 5、11、14、16–18、23 项。已去除人员分工、内部排期及交付状态列。
- 业务用途
- 用清晰的默认值、互斥条件和操作约束,支撑产品、研发与测试对功能行为的一致理解。
- 我的工作
- 功能定义、交互规则与需求协同。
AI 感知与数据 / 指标契约
先明确时效与指标,再组织业务展示
摘录数据结构与含义,不包含接口地址、鉴权参数或原始返回报文。
实时感知口径
每 1 分钟更新过去 5 分钟聚合指标,数据延迟约 5 分钟。
历史查询口径
按整点 5 分钟批次输出前一个 5 分钟窗口的聚合结果。
| 字段 | 含义 / 口径 |
|---|---|
queueLenAvg | 平均排队长度,单位米。 |
passFlow | 通过路口的流量,单位车辆数。 |
stopTimes | 车均停车次数。 |
passSpeed | 车均通过速度,单位米 / 秒。 |
delayIndex | 延误指数,综合考虑停车时间与停车次数。 |
idxState | 路口级状态:正常 / 失衡 / 溢出 / 失衡溢出。 |
los | 服务水平(LOS)A–F,A 最好,F 最差。 |
confidence | 感知指标置信度:低 / 中 / 高。 |
静态信息按路口、进口道、车道组织。本片段仅保留结构关系,不展示点位名称、坐标或真实标识;不同层级的状态枚举不混用。
材料依据:实时感知说明第 1、4–7 页;历史查询说明第 1、4–6 页;静态信息说明第 4–6 页。保留字段含义与指标口径,不展示原始数据样本。
- 业务用途
- 明确刷新频率、聚合窗口、指标含义与状态层级,避免将分钟级聚合数据误读为秒级实时数据。
- 我的工作
- 数据与业务需求梳理、信息展示及研发协同。
优化评价 / 对照与追溯框架
把方案、执行记录与指标放在一起复盘
依据方案对照功能与历史数据说明整理;不填入实际效果数值。
原始方案
方案周期
配时方案
协调相位 / 相位差
优化方案
方案周期
配时方案
协调相位 / 相位差
| 记录维度 | 需要保留的内容 |
|---|---|
| 对象与方案 | 同一路口 / 干线对象、方案标识,以及原始 / 优化方案。 |
| 执行过程 | 方案生成时间与下发时间分开记录,不以“已生成”代替“已下发”。 |
| 交通表现 | 排队长度、停车次数、延误指数、速度与历史变化。 |
评价口径
对照相同对象与明确的时间窗口,保留指标定义和聚合口径;交通需求、样本与数据质量会影响比较结果。
记录字段据原材料整理,关联方式为作品集归纳。本片段展示方案对照与执行追溯关系,不含实际交通数值。
材料依据:功能清单第 9–10、16–18、24–26 项;历史查询说明第 1、4–6 页。
- 业务用途
- 让优化过程可查、方案可比,为效果复盘和经验复用提供有口径的材料依据。
- 我的工作
- 评价信息组织、方案对照体验与研发协同。
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。
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01 城市交通态势
集中呈现异常状态,帮助确定处理优先级。
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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。
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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。
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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。
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。

