交通智能体TrafficGo 用AI接管城市交通 在人工智能、大数据等新兴技术快速发展背景下，为面向各行业提供智能解决方案，帮助企业提升生产效率，精细化运营，商业模式创新等，让行业变得更加智能，华为云通过AI协同云、大数据、边缘计算等多种技术， 在2018年正式发布华为云AI智能体，应用于解决各个行业问题的细分场景。目前，已在交通、工业、园区和汽车等领域相继推出交通智能体、工业智能体、园区智能体和车联网智能体。
《交通强国建设纲要》发展目标之一，是缓解城市交通拥堵，实现交通治理体系和治理能力现代化。交通智能体TrafficGo基于华为云人工智能和大数据技术优势，与交通行业深度融合，提供“感知-认知-诊断-优化-评价”体系化全流程的城市交通综合治理解决方案，让交通更智能，让城市更美好。 交通智能体TrafficGo作为华为云AI智能体发展的其中一个方向，可提供信号灯优化，交通预测、全域路网分析、交通参数感知与态势评价及交通事件监测与管控等服务，相关创新应用为交通领域带来了“行业智慧与AI的深度融合、从点控到线控和区域协同以及从汗水警务到全民普惠的三大转变，具备数据全面与深入挖掘、全域协同与人车协同计算、实时信号灯调度以及精确车辆行车轨迹预判等多项技术优势。华为云交通智能体坚持普惠AI，创造安全、高效、绿色的城市交通出行体验，致力于实现“用AI接管城市交通”的企业美好愿景。
基于位置大数据，海量的地图数据、位置信息和行业经验，大数据服务已落地众多领域。交通智能体TrafficGo作为世纪高通联手华为云正式推出的交通领域智能化联合解决方案，秉承“智能+交通”理念，有效融合了AI、大数据和可视化等技术，充分结合交通部门实际业务需求，把信号灯优化，交通预测、全域路网分析、交通参数感知与态势评价及交通事件监测与管控等相关智能创新服务应用于交通领域，帮助管理部门提升交通精细化管理能力，实现交通治理智能化、数字化；支持多种信号控制模式，实现多目标协同优化；同时，惠及城市内所有居民，实现安全高效，绿色环保出行。截止目前，交通智能体TrafficGo已应用于北京、深圳、天津等城市。 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 应用场景 区域信控优化 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 区域联动优化：从单路口信号灯控制、干线协调优化，到区域内多个相邻路口协同优化，覆盖点-线-面，实现区域内通行能力全局最优 精细化时段划分：基于早晚高峰和平峰期不同时间段交通特点划分时段，提供差异化信号配时，7*24小时全天候运行 智能实时信控：AI智能实时信控，分钟级自动优化和下发信号配时方案，全面兼容主流交通信号控制系统 配时持续优化：提供仿真平台，不断训练-优化-仿真，持续迭代优化配时 拥堵诊断分析 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、非机动车的轨迹，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 降本增效：AI辅助人工发现道路拥堵成因，降低现场人工勘测工作量，提升治堵效率 科学诊断：全息数据+AI算法+行业专家经验，给出科学全面的定量诊断，不再单一依赖人工经验 交通事件检测 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 信控联动，快速闭环：对诊断出的交通异常事件，触发信号灯AI自动优化以疏导交通，并实时告警 实时检测，秒级上报：基于视频实时检测交通异常事件，秒级上报告警，更快解决突发拥堵 交通态势研判 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 路况实时查看：实时掌握全市宏观交通状态，中观区域路况，微观洞察交通瓶颈路口 拥堵路口排名：快速识别常发交通拥堵路口、路段和干线 交通流量预测：以事实数据说话，提供短时、明日及未来一周的流量预测，辅助缓堵治理 交通组织优化 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 在线科学优化建议：通过AI信号优化辅助，提供可变车道、潮汐车道、相位优化等优化建议 线下优化手段多样：截流控制、速度控制、车道分配、右转渠化、掉头前移等 |
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