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人工+智能 | 基于交通大模型的交管云配时中心

引入交通优化专业团队,打造人工+智能优化模式

编者按:

大模型飞速发展的一年,也是智能交通场景加速重构的一年。基于百度智能云千帆大模型平台及深厚的行业积累,百度智能云推出以“SaaS信控”产品为代表的一批交通大模型创新应用。在2024百度云智大会交通论坛现场,万通科技、捷迅技术、达因天华、正衢交通、晶奇泽盛、安融畅、湘江智慧、泰跃卫星等一批国内智能交通领域企业与百度智能云共同启动了“百度智能云交通大模型创新产品推广计划”。

其中,山东正衢交通工程研究院和百度智能云联合打造了基于交通大模型的交管云配时中心,通过引入交通优化专业团队,打造人工+智能优化模式,基于互联网数据和大模型实现路口问题诊断分析,简单问题远程响应,特殊复杂问题现场巡检处置,并对优化程度进行效果评估,闭环管理再监测。山东交通学院副教授蔺庆海针对基于交通大模型的交管云配时中心进行了详细介绍。

01、行业现状与思考

第一个思考:“信号配时”究竟是一个什么样的产品?

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首先,需要因地、因时制定相应的优化控制策略。在城市道路中,无论是路口、干线和区域,以及从前的定时控制策略,到现在的感应控制策略以及精细化自适应控制策略,都仍需要我们根据它具体的特征,因地、因时制定相应的优化控制策略。

其次,交通环境频繁变化、信号配时需要及时更新。交通环境是动态的,是复杂的时变系统,所以应对的信号配时也需要进行及时更新。同时方案调整要注意,从需求检测感知,到数据融合和数据的深度挖掘,以及方案制定、专家决策、方案执行和反馈评价,最后形成闭环,保证方案的整体性、有效性。

第三,“蛋糕难切,众口难调”,需要专业的舆情管理。目前一些热线电话缺少专业人员做交通舆情管理,对信号配时优化舆情没有更好的回复、处置。

第四,在恶劣天气、施工占道、大型活动等时候也需要信控专业化的保障,需要及时调整路口渠化及配时方案,以保障车辆通行安全与效率。

第五,为一些设备进行兜底,为不同的设备根据它的特征配置最合适的运行方案。

总体来说,信控行业需要精细化、专业化、综合性以及持续性的服务。

第二个思考:为什么交通管理部门总是感觉大量设备投入与效果产出是不匹配的?

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第一,智能交通系统建设前期规划设计相对不够系统化、专业化、定制化,整个方式比较粗放,没有更加细致考虑到建设后续的应用。

第二,目前或者一段时间以来,都是“重建设、轻应用”的模式,对于后期“软实力”投入比例偏低。

第三,不管是交叉口、卡口数据,还是GPS导航等数据,现在的海量交通大数据,目前大多数停留在展示层面,真正应用于实际优化中的少之又少。

第四,智能优化平台展示比较高大上,成本居高不下,实际应用率比较低,平台与服务割裂。

第三个思考,信号配时与交通组织效能分离?

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第一,存在不同专业队伍的“时间”、“空间”相对不交叉的问题。在相关交管业务部门里,有一个专门负责信号配时的科室负责时间优化,有另外一个部门负责交通设计等空间优化。他们两个队伍之间存在着不交叉、不交流的情况,导致无法整体协同路口时空间资源,实现交通问题的最优处置。

第二,交通设施与设备建设不同步。往往设施建设已经做好了,但是为了实现某一个功能或者为了达到某一个效果,还需要把设备再进行调整,存在不同步的现象。

第三,管理部门“时间”、“空间”也是需要协作的。这个就考虑到交管部门的一些交流。

第四,时空融合是一种必然的发展趋势。对整个交通系统而言,无论是从时空特性来讲,还是从交管专业队伍以及交通设施设备来说,时空融合是我们未来发展的一种必然趋势。

思考四,专业警力不足,专业技术不够应该如何应对?

公安部出台的《道路交通信号配时运行管理规范》中,提出50个路口需要一名工程师。而现实情况是一两百个路口才能配上一名工程师,人力是不够的。

公安部交管局新实施的《道路交通信号控制方式第2部分:通行状态与控制效益评估指标及方法》(GA/T527.2-2024)对交通运行评价工作提出了更高的要求,如何科学有效量化实现交通信号控制的评价显得尤其重要。

交通优化服务既是一个辛苦的活,也是一个有技术含量的活儿。当前技术太难不是很好懂,先进理念更新慢,导致专业队伍也不好带,因此交管部门急需引入第三方优化团队。

思考五,就是财政与需求并不是对等的情况。

目前财政经费不足以支撑专业队伍的驻场服务,同时交管部门希望用最小的成本,保证交通优化工作正常化运转。

此外,交通优化或者交通管控服务,不仅仅是在大城市,在小县城,在重要的干线或通勤线路也有优化需求,但现实中财政和需求存在着不对等的情况。

02、大模型支撑及作用

下面介绍一下,我们研究院联合百度智能云打造的基于交通大模型的交管云配时中心。

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我们结合了百度智能云特有的几点优势,在交通数据方面,百度拥有大量的活跃用户数据,在算法技术方面,全球领先全栈自研算法技术,以及在实战应用方面,百度智能云有着全国30多个城市落地的信控实战应用经验。

在百度互联网数据+大模型的加持下,研究院结合近20年在交通规划、组织设计、信号控制等专业技术和算法技术,以及丰富的应用服务经验,打造了基于交通大模型的交管云配时中心,可以支持全域感知、实时监测、效果评价、运行监测,以及多维服务等功能。

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关于百度智能云大模型的两个技术,简单介绍一下。

基于大模型实现流量反推。我们可以根据大模型精准还原全样本车道级轨迹,实现流量指标计算,根据不同城市路网路段、驾驶员习惯等特征,定制化训练流量模型,实现在不依赖任何流量感知设备的情况下,进行全域流量数据精准获取,大大节省流量感知设备建设与数据回传的成本。

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基于浮动车数据计算实现路口信号配时实时监测。无需接入内网,利用信控方案自学习技术,即可获取路口信号方案、路口车道功能,根据广泛的浮动车数据,对交叉口信号配时的灯态进行倒计时提醒,同时可以实现信息共享推送。

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结合大模型的技术,我们形成了相应的结构框架。

以交通大模型作为底座,利用交通大模型的能力,将不同拥堵场景,如景区、学校、交通枢纽站等进行全域全场景的优化,从而实现单点、干线到区域的全域全场景优化,实现全域交通预测城市级调度和场景实时优化。

03、交管云配时中心

在交管云配时中心的构建中,我们引入交通优化专业团队,打造人工+智能优化模式,消除平台与服务的割裂问题,集合最大能量缓堵保畅。

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交管云配时中心的运行流程步骤,是业务中枢通过平台实时监测城市交通运行,远程响应问题将问题筛选、研判、组织,问题诊断会确定问题是否存在、严重程度、确定优化方案,然后根据问题情况,服务团队相应成员到现场巡检处置,完成后针对问题处置结果确认,对优化程度进行效果评估,闭环管理再监测,达成一个闭环。

在实时监测方面,依托于百度的海量浮动车数据、实时灯态、高精地图及路网台账引擎的数据,远程监测路网运行状态,实现问题实时发现、拥堵实时预警等,同时挖掘路网现状问题,提出治理建议。

在远程响应方面,优化团队通过实时监测与数据分析,精准筛选并分类交通运行中的问题,随后进行充分分析研判,明确拥堵原因、时长及趋势。第一时间及时响应和处理问题,根据问题的严重程度和影响范围,组织相应成员处理解决。

在综合诊治方面,收集和分析整个区域内的交通流量、平均速度等数据,制定出包含交通信号与组织优化,全面合理的交通优化方案,并邀请交通专家在线参与讨论,共同研究解决方案,提供专业的建议和意见,确保优化方案的科学性和可行性。

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在现场处置方面,根据问题情况服务团队进场现场巡检交通情况、处置交通问题,对于瓶颈点、畸形口等交通拥堵难点,提供多维技术服务,包括定制化交通组织设计、创新性时空挖掘示范、场景化热源区域整治、专业化交通问题咨询等。

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最后是我们做的比较创新的一点,在效果评估方面,打造客观全面的效果评价指标体系,依托数据指标精细计算,从路口、干线、区域多维度综合评价缓堵成效,并结合监控视频、现场录像对比等方式,邀请用户进行处置结果确认,让用户去看,真正的效果达到什么样。

同时将每一次优化工作的现状调研、问题分析、优化方案、优化效果数据统一录入,系统据此自动化生成报告,便于后期复盘与借鉴,实现数字化全链式跟踪管理。

04、总结

总体来看,交管云的配时中心优势就是四个字,多快好省。

多,合作方式多。单平台服务、平台+人工服务、功能性API/SDK等功能被集成,全面支持各类合作模式,合作方式灵活。

快,调优响应快。利用模型多思考、数据多跑路、人工少跑腿的理念,能够短时间内实现方案的生成、优化、调整,快速实现方案优化与效果验证。

好,优化效果好。人工+平台双重保障,交通流量当量推算准确,信控策略付诸有效,交通报告深度下探,最大程度及时、准确缓解交通拥堵。

省,财政预算省。通过大模型对小模型、物理关联、互联网数据等学习与深度挖掘,实现纯互联网+人工信号优化,大幅度节省财政开支。

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