《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
业务挑战
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...
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...
交通...
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...
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...
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
技术架构
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
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
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
方案优势
客户案例
