智能城市dqn算法交通信号灯调度_打通城市“任督二脉”—华为智慧交通解决方案TrafficGo2.0发布...

武侠世界中蕴含着两条平行的法则线：一条是修炼成精、一条是身陷绝境，在这两条路径上都与"命脉"紧密相连。同理可知，在人类身体系统中以及都市社会运行机制中都存在类似的关联性

而实际上：熙熙攘攘的人流与川流不息的物流共同构成了城市的交通网络，在这种情况下，“经脉受阻”的问题愈发凸显出来。为了实现城市经脉畅通的目标，并确保内部力量能够顺利运行（即所谓的‘内力运行顺畅’），就必须掌握一套恰当的内功心法。

在2019年上海全球移动通信系统大会期间，华为智慧交通解决方案总经理方海林、华为智慧交通解决方案CTO王鹏以及赛文交通网CEO徐赫共同推出了这样一套实用指南——《华为智慧交通解决方案TrafficGo2.0》

华为智慧交通解决方案TrafficGo2.0实现了全新升级，在原有 TrafficGo1.0 系统基础上进一步优化完善。该系统以华为云EI交通智能体为核心构建，在智慧交通领域持续创新迭代的基础上实现了五大服务模块的闭环创新体系、四大生态系统的融合与聚合优化以及五大功能平台的强劲支撑能力提升，在提升城市交通运行效率的同时显著提升了用户体验质量

华为智慧交通解决方案TrafficGo2.0发布

方案成效如何 ？事实来说话

相传这句话很有效。

以深圳为例 ——深圳有6000公里，9000多条道路，道路车辆密度全国第一，拥堵成“顽疾”。

在开展试点项目后，在深圳市南山区坂田路口实施了相关的措施，并成功实现了区域协同优化目标。该措施带来了显著的交通效率提升，在主要道路上的通行速度平均提高了约4.2%，而旅行时间则平均减少了约5.1%。此外，在减少交通延误方面也取得了显著成效，车辆平均延误率降低约17.7%。

以天津为例——2019年5月17日，在天津生态新城完成了23个核心节点的信号优化

在繁忙时段期间，在保证交通安全的前提下，在高点时段期间持续时间缩减了约1/3，在完成了针对总共50个路口区域内的应急绿波控制之后，在消防救援通道方面实现了通行效率的最大化优化目标

华为智慧交通解决方案TrafficGo2.0已在天津、深圳成功试点应用，并充分展现了华为在智能交通领域的技术实力与行业影响力。这一成果不仅彰显了华为智慧交通解决方案的卓越价值与市场前景吸引力，在国内引发了广泛关注与期待之情。

交通咋治理？华为五大招

不论是长假出游季的车水马龙,还是上下班高峰时期的络绎不前,交通治理所面临的主要难点始终困扰着我们身边的人们.

华为智慧交通系统TrafficGo2.0采用基于华为云EI交通智能体构建的核心技术方案，在城市交通治理过程中实现了对交通运行状态的精准感知与动态分析。该系统通过感知城市交通运行状态、利用认知分析技术识别潜在问题并提供优化建议，在保障交通安全的前提下实现资源的有效配置与服务质量提升，并通过持续的数据反馈不断优化城市交通运输管理效能。

1、全息数据融合的感知，让交通信息更“聪明”

华为整合利用电警设备、卡口过车记录装置以及地磁感应传感器等多源设备的信息，并通过完善数据质量处理使其达到最佳状态。基于这些经过处理的数据构建了一个完整的数字化交通形态。基于全局的数据作为参考依据，在此基础上实现了根据实时车流状况自动优化调整的能力。

2、全量数据认知，实时调节交通情况

即数据向信息转换的流程。宏观层面掌握实时全网交通状况，在中观层面观察区域内的交通状况时会聚焦于关键节点如瓶颈路口及路段，在微观层面则需细致洞察这些关键点上的服务能力与需求量。通过感知 traffic flow 的变化情况，在实时状态下灵活调整和调度信号灯系统运行节奏（做到"灯看车流,按车流量自动放行"）。

• 在交通供给侧 对通行能力提供精准分析；

在交通需求侧方面，在观察车流量变化所引发的道路拥堵情况的同时，在持续监测交通状况的变化中发现了交通事故后会导致局部区域道路通行能力降低的现象，并在此基础上根据实时数据动态调整相关路段的通行策略以提高道路资源的服务水平

3、多维AI诊断分析，路面巧治拥堵

基于认知视角的AI系统采用专家经验提取算法，在时空维度上对路口拥堵原因进行解析。

传统的实地勘察工作通常由工作人员驻守路口执行。工作量大且效率低下，难以实现持续不断的全程监督。主要依赖于个人的工作经验和直觉判断。属于定性分析与碎片化处理相结合的方式。

基于人工智能和大数据的支持下实现定量分析和科学决策。从此不再需要实时"死盯"着城市交通状况。有了这个小助手 TrafficGo 大大减轻了工作压力。

4、全时空优化治理，深度优化拥堵路况

基于诊断出的原因进行分析后采取相应措施能够有效解决问题

TrafficGo通过信号优化应对的不仅是单个路口和干线的拥堵问题。特别强调的是通过区域协同优化来缓解整个区域的拥堵情况。升级后的全栈AI处理平台‘盯’住关键路口，并能提升计算效率的同时生成更具针对性的优化建议。

TrafficGo 通过信号优化应对 的 不仅是 单个 路口 和 干线 的 拥堵 问题 。 特别 强调 的 是 通 过 区 域 协 同 优 化 来 缓 解 整 个 区 域 的 拥 堵 情 况 。 升 级 后 的 全 � 栈 AI 处 理 平 台 ' 看 ' 住 关 键 路 口 ， 并 能 提 升 计 算 效 率 同 时 产 生 更 具 针 对 性 的 优 化 建 议 。

5、精准可信的评价体系，让治理更科学

华为交通智能体与行业主管部门共同构建了涵盖6大类、总计100余项的综合评价体系，并致力于打造精准可信的联合标准体系。该系统能够为上述城市交通"经脉受阻"问题提供相应的解决方案。

何以如此牛？秘诀在开放黑土地底座+四大生态

看到这里，是不是觉得华为智慧交通解决方案TrafficGo2.0有点厉害？

那么问题来了，该方案的成功秘诀是...

遵循华为倡导的理念，“致力于将自身优势发挥到极致，并在芯片、算法、操作系统及数据库领域不断精进”，这一系列努力旨在为合作伙伴构建一个高效的基础架构。通过开放合作的方式提供技术支持与资源库，“打造一个最富创造力与潜力的合作平台”。

从算法生态、数据生态、专家生态与业务生态这四个维度协同客户及合作伙伴实现创新,共同打造开放型、合作共赢的产业生态系统,广泛吸收各方智慧与资源,群策群力齐备展风采

TrafficGo2.0的创新基础——五大平台

• SDC感知平台

华为智慧交通解决方案 TrafficGo2.0 发布了新款 SDC 软件定义摄像机系统。该系统可通过云端平台轻松部署并运行预设算法模型。此外，它还提供将传统非智能摄像机升级至智能形态的 1 拖 N 功能，并通过智能化处理显著提升其视频数据处理和分析效率。

华为推出了 SDC OS 作为视频设备的操作系统，并向图像智能识别技术的企业开放使用。随后该技术被华为整合并建立了一个算法资源库。各合作伙伴可轻松地部署这些算法到自身系统中，并通过该平台获得前所未有的使用便利性。

• IEF边缘计算平台

赋予路口智能计算能力的同时，在事件检测分析与功能扩展方面实现实时处理能力提升。该系统不仅增强了数据处理效率，并且实现了路口档案的信息精准描述。（延伸阅读：华为云智能边缘平台 IEF & Atlas 500智能小站联合发布）

• FusionData数据平台

整合来自互联网及各类交通领域的海量数据, 并具备覆盖采集.存储.计算以及管理.运用全过程的数据处理能力, 使数据得以存储稳妥.流动灵活.运算迅速且应用实用, 为企业实现跨地域全面互联 datum 通路构建 datum 统一平台搭建 datum 实时服务能效优化, 建设成为 data 融合发展的战略高地。

• 全栈全场景的AI平台

支持Modelarts 2.0搭建开发环境及运维平台，并整合了统一的机器学习框架体系。同时提供了丰富的算力资源池，并为开发者提供了便捷的接入通道。显著提升了处理效能的同时，有效降低了整体运营成本。（延伸阅读：华为云ModelArts 2.0全面升级,革新传统AI开发模式）

• 华为云平台

信号推理模型依托于经过海量样本数据训练，在华为云平台上通过反复实施'训练-仿真-预评估'循环流程不断推进，并且通过不断优化迭代的过程形成一种更加精准和完善的信息处理机制

智慧交通的一次进步为城市带来重大突破。凭借华为智慧交通解决方案TrafficGo2.0的支持与应用,未来交通出行必定能显著提升便利性

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