财π新闻 浙江推出的“慈校交安”微信小程序，已实现全市295所中小学全覆盖，以数字化手段打通警校沟通壁垒，将校园周边高峰交通治理推向数字协同的全新阶段。此前，警校之间的沟通主要依赖人工对接，沟通渠道分散且不固定，不仅容易出现信息遗漏、传达滞后的问题，一旦双方负责对接的人员发生变动，还会直接导致工作衔接不畅，拖慢校园交通安全保障的整体效率。为破解这一长期存在的治理痛点，当地交管部门紧密聚焦校园交通安全领域的各类堵点与难点问题，经过前期充分的调研论证，先在城区中队开展试点运行，结合警校双方的实际使用反馈不断优化功能设置、简化操作流程，于去年9月在全市正式推广投入使用。

该小程序的操作流程十分便捷，学校管理员通过微信即可快速完成登录，在系统预设的场景模板中选择对应事项，以文字搭配图片的形式一键上报相关需求，所有上报信息可直接直达辖区警长的手机端，实现信息传递“零延迟”。从信息接收、审核审批，到后续的现场处置、结果反馈，全流程动态同步、全程留痕可追溯，真正做到高效直达、闭环管理，大幅减少了人工对接产生的沟通成本和操作误差。依托“慈校交安”小程序，当地警校共治形成了“校方上报、交管处置、双方反馈、闭环优化”的良性运行机制，针对学校上报最为频繁的校门口违停、交通秩序混乱等问题，交管部门收到小程序上报的信息后，第一时间安排警力前往现场处置，及时规范校园周边的交通秩序；对于学生春游、研学、集体外出等各类集体出行活动，校方提前通过小程序上报出行路线、参与人数、出行时间等详细信息，交管部门便可结合道路实际通行情况，精准调配沿线警力，全力防范各类潜在的交通风险；对于校园周边交通隐患排查、交通设备设施改善等事项，小程序也建立了规范的处置流程，由片区警长完成初审、中队完成审核后，上报大队统筹落实整改，简单隐患一周内即可完成整改闭环。

上海首创的交通治堵大模型，构建起感知、决策、执行、反馈的AI智能治堵闭环，通过数据驱动和系统治理的方式，推动超大城市交通治理从被动应对向主动防控实现根本性转变。作为人口密度极高、路网结构复杂的超大型城市，上海的交通治理长期面临流量峰值波动大、区域通行差异明显、突发状况诱因多等多重挑战，传统的人工调度、事后处置模式已经难以适配城市发展的实际需求。这套交通治堵大模型依托全域布设的各类交通感知设备，实时采集全路网的车流量、车速、排队长度、行人过街流量等多维度动态数据，通过内置的AI算法对海量数据进行实时清洗、分析和研判，自动生成适配不同路段、不同时段的最优交通管控方案，直接推送至对应的交通管控终端执行，执行过程中产生的实际通行效果数据又会实时回传至大模型，对算法模型进行动态迭代优化，形成完整的智能治理闭环。这套治理模式彻底打破了过去交通管理部门在拥堵发生后才被动响应处置的传统逻辑，能够提前预判不同区域的交通流量变化趋势，在拥堵尚未形成时就主动采取信号配时调整、流量分流引导等前置性管控措施，大幅提升超大城市路网的整体通行效率。

武汉公交将AI智能调度系统作为智慧大脑，针对中小学春季开学等特殊场景，通过实时采集全线路的客流数据，精准预测客流高峰的到来时段和峰值规模，动态调整校园周边公交线路的发车间隔，同时推出护学专属服务，全方位保障广大师生的日常出行安全顺畅。每到中小学春季开学时段，校园周边的公交站点都会迎来集中的客流高峰，大量学生和接送家长的出行需求叠加，很容易出现站点客流积压、车辆到站准点率下降、运力供给与实际需求不匹配等问题。武汉公交的AI智能调度系统能够实时接入所有运营车辆的GPS定位数据、车载客流统计设备数据、站点视频监控数据等多源信息，结合历年开学时段的客流出行规律，提前测算出不同线路、不同站点的客流高峰时段和客流规模，自动生成动态调整后的发车计划，在客流高峰时段加密校园周边公交线路的发车间隔，在平峰时段合理降低发车间隔避免运力浪费，同时专门配置护学专属公交车辆，针对学生上下学的出行特点优化车辆停靠位置、增设安全提示标识，安排专人在重点站点引导学生有序上下车，有效减少学生在站点的等候时间，避免出现客流扎堆聚集的情况，为师生出行提供更加安全、便捷、高效的公交服务保障。

雄安新区全域部署的AI红绿灯，依托分布在各个路口信号杆上的感知设备，实时捕捉各个方向的车流量和行人过街数据，通过内置的AI算法精准动态调整信号灯的配时时长，将绿灯空放率降至2%以下，显著缩短了路口所有方向车辆的平均等待时长。在传统的固定配时信号灯运行模式下，信号灯的各方向时长是预先设置好的固定数值，很容易出现某一方向没有车辆通行却长时间亮绿灯，而另一方向排队等候的车辆却长时间等待红灯的不合理情况，也就是常说的绿灯空放现象，这类现象不仅会直接降低路口的通行效率，还会无端增加车辆的等待时长和尾气排放。雄安新区部署的AI红绿灯彻底改变了传统固定配时的运行逻辑，信号杆上搭载的各类感知设备可以24小时不间断采集路口各个进口道的机动车流量、非机动车流量、等待排队长度，以及各个行人过街通道的行人数量、行人等待时长等全维度数据，AI算法会根据实时采集到的动态数据，自动计算出每个方向信号灯的最优放行时长，在没有车辆和行人通行的方向及时缩短绿灯时长，将通行时间调配给流量更大的方向，在保障行人安全过街的前提下最大化提升路口的通行能力，经过实际运行验证，这套AI红绿灯系统将路口的绿灯空放率控制在2%以下，路口车辆的平均等待时长得到了十分明显的缩短，路网整体通行效率得到大幅提升。

西京学院提出的基于超分辨率重建的交通图像增强与拥堵预测研究，构建起面向区域交通流的时空图结构，通过节点精细化交通参数的动态填充，实现了交通拥堵状态的精准建模与动态推演。在传统的交通拥堵预测研究过程中，很多路段的交通监控图像会因为拍摄距离远、光线条件差、设备分辨率不足等问题，出现画面模糊、关键信息缺失的情况，直接影响后续交通数据采集的准确性，进而降低拥堵预测结果的可靠程度。这项研究首先引入超分辨率重建技术，对各类低质量的交通监控图像进行增强处理，将原本模糊不清的图像还原为高清晰度的画面，从中提取出更加精准的车辆数量、车型、车速等各类交通参数，在此基础上构建面向整个区域交通流的时空图结构，将路网中的每一个路口、每一个路段都作为时空图中的独立节点，把通过超分辨率重建技术获取的精细化交通参数动态填充到对应的节点当中，让每一个节点的交通状态数据都更加精准完整，依托这套完整的时空图结构，研究团队可以对区域内的交通拥堵状态进行更加精准的建模，结合不同时段的交通流变化规律，实现对未来一段时间内区域交通拥堵发展态势的动态推演，为后续的交通管控决策提供更加科学可靠的技术支撑。

重庆打造的数智交管云平台，深度融合5G、云计算、大数据与AI大模型等多种前沿技术，实现了红绿灯及各类路口设备的云端智慧控制和信号自适应调节，能够依据实时车流和拥堵指数动态优化路口信号灯的配时方案。过去，城市路口的信号灯大多采用本地独立控制的模式，不同路口之间的信号配时很难实现协同联动，一旦某个路段出现突发拥堵，无法快速对周边关联路口的信号灯配时进行统一调整，很容易导致拥堵向周边路段扩散蔓延。重庆的数智交管云平台将全市范围内所有红绿灯设备、路口感知设备全部接入云端进行统一管理，依托5G网络的低时延传输特性，将各个路口实时采集的车流数据、拥堵指数数据快速上传至云端，通过云计算和AI大模型对全路网的交通运行状态进行整体研判，自动生成适配全路网通行需求的信号灯配时优化方案，直接下发至各个路口的信号灯设备执行，实现不同路口之间的信号配时协同联动，根据实时变化的车流情况动态调整各个方向的放行时长，在城市主干道上还可以根据车流行驶速度设置连续的绿波带，让行驶在主干道上的车辆能够连续遇到绿灯，大幅减少车辆在多个路口的启停次数，有效提升整个城市路网的通行效率，缓解城市道路交通拥堵状况。

(编辑：胡忠华)