Kentsel trafik sorunlarının kurtarıcısı: AutoNavi, gelecekteki trafik ve kentsel bilgi işlem için ortak bir laboratuvar kurdu
Polisi zamanında sevk etmek, anormal tıkanıklık süresini% 20, ortalama hızı% 35 arttırır, yoğun saatlerde tıkanıklık endeksini% 15,5 azaltır, kazalardan sonra kullanıcıları% 45 oranında uzaklaştırır ve seyahat süresinden% 68 tasarruf sağlar ...
Bu veriler sürekli olarak güncellendiğinde, bizimle yakından ilgili olan ve gittikçe ciddi hale gelen şehir içi trafik sorunlarının çözüldüğüne inanmak için nedenimiz var.
7 Aralık'ta AutoNavi Maps ve China Highway Society ortaklaşa Geleceğin Taşımacılığı ve Kentsel Hesaplama Ortak Laboratuvarı'nın kuruluşunu başlattı Basın konferansında AutoNavi Maps laboratuvardaki ilk iniş projelerini geçti ve bu kentsel trafik sorunlarını önerdi. Uygulanabilir çözümler. Bu projelerin uygulanması, büyük veri ve bulut bilişim yeteneklerine dayalı İnternet şirketlerine yeni roller de verdi.
Büyük veri, kentsel trafik sorunlarına çözüm sunma gücü verir
Gelecekteki ulaşım ve kentsel bilgi işlemin ortak deneyi, mevcut ve gelecekteki ulaşım ve kentsel gelişim konularında yenilikçi araştırmalar yürütür. Li Meng, Yang Xiaoguang, Wang Dianhai, Wang Yunpeng ve Yu Zhi dahil olmak üzere yurt içi ulaşım ve yapay zeka alanında kurulan ilk ortak laboratuvar grubu, ulaşım ve yapay zeka alanındaki beş büyük bilimsel ekip, gelecekte ulaştırma alanındaki en iyi ve en ileri akademisyenlere girmeye devam edecek. Uzmanlardan oluşan bir ekip, gelecekteki ulaşım ve kentsel bilgi işlemle ilgili bilimsel araştırma ilerlemesini desteklemek için birlikte çalışır.
Bir dizi gelecek planı açıklarken, ilk ortak laboratuvar projeleri grubu da gün yüzüne çıktı. AutoNavi Maps, trafik beyni, akıllı rehberlik ve akıllı toplu taşıma gibi projelerle, uzun yıllar boyunca kentsel trafik yönetimini güçlendiren büyük veri ve bulut bilişim yetenekleri biriktirdi.
-Trafik beyin, düzenlemeyi bireysel optimalden global optimale gerçekleştirir
AutoNavi Maps, Temmuz 2017'den bu yana Hangzhou'nun en sıkışık otobanını kullanarak şehrin kentsel tıkanıklığı çözmesine ve akıllı bir şehir hedefine ulaşmasına yardımcı olmak için Hangzhou'nun en sıkışık otobanını kullanarak Trafik Beyin Projesi'ni uygulamak için Hangzhou ile işbirliği yapıyor.
Paylaşılan trafik beyni, şehirdeki anormal tıkanıklığın yerini hızlı ve doğru bir şekilde bulmak için AutoNavi'nin büyük verilerini kullanır.Aynı zamanda, trafik polisinin hızını etkili bir şekilde hızlandırabilen İnternet teknolojisi aracılığıyla anormal tıkanıklık bilgilerini trafik polisine aktif olarak iletir. Veriler, zamanında polisin kazaların neden olduğu anormal tıkanıklığı% 20 kısalttığını ve ortalama hızı% 35 artırabildiğini gösteriyor.
AutoNavi Haritalar'ın trafik yönetimi çözümleri bölümü başkanı ve kıdemli bir iş geliştirme uzmanı olan Wu Zeju'ya göre, Hangzhou'daki trafik beyni projesinin iki yol bölümünün akıllı kontrolünün uygulanmasının ardından, trafiğin hızı eskisinden daha istikrarlı hale geldi. Bunların arasında en çok Batı Gölü bölgesindeki tıkanıklık giderildi. Zirve endeksi% 15,5 düştü. Buna karşılık, sinyal optimizasyonu yapılmayan bölgesel tıkanıklık gecikme endeksi hala yükseliş eğilimindedir.
"Trafik beyninin paylaşılması, geçmişteki 'bireysel optimal' kontrol yöntemini değiştirdi. Bu, panoramik yol koşullarına ve her yolun ortalama sürüş hızına ve AutoNavi trafik bilgi hizmeti platformu tarafından ortaya konulan yukarı ve aşağı akış verilerine dayanmaktadır. Trafik beyni, büyük veri için akıllı destek sağlar ve sonunda 'küresel olarak optimum' düzenleme moduna ulaşır. Hangzhou'daki uygulama, daha verimli ve akıllı trafik sinyali kontrolünün yoğun saatlerde tıkanıklık gecikme endeksini% 15 oranında etkili bir şekilde azaltabileceğini kanıtladı. "Wu Zeju dedi.
-Gerçek zamanlı yol koşullarından gelecekteki yol koşullarını tahmin etmeye geçişi gerçekleştirmek için akıllı rehberlik ekranı
Bir başka etkili uygulama da, AutoNavi Map'in Pekin'in bazı bölümleri için akıllı kılavuz ekranları yerleştirdiği Pekin'de. Geleneksel indüksiyon ekranları ile karşılaştırıldığında, akıllı indüksiyon ekranlarının evriminin iki yönü vardır: Birincisi, mesafe bilgisi sağlamaktan geçici ve uzamsal bilgi sağlamaya evrim, ikincisi ise gerçek zamanlı yol koşullarının gecikmesinden gelecekteki yol koşullarının tahmin edilmesine kadar olan evrimdir.
Örneğin, Pekin trafik polisinin, AutoNavi haritasında Pekin'e giren Pekin-Chengdu Otoyolu'nun yönünü belirttiği bir olayı ele alalım.Kazadan sonra, AutoNavi Haritası kullanıcıları geriye doğru kullanıcıları yönlendirmeye ve 1. çıkışta kullanıcıların% 10'unu yönlendirip 2. çıkışta yön değiştirmeye yönlendirdi. Kullanıcıların% 45'i (resimde gösterildiği gibi) AutoNavi haritasının iki bölümünün seyahat süresini, 1. çıkış ve 2. çıkıştan sapan kazanın rotası ile karşılaştırır: 1. çıkıştan sapan kullanıcı ortalama 32 dakika tasarruf ederek 68 Yolculuk süresinin yüzdesi; 2. çıkıştan sapan kullanıcılar ortalama 30 dakika sürdü ve seyahat süresinde% 54 tasarruf sağladı.
Akıllı kılavuz ekranı yalnızca tıkanıklık durumunu göstermekle kalmaz, aynı zamanda karmaşık veri hesaplamaları yoluyla tahmini tıkanıklık süresini ve optimum trafik planını da sorar. Trafik tahmini verileri 2 dakikada bir güncellenebilir.
"AutoNavi Haritalarının akıllı yönlendirme ekranı, gerçek zamanlı yol koşullarının ve rehberlik işlevlerinin otomatik ve akıllı bir şekilde oluşturulmasını gerçekleştirmek için AutoNavi verilerine dayanmaktadır. Görüntülenen bilgiler yol koşullarını, varış zamanını, trafik olay tahminlerini ve en iyi rota önerilerini içerir (geleneksel olarak yalnızca dedektörleri kapsar) Bu aynı zamanda sektörde bir ilk. Şu anda, AutoNavi Pekin, Nanjing, Hohhot ve Shanxi Changzhi'de akıllı rehberlik ekranları yerleştirdi. Jinan, Hainan, Yunnan ve diğer il ve şehirlerde tanıtılacak ve toplamı 150 yuan'dan fazla olacak Bilgelik uyandıran ekran. "Wu Zeju dedi.
-Akıllı toplu taşıma, servisten özelleştirmeye dönüşümü gerçekleştirmek için büyük veri madenciliği
AutoNavi Maps, trafik beyni ve akıllı rehberlik projelerine ek olarak, Chengdu ve Hangzhou'da akıllı toplu taşıma projeleri başlattı.AutoNavi Haritalarının seyahat büyük verileri aracılığıyla, toplu taşıma ağının kapsamı, otobüs istasyonu kapsamı ve demiryolu geçiş bağlantı oranları değerlendiriliyor. Kentsel toplu taşımanın genel hizmet düzeyini analiz edin ve değerlendirin. Verilerin hesaplama sonuçları, şehrin otobüs ağı optimizasyonu, otobüs durağı optimizasyonu ve otobüs kalkış programı optimizasyonunun optimizasyonu için bilimsel bir referans sağlayabilir.
Kullanıcıların seyahat alışkanlıklarının büyük veri madenciliğine dayanan Chengdu Toplu Taşıma Grubu, toplu taşıma ekspres trenleri ve metro bağlantıları gibi özel olarak özelleştirilmiş hatlar kurdu ve bu da vatandaşların yoğun saatlerde seyahatini büyük ölçüde kolaylaştırdı.
Akıllı toplu taşıma projesi, toplu taşıma departmanının genel otobüs operasyon durumunu yönetim tarafından analiz etmesine yardımcı olur ve vatandaşların otobüs dinamiklerini kullanıcı tarafından gerçek zamanlı olarak anlamalarını kolaylaştırır. AutoNavi Haritalarının cep telefonu sensörleriyle birlikte gerçek zamanlı bir GPS çıkış hatırlatmasına da öncülük ettiğini belirtmekte fayda var. Gelecekte proje Guangzhou gibi diğer şehirlere de tanıtılacak.
Gelecekteki ulaşımda yeni değişkenler keşfetmek ve endüstri, üniversite ve araştırma enstitüsü arasında bir bağlayıcı olmak için bilimsel ve teknolojik araçları kullanın
AutoNavi Group başkan yardımcısı Dong Zhenning basın toplantısında yaptığı açıklamada, AutoNavi Map'in ortak laboratuvarlar aracılığıyla bilgi adalarını yıkmada başı çekmeyi umduğunu, eğitim, bilimsel araştırma ve endüstrinin eğitime dayalı olarak birbirine girmesine, bütünleşmesine ve tanıtımına izin vermeyi umduğunu söyledi. Üretim, eğitim ve araştırmanın entegrasyonunu nihayet gerçekleştirmek için bilimsel araştırmayı teşvik edin ve endüstriye odaklanın. "İnovasyon ve uygulamaları birbirine bağlayabilmek, toplulukları ve yetenekleri birbirine bağlayabilmek ve bugünü ve geleceği birbirine bağlayabilmek" aynı zamanda Future Transportation ve Urban Computing Ortak Laboratuvarının da misyonudur.
Dong Zhenning, AutoNavi'nin toplu seyahat için tek noktadan hizmet oluşturmak, insanlar ve araçlar arasındaki yolu yeniden şekillendirmek ve seyahat endüstrisinin teknik altyapısını oluşturmak için çeşitlendirilmiş büyük verilere dayalı bir "bulut + terminal" seyahat hizmeti kolay platformu kurduğuna inanıyor. Bunlar, gelecekteki ulaşım ve kentsel bilgi işlem ortak laboratuvarını güçlendirecek.
"Geleceğin Taşımacılığı ve Kentsel Bilgi İşlem Ortak Laboratuvarı, teknoloji, endüstri ve eğitimin üç boyutundan, kentsel bilgi işlem, ulaşım beyin yapısı, akıllı sürüş ve diğer gelecekteki mobilite alanlarında büyük veri, bulut bilgi işlem ve yapay zekanın teknoloji ve uygulama yeniliğini ortaklaşa destekliyor. , Çevreyi korumak ve şehri tanıtmak için gelecekteki seyahat alanında "insanların, arabaların ve yolların" yeniden şekillendirilmesini geliştirmek ve ortaklaşa teşvik etmek, gelecekteki ulaşım ve kentsel gelişim için bilimsel araştırma altyapısı oluşturmak ve gelecekteki ulaşımın ön planına bakan ilgili yetenekleri yetiştirmeye odaklanmak Operasyonel verimlilik, kentsel gelişim yasalarında ve kentsel gelişimin geleceğinde ustalaşın ve seyahat deneyimini ve insanların yaşam kalitesini iyileştirmek için yeni modeller sağlayın. "
"İster seyahat endüstrisinin teknoloji altyapısı, ister gelecekteki ulaşım araştırma altyapısı olsun, bu AutoNavi'nin uzun vadeli bağlılığının ve uzun vadeli gelişiminin stratejik bir ürünü olacak." Dong Zhenning, yakın gelecekte ortak laboratuar yeniliğinin ülke çapındaki şehirlerde uygulanacağını söyledi. Çiçek açar ve meyve verir.
