行業痛點再審視

動態需求與靜態能力的鴻溝

在城市化進程加速的背景下，道路交通需求呈現高度動態化特征：早晚高峰潮汐流、節假日出行波動、突發性擁堵事件等，均對信號控制方案提出實時適配要求。然而，傳統交通信號優化模式長期受限于三大瓶頸：

數據感知與決策割裂

依賴人工經驗與短周期交通流調查（如早晚高峰2小時流量統計），導致方案設計滯后于真實需求。

模型適配能力有限

傳統控制理論對突發擁堵、潮汐車流等場景響應滯后，缺乏動態自適應性，難以精準刻畫路口級人車非混行特征。

優化閉環未成形

方案調整依賴人工經驗試錯，缺乏持續量化評估與迭代機制，導致60%以上城市路口年均信號方案更新頻次不足2次，而實際需求變化周期普遍小于1個月。

DeepSeek技術定位

宏觀賦能與中觀突破

基于大模型的核心優勢，DeepSeek聚焦“動態診斷-科學決策-持續進化”三大能力建設，在現有技術邊界內實現價值最大化：

宏觀路網：需求預測與策略生成

中觀調控：數據驅動的動態適配

持續進化：閉環迭代新范式

范式變革

構建閉環驅動的治理新模式

易華錄憑借在交通行業多年的緩堵優化經驗及在交通數據治理方面的專業技能，構建了緩堵優化智能體。該智能體融合DeepSeek深度思考推理能力與易華錄專業的信控知識庫，能夠對現有配時方案進行詳細問題分析、優化策略呈現，輸出優化后的配時方案，并對方案運行效果預測。這一創新解決方案旨在推動城市交通控制邁上新臺階，使信控配時方案能夠更好地滿足城市交通出行需求。

01智能診斷，一鍵優化

緩堵優化智能體，基于路口渠化、現狀配時方案及交通流數據，利用深度強化學習和信控優化算法，借助DeepSeek大模型智能處理能力，從車流量、方案相位設計等方面進行精確問題分析，提出針對性優化策略，并生成科學配時方案。當前，緩堵優化智能體已集成至易華錄自學習優化控制系統，通過API接口為系統提供服務。

智能體入口優化

展示原有方案信息

智能體分析結果反饋

02數據驅動，效果量化評估

緩堵優化智能體整合多維度數據進行對比分析，直觀展示優化前后方案的差異，包括相位相序、配時參數、排隊長度以及平均延誤等關鍵指標。依托大量實時和歷史數據，智能體還能對新方案進行精準分析與效果預測，使通行能力的提升及排隊長度的改善一目了然。

新舊方案對比

保存下發

用戶價值

可感知的漸進式提升

對于交警用戶，DeepSeek帶來的不僅是技術工具升級，更是治理能力的質變：

精準化：實時發現路口級瓶頸問題，避免“一刀切”式優化；

敏捷化：方案迭代周期從“季度級”壓縮至“周級”，響應速度提升5倍；

可持續化：建立交通治理數字資產庫，推動城市緩堵進入“持續自優化”新階段。

作為服務全國300余座城市的智能交通企業，易華錄以DeepSeek技術為核心，構建了“數據發現問題-模型生成建議-人工決策優化-系統驗證效果”的閉環治理體系，通過增強人類決策能力，讓交通工程師從繁復的數據清洗中解放，聚焦于核心價值創造。未來，隨著感知技術與控制理論的突破，這一系統將持續進化——但今天的每一步扎實實踐，都在為城市交通的“可知、可測、可控”奠定基石。