DeepSeekAI大模型賦能交通行業(yè)數(shù)字化建設(shè)方案2025-06-20目錄CATALOGUE智能交通服務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用智慧停車與出入口管理城市交通治理與運(yùn)營(yíng)優(yōu)化車載語(yǔ)音與交互體驗(yàn)自動(dòng)駕駛與智能安全能源管理與交通效率提升智能交通服務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用01通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，用戶可隨時(shí)詢問(wèn)當(dāng)前道路擁堵情況、事故信息或施工路段，系統(tǒng)基于多源數(shù)據(jù)融合提供精準(zhǔn)反饋，支持語(yǔ)音或文字交互。實(shí)時(shí)路況查詢當(dāng)車輛拋錨或發(fā)生輕微事故時(shí)，AI可逐步指導(dǎo)用戶設(shè)置警示標(biāo)志、聯(lián)系保險(xiǎn)公司，并同步推送最近交警服務(wù)站位置及聯(lián)系方式。針對(duì)用戶提出的交通規(guī)則疑問(wèn)（如限行政策、違章扣分標(biāo)準(zhǔn)），AI自動(dòng)解析法規(guī)條文并給出通俗化解釋，附帶案例說(shuō)明以增強(qiáng)理解。010302交通領(lǐng)域智能問(wèn)答與求助整合地鐵、公交、共享單車等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶出發(fā)地、目的地及偏好（時(shí)間最短/換乘最少），生成多套個(gè)性化出行方案并對(duì)比優(yōu)劣。為殘障人士、孕婦等群體提供無(wú)障礙設(shè)施查詢服務(wù)，如電梯位置、無(wú)障礙車廂預(yù)約等，并支持多語(yǔ)言翻譯功能。0405公共交通換乘規(guī)劃違規(guī)行為解答特殊需求響應(yīng)緊急救援引導(dǎo)交通安全常識(shí)普及駕駛行為分析兒童安全座椅指南惡劣天氣應(yīng)對(duì)策略行人安全教育電動(dòng)車安全規(guī)范通過(guò)模擬不同天氣、路況下的駕駛場(chǎng)景，AI生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告，指出急剎車、壓線等不良習(xí)慣的危害及改進(jìn)建議。詳細(xì)解析不同年齡段兒童對(duì)應(yīng)的座椅類型、安裝方向及ISOFIX接口使用方法，附帶三維動(dòng)態(tài)演示視頻鏈接。針對(duì)暴雨、霧霾等極端天氣，提供燈光使用規(guī)范、車距保持公式及打滑應(yīng)急處理步驟，結(jié)合歷史事故數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)關(guān)鍵點(diǎn)。通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)案例庫(kù)展示闖紅燈、鬼探頭等行為的致死率，AI自動(dòng)生成行人過(guò)街“?？绰?tīng)”口訣及夜間反光裝備選擇建議。列舉電池充電禁忌（如過(guò)充、高溫環(huán)境存放）、改裝限速器法律后果，并推送合規(guī)充電樁地圖。交通數(shù)據(jù)整合效果評(píng)估反饋持續(xù)迭代升級(jí)優(yōu)化策略設(shè)計(jì)目標(biāo)設(shè)定多模態(tài)融合權(quán)重22%權(quán)重28%權(quán)重32%路徑規(guī)劃重構(gòu)權(quán)重10%實(shí)時(shí)接入多源交通數(shù)據(jù)，包括浮動(dòng)車GPS、信號(hào)燈狀態(tài)等，進(jìn)行融合分析?；谟脩糗壽E數(shù)據(jù)和擁堵預(yù)測(cè)模型，評(píng)估導(dǎo)航策略的實(shí)際效果。結(jié)合評(píng)估結(jié)果和新興技術(shù)，持續(xù)優(yōu)化導(dǎo)航算法和交互體驗(yàn)。設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)導(dǎo)航策略，包括實(shí)時(shí)路況融合、多路徑推薦算法優(yōu)化等。權(quán)重8%明確導(dǎo)航優(yōu)化的核心目標(biāo)，如降低擁堵指數(shù)、提升路線匹配準(zhǔn)確率等。智慧導(dǎo)航優(yōu)化智慧停車與出入口管理02車牌識(shí)別技術(shù)車位狀態(tài)感知設(shè)備自檢運(yùn)維異常事件處理無(wú)感支付系統(tǒng)無(wú)人值守智慧停車解決方案采用高精度OCR識(shí)別算法，支持復(fù)雜環(huán)境下的車牌定位與字符分割，識(shí)別率可達(dá)99.5%以上，有效解決夜間反光、污損車牌等場(chǎng)景問(wèn)題。通過(guò)綁定車輛信息與支付賬戶，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)扣費(fèi)功能，減少人工干預(yù)，同時(shí)支持ETC、支付寶、微信等多渠道支付方式兼容。AI模型實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)停車異常行為（如長(zhǎng)時(shí)間占用、逆向行駛），自動(dòng)觸發(fā)告警并推送至管理平臺(tái)，結(jié)合視頻回溯功能快速定位問(wèn)題。通過(guò)地磁傳感器或攝像頭視覺(jué)分析技術(shù)，動(dòng)態(tài)更新車位占用狀態(tài)，并將數(shù)據(jù)同步至云端平臺(tái)，為車主提供實(shí)時(shí)空位導(dǎo)航服務(wù)。嵌入式AI模塊可監(jiān)測(cè)道閘、攝像頭等設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測(cè)潛在故障（如電機(jī)過(guò)熱、鏡頭遮擋），提前生成運(yùn)維工單降低停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。設(shè)備升級(jí)基于AI視覺(jué)識(shí)別技術(shù)優(yōu)化道閘控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)車牌精準(zhǔn)識(shí)別與快速通行，支持無(wú)感支付與異常車輛自動(dòng)攔截，通行效率提升40%以上。01應(yīng)急聯(lián)動(dòng)建立與消防/公安系統(tǒng)的應(yīng)急通信機(jī)制，突發(fā)情況下自動(dòng)切換至優(yōu)先通行模式，保障特種車輛快速通行與人員疏散效率。03協(xié)議兼容采用標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議實(shí)現(xiàn)多品牌設(shè)備互聯(lián)，支持OPCUA/Modbus等工業(yè)接口，確保停車場(chǎng)管理系統(tǒng)與道閘控制器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步。02無(wú)感通行部署UWB+藍(lán)牙雙模定位技術(shù)，實(shí)現(xiàn)VIP車輛自動(dòng)識(shí)別與零停留通行，結(jié)合信用支付體系構(gòu)建全流程無(wú)感出入體驗(yàn)。04運(yùn)維預(yù)警利用設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)性維護(hù)模型，提前14天預(yù)警道閘電機(jī)磨損等故障風(fēng)險(xiǎn)，設(shè)備可用率提升至99.8%以上。06數(shù)據(jù)治理通過(guò)大模型分析出入口流量時(shí)空分布特征，動(dòng)態(tài)調(diào)整車道配置與崗?fù)と肆Σ渴?，高峰期通行能力提?0%且人力成本降低25%。05構(gòu)建毫秒級(jí)響應(yīng)、全鏈路可控的智能出入口管理體系出入口控制設(shè)備交互優(yōu)化需求預(yù)測(cè)模型充電車位管理大型活動(dòng)預(yù)案數(shù)據(jù)可視化看板差異化定價(jià)策略跨場(chǎng)聯(lián)動(dòng)調(diào)度基于歷史停車數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)交通流量，通過(guò)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未來(lái)2小時(shí)內(nèi)各區(qū)域車位需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整停車場(chǎng)引導(dǎo)策略。打通商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)、醫(yī)院等不同屬性停車場(chǎng)的資源數(shù)據(jù)池，當(dāng)某區(qū)域飽和時(shí)自動(dòng)推薦周邊空閑車位并規(guī)劃最優(yōu)路徑。根據(jù)供需關(guān)系實(shí)時(shí)浮動(dòng)停車費(fèi)率，通過(guò)價(jià)格杠桿調(diào)節(jié)車流分布，高峰時(shí)段核心區(qū)域費(fèi)率自動(dòng)上浮15%-30%以促進(jìn)周轉(zhuǎn)。針對(duì)新能源車輛智能分配充電車位，監(jiān)測(cè)充電狀態(tài)后自動(dòng)釋放空閑車位，避免非充電車輛占用導(dǎo)致資源浪費(fèi)。提前錄入演唱會(huì)、體育賽事等大型活動(dòng)信息，自動(dòng)生成臨時(shí)停車場(chǎng)方案，協(xié)調(diào)接駁車路線與人員疏導(dǎo)方案。聚合車位利用率、周轉(zhuǎn)率、收益等核心指標(biāo)，通過(guò)熱力圖形式展示區(qū)域停車壓力，輔助管理人員進(jìn)行資源調(diào)配決策。停車資源智能調(diào)度城市交通治理與運(yùn)營(yíng)優(yōu)化03通過(guò)整合交通攝像頭、地磁感應(yīng)器、浮動(dòng)車GPS等多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交通態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)擁堵熱點(diǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升40%以上。多源數(shù)據(jù)融合分析利用深度Q網(wǎng)絡(luò)(DQN)算法實(shí)現(xiàn)路口信號(hào)燈的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)控制，經(jīng)實(shí)測(cè)可使主干道通行效率提升25%-30%，排隊(duì)長(zhǎng)度減少15%-20%?；趶?qiáng)化學(xué)習(xí)算法構(gòu)建城市級(jí)交通仿真沙盤，可模擬極端天氣、大型活動(dòng)等復(fù)雜場(chǎng)景下的交通流變化，為決策者提供預(yù)案評(píng)估與優(yōu)化建議。010302交通大腦與在線仿真通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)實(shí)時(shí)解析110/122報(bào)警信息，結(jié)合視頻分析自動(dòng)生成事故影響范圍評(píng)估報(bào)告，將應(yīng)急處置響應(yīng)時(shí)間縮短至3分鐘內(nèi)。建立微觀層次的車輛能耗-排放仿真模型，精確量化不同管控策略對(duì)環(huán)境的影響，助力低碳交通政策制定。0405突發(fā)事件應(yīng)急響應(yīng)數(shù)字孿生仿真推演能耗與排放建模信號(hào)燈智能配時(shí)優(yōu)化V2X通信協(xié)議優(yōu)化群體智能調(diào)度算法安全預(yù)警防護(hù)體系動(dòng)態(tài)高精地圖更新協(xié)同感知增強(qiáng)系統(tǒng)智能網(wǎng)聯(lián)與車路協(xié)同開(kāi)發(fā)支持5GNR-V2X和LTE-V2X混合組網(wǎng)的通信中間件，實(shí)現(xiàn)車-路-云端毫秒級(jí)信息交互，通信延遲控制在50ms以內(nèi)。通過(guò)路側(cè)毫米波雷達(dá)與車載攝像頭的數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建超視距環(huán)境感知能力，使自動(dòng)駕駛車輛提前300米識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)。利用邊緣計(jì)算設(shè)備實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)道路特征實(shí)時(shí)提取，支持高精地圖分鐘級(jí)增量更新，滿足L4級(jí)自動(dòng)駕駛定位需求?；诓┺恼撛O(shè)計(jì)多智能體協(xié)同決策模型，可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)車隊(duì)在交叉口的無(wú)信號(hào)燈通行，通行效率提升達(dá)60%。建立涵蓋22類典型危險(xiǎn)場(chǎng)景的數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)庫(kù)，通過(guò)V2V廣播提前1.5秒觸發(fā)碰撞預(yù)警，減少80%的追尾事故發(fā)生率。布設(shè)感知數(shù)據(jù)傳輸感知層模型訓(xùn)練效果評(píng)估傳輸層分析層應(yīng)用層分析流量，優(yōu)化信號(hào)，提升通行，強(qiáng)化管控設(shè)備部署協(xié)議制定流量預(yù)測(cè)，事件識(shí)別，優(yōu)化決策，支撐管控策略生成選型配置平臺(tái)對(duì)接算法優(yōu)化閉環(huán)優(yōu)化設(shè)備調(diào)試根據(jù)需求布設(shè)設(shè)備，調(diào)試參數(shù)，建立監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)搭建部署感知設(shè)備，調(diào)試參數(shù)，構(gòu)建監(jiān)測(cè)體系指標(biāo)監(jiān)測(cè)基于運(yùn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化信號(hào)方案，提升通行效率，完善管控策略方案迭代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)信號(hào)優(yōu)化，提高通行效率，深化管控措施智能分析流量預(yù)測(cè)事件檢測(cè)擁堵研判路徑優(yōu)化視頻分析圖像識(shí)別行為分析軌跡追蹤信號(hào)優(yōu)化誘導(dǎo)發(fā)布數(shù)據(jù)接入實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)接入，清洗轉(zhuǎn)換，對(duì)接分析平臺(tái)協(xié)議轉(zhuǎn)換接入數(shù)據(jù)，協(xié)議轉(zhuǎn)換，對(duì)接分析系統(tǒng)智能監(jiān)檢測(cè)與數(shù)據(jù)分析車載語(yǔ)音與交互體驗(yàn)04語(yǔ)音喚醒場(chǎng)景識(shí)別行為預(yù)測(cè)車內(nèi)語(yǔ)音交互場(chǎng)景深化聲紋識(shí)別通過(guò)聲紋特征識(shí)別駕駛員身份，自動(dòng)加載個(gè)性化設(shè)置。例如：“已識(shí)別王先生聲紋，為您調(diào)整座椅位置和空調(diào)溫度?！眻?chǎng)景感知結(jié)合GPS定位與車載傳感器數(shù)據(jù)，智能判斷當(dāng)前駕駛場(chǎng)景。例如：“檢測(cè)到您正在高速公路行駛，已為您開(kāi)啟定速巡航模式。”意圖理解基于深度學(xué)習(xí)解析模糊語(yǔ)音指令的真實(shí)意圖。例如：“說(shuō)‘我餓了’將自動(dòng)推薦沿途餐廳并導(dǎo)航至最近網(wǎng)點(diǎn)?！?10203駕駛者語(yǔ)音習(xí)慣培養(yǎng)漸進(jìn)式引導(dǎo)設(shè)計(jì)通過(guò)分層級(jí)提示和情景化教學(xué)，逐步引導(dǎo)駕駛者從基礎(chǔ)指令（如“導(dǎo)航回家”）過(guò)渡到復(fù)雜指令（如“找附近充電樁并預(yù)估到達(dá)時(shí)間”）。反饋機(jī)制優(yōu)化采用語(yǔ)音、視覺(jué)及震動(dòng)等多維度反饋，實(shí)時(shí)確認(rèn)指令接收狀態(tài)，減少用戶因不確定而產(chǎn)生的重復(fù)操作，增強(qiáng)信任感。場(chǎng)景化語(yǔ)音模板預(yù)設(shè)高頻使用場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化話術(shù)（如“降低音量20%”），幫助用戶快速掌握高效交互方式，縮短學(xué)習(xí)曲線。行為數(shù)據(jù)分析基于用戶交互日志，識(shí)別個(gè)體使用偏好（如常用地點(diǎn)、音樂(lè)類型），主動(dòng)推薦個(gè)性化語(yǔ)音指令組合，提升適配性。安全邊界設(shè)定在駕駛分心風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)（如高速行駛），自動(dòng)限制非必要語(yǔ)音功能，并通過(guò)語(yǔ)音提醒引導(dǎo)用戶專注駕駛。個(gè)性化乘客信息服務(wù)乘客身份識(shí)別通過(guò)生物特征或賬戶綁定，自動(dòng)識(shí)別不同乘客身份，調(diào)取對(duì)應(yīng)的座椅設(shè)置、娛樂(lè)偏好及行程歷史記錄。01動(dòng)態(tài)內(nèi)容推薦結(jié)合實(shí)時(shí)位置、天氣及交通數(shù)據(jù)，推送情境化信息（如景點(diǎn)導(dǎo)覽、餐廳優(yōu)惠），增強(qiáng)行程中的服務(wù)黏性。02兒童模式適配檢測(cè)到兒童乘客時(shí)，自動(dòng)切換至適齡內(nèi)容庫(kù)，限制不當(dāng)信息，并支持家長(zhǎng)通過(guò)語(yǔ)音設(shè)置使用時(shí)長(zhǎng)限制。03商務(wù)場(chǎng)景定制針對(duì)商務(wù)出行需求，提供會(huì)議提醒、郵件語(yǔ)音播報(bào)及靜音模式一鍵切換等功能，提升差旅效率。04無(wú)障礙服務(wù)集成為視障或行動(dòng)不便乘客開(kāi)發(fā)專屬語(yǔ)音指令集（如“描述周圍環(huán)境”），配合高對(duì)比度界面實(shí)現(xiàn)包容性設(shè)計(jì)。05跨設(shè)備協(xié)同允許乘客通過(guò)個(gè)人手機(jī)續(xù)接車載未完成任務(wù)（如未聽(tīng)完的播客），實(shí)現(xiàn)服務(wù)場(chǎng)景的連續(xù)性延伸。06自動(dòng)駕駛與智能安全05數(shù)據(jù)訓(xùn)練策略優(yōu)化安全驗(yàn)證構(gòu)建人類反饋數(shù)據(jù)集，通過(guò)駕駛員行為標(biāo)注優(yōu)化自動(dòng)駕駛決策模型，解決長(zhǎng)尾場(chǎng)景下的安全決策問(wèn)題建立人類專家評(píng)估機(jī)制，對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的決策過(guò)程進(jìn)行多維度安全驗(yàn)證，確保符合交通法規(guī)和倫理標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)反饋融合：整合語(yǔ)音、手勢(shì)等自然交互信號(hào)，構(gòu)建多維人類反饋體系，提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的可解釋性優(yōu)化方法：反饋增強(qiáng)在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)：部署實(shí)時(shí)反饋采集模塊，將駕駛員接管行為轉(zhuǎn)化為強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，持續(xù)優(yōu)化模型策略影子模式測(cè)試：在真實(shí)交通環(huán)境中運(yùn)行并行決策系統(tǒng)，通過(guò)人類駕駛員與AI決策的對(duì)比分析優(yōu)化安全閾值分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架：采用人類偏好驅(qū)動(dòng)的分層決策機(jī)制，在宏觀路徑規(guī)劃和微觀控制層面實(shí)現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化優(yōu)化方法：算法迭代人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用車輛故障診斷與預(yù)警多傳感器數(shù)據(jù)融合故障知識(shí)圖譜構(gòu)建預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)邊緣計(jì)算部署跨車型遷移學(xué)習(xí)整合發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)、溫度、電壓等300+車況參數(shù)，通過(guò)時(shí)序建模實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)異常檢測(cè)，準(zhǔn)確率可達(dá)98.7%?；跉v史維修記錄構(gòu)建包含10萬(wàn)+故障節(jié)點(diǎn)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，支持通過(guò)癥狀反推潛在故障原因并提供維修方案建議。利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析部件磨損趨勢(shì)，提前3-6個(gè)月預(yù)測(cè)變速箱、電池等核心部件剩余壽命，降低突發(fā)故障風(fēng)險(xiǎn)。在車載ECU端部署輕量化診斷模型，實(shí)現(xiàn)本地化實(shí)時(shí)診斷，減少云端通信延遲，關(guān)鍵故障響應(yīng)時(shí)間縮短至200ms以內(nèi)。通過(guò)共享底層特征提取層，使診斷模型可快速適配新車型，數(shù)據(jù)需求減少70%的同時(shí)保持85%以上的診斷準(zhǔn)確率。道路安全實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)全息交通態(tài)勢(shì)感知路面異常檢測(cè)系統(tǒng)危險(xiǎn)駕駛行為識(shí)別融合攝像頭、毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，構(gòu)建厘米級(jí)精度的動(dòng)態(tài)道路三維模型，支持同時(shí)追蹤200+移動(dòng)目標(biāo)?；赮OLOv7改進(jìn)的算法可檢測(cè)打電話、未系安全帶等12類違規(guī)行為，配合V2X技術(shù)實(shí)時(shí)推送至執(zhí)法終端。采用語(yǔ)義分割技術(shù)識(shí)別坑洼、積水、油漬等道路缺陷，定位精度達(dá)5cm，并通過(guò)GIS平臺(tái)自動(dòng)生成養(yǎng)護(hù)工單。能見(jiàn)度預(yù)警模型事故風(fēng)險(xiǎn)熱力圖結(jié)合氣象數(shù)據(jù)與攝像頭采集的光學(xué)參數(shù)，實(shí)時(shí)計(jì)算能見(jiàn)度指數(shù)，在霧霾天氣自動(dòng)觸發(fā)限速提示與車距提醒。基于歷史事故數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)交通流預(yù)測(cè)碰撞概率，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈配時(shí)，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域干預(yù)響應(yīng)速度提升40%。特種車輛優(yōu)先通行通過(guò)RFID識(shí)別救護(hù)車、消防車等特權(quán)車輛，聯(lián)動(dòng)信號(hào)控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)綠燈延長(zhǎng)、紅燈早斷等優(yōu)先通行策略。能源管理與交通效率提升06節(jié)能成效評(píng)估設(shè)備能效評(píng)估系統(tǒng)協(xié)同評(píng)估能效優(yōu)化評(píng)估定期能效評(píng)估評(píng)估指標(biāo)01能耗評(píng)估評(píng)估項(xiàng)目05評(píng)估維度02評(píng)估要點(diǎn)03評(píng)估內(nèi)容04通過(guò)AI模型分析交通設(shè)備能耗數(shù)據(jù)，建立能效基準(zhǔn)評(píng)估體系。根據(jù)評(píng)估結(jié)果優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，提升能源使用效率。量化評(píng)估AI能效優(yōu)化策略的節(jié)能量與碳排放減少量。總結(jié)優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，迭代能效模型參數(shù)，持續(xù)提升節(jié)能效果。統(tǒng)計(jì)并分析節(jié)能改造項(xiàng)目的能源節(jié)約量與投資回報(bào)率。評(píng)估智能調(diào)度算法對(duì)降低空駛率、減少無(wú)效能耗的實(shí)際效果?；谠u(píng)估數(shù)據(jù)優(yōu)化節(jié)能方案，提高整體能效水平。采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)評(píng)估交通系統(tǒng)整體能源利用效率。評(píng)估能源管理系統(tǒng)與交通調(diào)度系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化效果。根據(jù)評(píng)估結(jié)果優(yōu)化系統(tǒng)接口，提升能源調(diào)度智能化水平。監(jiān)測(cè)交通設(shè)備運(yùn)行能效曲線與設(shè)計(jì)指標(biāo)的偏差值。評(píng)估新型節(jié)能設(shè)備替代傳統(tǒng)設(shè)備的實(shí)際節(jié)能效果。根據(jù)評(píng)估反饋調(diào)整設(shè)備維護(hù)周期，保持最佳能效狀態(tài)。能源效率評(píng)估與優(yōu)化整合路況攝像頭、浮動(dòng)車GPS、手機(jī)信令等多元數(shù)據(jù)源，以圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)路網(wǎng)模型，每30秒更新全局最優(yōu)路徑。實(shí)時(shí)交通流融合計(jì)算在時(shí)間、能耗、安全性等約束條