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人工智能+行动前瞻谋划智能交通信号优化可行性研究报告

一、项目概述

（一）项目提出的背景

1.城市交通发展面临的挑战

随着我国城镇化进程的快速推进，城市人口规模持续扩大，机动车保有量呈现爆发式增长。据公安部交通管理局数据显示，截至2023年底，全国机动车保有量达4.35亿辆，其中汽车3.19亿辆，城市道路拥堵已成为制约城市运行效率的突出问题。以北京、上海、广州等一线城市为例，早晚高峰时段主干道平均车速不足20公里/小时，部分核心区域拥堵指数超过7.0（国际通行标准中，拥堵指数8.0为严重拥堵），交通拥堵不仅增加了市民出行时间成本，也加剧了能源消耗与尾气排放。传统交通信号控制系统多依赖固定配时方案或人工干预，难以适应实时变化的交通流特征，导致路口通行效率低下、交通事故频发，城市交通治理面临严峻挑战。

2.传统交通信号控制的局限性

传统交通信号控制技术主要包括固定周期配时、感应控制与自适应控制等模式。固定周期配时方案基于历史交通数据预设信号灯时长，无法应对突发交通流波动，如节假日、大型活动等场景下易出现“空放”或“饱和”现象；感应控制虽能检测单个车辆需求，但缺乏对区域交通流的协同优化，易引发“绿波带”断裂或次干道拥堵加剧；自适应控制依赖预设算法模型，对复杂交通场景（如行人过街、非机动车混行、特殊天气等）的适应性不足，且数据采集精度低、响应延迟高，难以实现精细化信号调控。这些局限性使得传统控制方法在提升路网通行效率、保障交通安全方面的边际效应递减，亟需引入新技术突破瓶颈。

3.国家政策与技术的双重驱动

近年来，国家高度重视人工智能与交通领域的深度融合。《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》明确提出“推动人工智能、大数据等技术与交通基础设施深度融合，发展智能交通系统”；《新一代人工智能发展规划》将“智能交通”列为重点应用领域，要求构建“安全、高效、绿色、经济”的现代化交通体系。同时，5G、物联网、边缘计算等技术的成熟为交通数据实时采集与处理提供了技术支撑，深度学习、强化学习等AI算法在交通流预测、信号优化等场景中展现出显著优势。在国家政策引导与技术进步的双重驱动下，以人工智能为核心的智能交通信号优化成为破解城市交通拥堵难题的关键路径。

（二）项目实施的必要性

1.缓解交通拥堵的现实需求

交通拥堵是城市发展的“顽疾”，据中国城市规划设计研究院测算，我国大城市因交通拥堵造成的年度经济损失约占城市GDP的2%-5%，间接导致物流成本上升、商业活力下降。智能交通信号优化通过实时感知交通流状态、动态调整信号配时，可显著提升路口通行效率。例如，杭州市“城市大脑”交通信号优化系统试点区域，通过AI算法将主干道平均通行效率提升15%，拥堵指数下降12%；深圳市在部分路口应用强化学习优化后，车辆等待时间缩短20%。实践证明，AI信号优化是缓解交通拥堵、提升路网运行效率的有效手段，具有显著的现实需求。

2.提升交通管理效能的内在要求

传统交通管理依赖人工巡查与经验判断，存在响应滞后、覆盖范围有限等问题。智能交通信号优化系统通过整合多源数据（如视频监控、地磁检测、浮动车数据等），构建“感知-分析-决策-执行”闭环管理体系，可实现交通信号控制的智能化、精准化与协同化。一方面，AI算法可替代人工完成复杂配时方案计算，降低管理成本；另一方面，区域协同控制能力可打破“单点优化”局限，实现路网整体效益最大化。此外，系统积累的交通大数据可为交通规划、政策制定提供数据支撑，推动交通管理模式从“被动应对”向“主动治理”转变。

3.助力智慧城市与“双碳”目标的重要途径

智能交通信号优化是智慧城市建设的核心组成部分，其通过提升交通运行效率，可有效减少车辆怠速、频繁启停等低效行驶状态，降低燃油消耗与尾气排放。据生态环境部数据，机动车尾气排放是PM2.5的主要来源之一（占比约20%-30%），交通拥堵导致的额外碳排放量约占城市交通碳排放总量的15%。通过AI优化信号控制，预计可使试点区域碳排放量降低10%-15%，为实现“碳达峰、碳中和”目标提供支撑。同时，智能交通系统的建设可带动传感器、芯片、算法等相关产业发展，形成“技术-产业-应用”良性循环，助力智慧城市产业生态构建。

（三）项目目标与定位

1.总体目标

本项目旨在基于人工智能技术，构建“全域感知、智能决策、动态优化、协同控制”的智能交通信号优化系统，实现对城市交通流的实时监测、精准分析与动态调控，提升路网通行效率30%以上，降低平均延误时间25%以上，减少交通事故发生率15%以上，为城市交通治理提供智能化解决方案，打造“人工智能+交通”示范应用标杆。

2.具体目标

（1）数据采集与处理：建立覆盖城市主干道、次干道及关键路口的多源交通数据采集网络，整合视频、地磁、雷达、浮动车等数据，实现交通流参数（流量、