AI+数据驱动，超清科技引领城市交通“智”理新时代
发布日期：2025-04-22 浏览次数：372
合肥，作为全国交通强国建设第二批试点城市，聚焦“数字赋能、智慧服务”，推动交通基础设施与信息技术深度融合，“AI+交通”打造立体化、智能化综合交通体系，为市民出行和城市发展创造高质量交通环境。
过去高峰期拥堵的路口，如今通过AI算法动态调整信号配时，实现179条涉及862个路口绿波道路长度达到306.03公里。联网路口绿波覆盖率为27.56%，干线平均行车速度提升34.5%。目前，合肥市已开放四批智能网联汽车测试道路，总里程单向1249公里，智慧交通触角延伸至城市每个角落。
广州，早已构建起“一个中心、三大平台”（即智慧交通大数据中心，智慧交通感知平台、综合业务平台、创新服务平台）智慧交通体系，覆盖行业应用、公众服务等领域，“智慧交通”系统正是其中的重要应用之一。
海量数据支撑下，“智慧交通”系统可实现各类交通方式全面感知。多年数据累积，“智慧交通”系统的数据库已积累6000亿条数据，实现状态可监测、异常可预警、过程可回溯，辅助交通趋势预测、交通疏导、行业管理等。全市数十万个视频接入交通慧眼平台，通过40余种视频智能识别算法，能够对重点车辆营运特征、违规行为等智能识别与综合分析，以线上科技执法，结合线下人力执法，实现执法的全覆盖。
随着人工智能技术的不断突破，尤其是AI大模型的崛起，为智慧交通的发展注入了强大动力，开启了交通领域的智能化变革新篇章。2025年的政府工作报告明确提出，要持续推进 “AI+” 行动，大力发展智能网联新能源汽车，这为智慧交通的发展指明了方向。
十多年来，超清科技见证了AI引领产业变革的新篇章，基于业界领先的AI算法与工程实力，致力于将先进的视频智能分析技术、边缘计算技术、交互式3D场景技术、AI视觉算法工程化技术、5G智能制造与应用场景深度融合，提供面向多领域的软硬件产品及解决方案，业务遍及全国及海外市场，持续为客户和社会创造价值。
特别是在智慧交通场景应用中，超清科技将人、车、路三者综合考虑，结合先进的AI、物联网、大数据等新一代信息技术，助力实现道路管理智慧化，推动交通运输质量变革、效率变革和动力变革。
超清科技智慧交通管理系统主要由以下四部分组成：
01数据采集层
数据采集层通过传感器、摄像头等设备，收集包括交通流量、车速、车牌识别等信息。例如，地面传感器可以监测车辆通过情况，高清视频监控则能捕捉交通流动态，并识别交通事故。
02数据处理层
AI技术如计算机视觉和深度学习被用来处理和分析采集到的数据。通过深度神经网络对交通数据进行预测与优化，系统可以智能调整信号灯，避免交通堵塞。
03控制决策层
基于数据处理层的分析结果，控制决策层实施交通管理策略。这包括动态调整交通信号灯、优化交通路线等。
04执行层
执行层将决策层的策略应用到实际的交通设施中，例如交通灯控制、智能指示牌等。
▲AI全息路口管控平台
同时，超清科技通过AI技术，实时监控与调度城市交通优化交通资源配置，减少交通拥堵，提高道路安全与交通效率：
实时交通流量分析：通过对传感器和视频数据的实时分析，计算道路的交通状况。
智能交通信号控制：通过AI算法动态调整交通信号灯，优化车流通行效率。
事故预测与预警：利用交通监控视频及历史数据，预测潜在的交通事故并及时发出预警。
自动驾驶车辆集成：AI技术有效管理自动驾驶车辆，确保其在交通流中的协调与安全。
超清科技智慧交通解决方案亮点如云，而技术赋能是亮点之一！
超清科技运用云计算、大数据分析及AI大模型技术，聚焦交通流量预测、运行态势评估、恶劣天气预警等领域，联合行业部门共建交通大数据模型集，优化路网规划、信号灯控制、拥堵治理等场景应用，实现交通规划、建设、管理全流程数字化。
AI驱动交通管理数字化转型的本质是通过数据、算力、算法的协同创新重构治理范式。超清科技人工智能技术在交通事件识别、执法监管、便民服务等场景的应用，显著提升了风险预警精准度、执法效率与服务响应速度。
在政策的推动下，AI大模型在交通领域的应用正从设想逐步走向现实，深刻改变着人们的出行方式和交通管理模式。AI大模型凭借其强大的数据分析和学习能力，能够对海量的交通数据进行实时处理和深度挖掘。
随着AI技术的不断进步，智能交通系统将更加精准、高效和人性化。未来，自动驾驶、车路协同、智慧停车等技术将进一步普及，构建更加绿色、安全、便捷的出行环境。超清科技期待AI与人类生活的碰撞，带来更多创新与便利，让每一次出行都成为轻松愉快的体验。
合肥，作为全国交通强国建设第二批试点城市，聚焦“数字赋能、智慧服务”，推动交通基础设施与信息技术深度融合，“AI+交通”打造立体化、智能化综合交通体系，为市民出行和城市发展创造高质量交通环境。
过去高峰期拥堵的路口，如今通过AI算法动态调整信号配时，实现179条涉及862个路口绿波道路长度达到306.03公里。联网路口绿波覆盖率为27.56%，干线平均行车速度提升34.5%。目前，合肥市已开放四批智能网联汽车测试道路，总里程单向1249公里，智慧交通触角延伸至城市每个角落。
广州，早已构建起“一个中心、三大平台”（即智慧交通大数据中心，智慧交通感知平台、综合业务平台、创新服务平台）智慧交通体系，覆盖行业应用、公众服务等领域，“智慧交通”系统正是其中的重要应用之一。
海量数据支撑下，“智慧交通”系统可实现各类交通方式全面感知。多年数据累积，“智慧交通”系统的数据库已积累6000亿条数据，实现状态可监测、异常可预警、过程可回溯，辅助交通趋势预测、交通疏导、行业管理等。全市数十万个视频接入交通慧眼平台，通过40余种视频智能识别算法，能够对重点车辆营运特征、违规行为等智能识别与综合分析，以线上科技执法，结合线下人力执法，实现执法的全覆盖。
随着人工智能技术的不断突破，尤其是AI大模型的崛起，为智慧交通的发展注入了强大动力，开启了交通领域的智能化变革新篇章。2025年的政府工作报告明确提出，要持续推进 “AI+” 行动，大力发展智能网联新能源汽车，这为智慧交通的发展指明了方向。
十多年来，超清科技见证了AI引领产业变革的新篇章，基于业界领先的AI算法与工程实力，致力于将先进的视频智能分析技术、边缘计算技术、交互式3D场景技术、AI视觉算法工程化技术、5G智能制造与应用场景深度融合，提供面向多领域的软硬件产品及解决方案，业务遍及全国及海外市场，持续为客户和社会创造价值。
特别是在智慧交通场景应用中，超清科技将人、车、路三者综合考虑，结合先进的AI、物联网、大数据等新一代信息技术，助力实现道路管理智慧化，推动交通运输质量变革、效率变革和动力变革。
超清科技智慧交通管理系统主要由以下四部分组成：
01数据采集层
数据采集层通过传感器、摄像头等设备，收集包括交通流量、车速、车牌识别等信息。例如，地面传感器可以监测车辆通过情况，高清视频监控则能捕捉交通流动态，并识别交通事故。
02数据处理层
AI技术如计算机视觉和深度学习被用来处理和分析采集到的数据。通过深度神经网络对交通数据进行预测与优化，系统可以智能调整信号灯，避免交通堵塞。
03控制决策层
基于数据处理层的分析结果，控制决策层实施交通管理策略。这包括动态调整交通信号灯、优化交通路线等。
04执行层
执行层将决策层的策略应用到实际的交通设施中，例如交通灯控制、智能指示牌等。
▲AI全息路口管控平台
同时，超清科技通过AI技术，实时监控与调度城市交通优化交通资源配置，减少交通拥堵，提高道路安全与交通效率：
实时交通流量分析：通过对传感器和视频数据的实时分析，计算道路的交通状况。
智能交通信号控制：通过AI算法动态调整交通信号灯，优化车流通行效率。
事故预测与预警：利用交通监控视频及历史数据，预测潜在的交通事故并及时发出预警。
自动驾驶车辆集成：AI技术有效管理自动驾驶车辆，确保其在交通流中的协调与安全。
超清科技智慧交通解决方案亮点如云，而技术赋能是亮点之一！
超清科技运用云计算、大数据分析及AI大模型技术，聚焦交通流量预测、运行态势评估、恶劣天气预警等领域，联合行业部门共建交通大数据模型集，优化路网规划、信号灯控制、拥堵治理等场景应用，实现交通规划、建设、管理全流程数字化。
AI驱动交通管理数字化转型的本质是通过数据、算力、算法的协同创新重构治理范式。超清科技人工智能技术在交通事件识别、执法监管、便民服务等场景的应用，显著提升了风险预警精准度、执法效率与服务响应速度。
在政策的推动下，AI大模型在交通领域的应用正从设想逐步走向现实，深刻改变着人们的出行方式和交通管理模式。AI大模型凭借其强大的数据分析和学习能力，能够对海量的交通数据进行实时处理和深度挖掘。
随着AI技术的不断进步，智能交通系统将更加精准、高效和人性化。未来，自动驾驶、车路协同、智慧停车等技术将进一步普及，构建更加绿色、安全、便捷的出行环境。超清科技期待AI与人类生活的碰撞，带来更多创新与便利，让每一次出行都成为轻松愉快的体验。
