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阳泉市(城区、矿区、盂县、平定县、郊区)
红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、绿春县、红河县、石屏县、元阳县、个旧市、建水县、屏边苗族自治县、泸西县、开远市、河口瑶族自治县、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县)
呼和浩特市(清水河县、土默特左旗、武川县、玉泉区、回民区、赛罕区、托克托县、新城区、和林格尔县)
阿里地区(措勤县、噶尔县、改则县、革吉县、普兰县、札达县、日土县)
澳门特别行政区
东营市(垦利区、东营区、广饶县、利津县、河口区)
保山市(龙陵县、昌宁县、腾冲市、施甸县、隆阳区)
阿克苏地区(拜城县、乌什县、温宿县、库车市、沙雅县、柯坪县、阿克苏市、阿瓦提县、新和县)
锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、正镶白旗、镶黄旗、多伦县、二连浩特市、太仆寺旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、正蓝旗)
辽源市(西安区、东辽县、龙山区、东丰县)
邯郸市(魏县、磁县、邯山区、峰峰矿区、鸡泽县、馆陶县、广平县、复兴区、涉县、邱县、肥乡区、武安市、永年区、大名县、丛台区、曲周县、临漳县、成安县)
南昌市(南昌县、安义县、新建区、东湖区、青山湖区、进贤县、青云谱区、红谷滩区、西湖区)
防城港市(防城区、上思县、东兴市、港口区)
深圳市(光明区、龙华区、罗湖区、龙岗区、南山区、坪山区、盐田区、福田区、宝安区)
徐州市(丰县、鼓楼区、新沂市、贾汪区、沛县、铜山区、睢宁县、云龙区、泉山区、邳州市)
丽水市(莲都区、龙泉市、云和县、缙云县、景宁畲族自治县、遂昌县、庆元县、松阳县、青田县)
淮南市(凤台县、大通区、八公山区、寿县、谢家集区、田家庵区、潘集区)
甘孜藏族自治州(九龙县、炉霍县、德格县、色达县、新龙县、雅江县、丹巴县、理塘县、康定市、道孚县、泸定县、乡城县、巴塘县、甘孜县、白玉县、稻城县、石渠县、得荣县)
潍坊市(临朐县、昌乐县、寿光市、青州市、潍城区、寒亭区、坊子区、诸城市、昌邑市、安丘市、高密市、奎文区)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
新余市(渝水区、分宜县)
舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)
绍兴市(柯桥区、越城区、上虞区、诸暨市、新昌县、嵊州市)
天水市(秦州区、甘谷县、张家川回族自治县、武山县、麦积区、秦安县、清水县)
衡阳市(雁峰区、蒸湘区、衡山县、衡阳县、石鼓区、南岳区、耒阳市、衡南县、珠晖区、祁东县、常宁市、衡东县)
贵港市(覃塘区、港南区、桂平市、平南县、港北区)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
昌都市(察雅县、类乌齐县、边坝县、左贡县、卡若区、洛隆县、八宿县、丁青县、江达县、芒康县、贡觉县)
西藏自治区
广元市(青川县、朝天区、昭化区、旺苍县、利州区、苍溪县、剑阁县)
荆州市(监利市、沙市区、松滋市、江陵县、洪湖市、石首市、荆州区、公安县)
海口市(琼山区、美兰区、秀英区、龙华区)
梧州市(长洲区、苍梧县、藤县、蒙山县、万秀区、岑溪市、龙圩区)
五指山市(昌江黎族自治县、屯昌县、澄迈县、陵水黎族自治县、文昌市、白沙黎族自治县、临高县、琼中黎族苗族自治县、万宁市、定安县、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、琼海市、东方市)
铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)
固原市(彭阳县、原州区、隆德县、西吉县、泾源县)
滁州市(南谯区、明光市、定远县、来安县、天长市、全椒县、琅琊区、凤阳县)
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永州市(冷水滩区、江永县、宁远县、双牌县、祁阳市、新田县、零陵区、蓝山县、江华瑶族自治县、道县、东安县)
凉山彝族自治州(德昌县、喜德县、越西县、会东县、昭觉县、会理市、普格县、布拖县、盐源县、冕宁县、甘洛县、西昌市、金阳县、美姑县、雷波县、木里藏族自治县、宁南县)
运城市(永济市、绛县、临猗县、平陆县、夏县、盐湖区、河津市、万荣县、闻喜县、稷山县、新绛县、芮城县、垣曲县)
宁德市(霞浦县、屏南县、柘荣县、寿宁县、福安市、蕉城区、福鼎市、周宁县、古田县)
巴音郭楞蒙古自治州(且末县、博湖县、若羌县、库尔勒市、焉耆回族自治县、和硕县、和静县、尉犁县、轮台县)
佳木斯市(东风区、抚远市、桦川县、汤原县、桦南县、郊区、前进区、向阳区、同江市、富锦市)
白城市(大安市、镇赉县、洮南市、洮北区、通榆县)
行业痛点再审视
动态需求与静态能力的鸿沟
在城市化进程加速的背景下，道路交通需求呈现高度动态化特征：早晚高峰潮汐流、节假日出行波动、突发性拥堵事件等，均对信号控制方案提出实时适配要求。然而，传统交通信号优化模式长期受限于三大瓶颈：
数据感知与决策割裂
依赖人工经验与短周期交通流调查（如早晚高峰2小时流量统计），导致方案设计滞后于真实需求。
模型适配能力有限
传统控制理论对突发拥堵、潮汐车流等场景响应滞后，缺乏动态自适应性，难以精准刻画路口级人车非混行特征。
优化闭环未成形
方案调整依赖人工经验试错，缺乏持续量化评估与迭代机制，导致60%以上城市路口年均信号方案更新频次不足2次，而实际需求变化周期普遍小于1个月。
DeepSeek技术定位
宏观赋能与中观突破
基于大模型的核心优势，DeepSeek聚焦“动态诊断-科学决策-持续进化”三大能力建设，在现有技术边界内实现价值最大化：
宏观路网：需求预测与策略生成
中观调控：数据驱动的动态适配
持续进化：闭环迭代新范式
范式变革
构建闭环驱动的治理新模式
易华录凭借在交通行业多年的缓堵优化经验及在交通数据治理方面的专业技能，构建了缓堵优化智能体。该智能体融合DeepSeek深度思考推理能力与易华录专业的信控知识库，能够对现有配时方案进行详细问题分析、优化策略呈现，输出优化后的配时方案，并对方案运行效果预测。这一创新解决方案旨在推动城市交通控制迈上新台阶，使信控配时方案能够更好地满足城市交通出行需求。
01
智能诊断，一键优化
缓堵优化智能体，基于路口渠化、现状配时方案及交通流数据，利用深度强化学习和信控优化算法，借助DeepSeek大模型智能处理能力，从车流量、方案相位设计等方面进行精确问题分析，提出针对性优化策略，并生成科学配时方案。当前，缓堵优化智能体已集成至易华录自学习优化控制系统，通过API接口为系统提供服务。
智能体入口优化
展示原有方案信息
智能体分析结果反馈
02
数据驱动，效果量化评估
缓堵优化智能体整合多维度数据进行对比分析，直观展示优化前后方案的差异，包括相位相序、配时参数、排队长度以及平均延误等关键指标。依托大量实时和历史数据，智能体还能对新方案进行精准分析与效果预测，使通行能力的提升及排队长度的改善一目了然。
新旧方案对比
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用户价值
可感知的渐进式提升
对于交警用户，DeepSeek带来的不仅是技术工具升级，更是治理能力的质变：
精准化：实时发现路口级瓶颈问题，避免“一刀切”式优化；
敏捷化：方案迭代周期从“季度级”压缩至“周级”，响应速度提升5倍；
可持续化：建立交通治理数字资产库，推动城市缓堵进入“持续自优化”新阶段。
作为服务全国300余座城市的智能交通企业，易华录以DeepSeek技术为核心，构建了“数据发现问题-模型生成建议-人工决策优化-系统验证效果”的闭环治理体系，通过增强人类决策能力，让交通工程师从繁复的数据清洗中解放，聚焦于核心价值创造。未来，随着感知技术与控制理论的突破，这一系统将持续进化——但今天的每一步扎实实践，都在为城市交通的“可知、可测、可控”奠定基石。
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