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包头市(白云鄂博矿区、九原区、昆都仑区、固阳县、青山区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、土默特右旗、东河区)
宁德市(霞浦县、古田县、柘荣县、周宁县、屏南县、福鼎市、福安市、寿宁县、蕉城区)
庆阳市(华池县、环县、宁县、正宁县、镇原县、合水县、西峰区、庆城县)
日喀则市(萨嘎县、昂仁县、仁布县、仲巴县、岗巴县、康马县、亚东县、谢通门县、吉隆县、桑珠孜区、定日县、萨迦县、江孜县、拉孜县、定结县、南木林县、聂拉木县、白朗县)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、天山区、达坂城区、米东区、新市区、水磨沟区、沙依巴克区、头屯河区)
苏州市(太仓市、张家港市、相城区、吴江区、昆山市、虎丘区、姑苏区、吴中区、常熟市)
德阳市(罗江区、中江县、广汉市、旌阳区、什邡市、绵竹市)
绥化市(绥棱县、安达市、肇东市、庆安县、明水县、兰西县、海伦市、青冈县、北林区、望奎县)
济源市
乌兰察布市(集宁区、察哈尔右翼前旗、商都县、卓资县、丰镇市、兴和县、凉城县、察哈尔右翼中旗、四子王旗、察哈尔右翼后旗、化德县)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县)
茂名市(信宜市、高州市、茂南区、化州市、电白区)
邯郸市(邯山区、复兴区、馆陶县、邱县、临漳县、永年区、成安县、曲周县、涉县、武安市、广平县、丛台区、峰峰矿区、大名县、磁县、魏县、鸡泽县、肥乡区)
玉树藏族自治州(囊谦县、玉树市、称多县、治多县、曲麻莱县、杂多县)
连云港市(灌南县、东海县、赣榆区、连云区、海州区、灌云县)
佛山市(高明区、禅城区、三水区、顺德区、南海区)
南通市(海门区、通州区、启东市、海安市、如东县、如皋市、崇川区)
辽源市(东辽县、龙山区、东丰县、西安区)
海东市(民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、乐都区、平安区)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
三亚市(海棠区、吉阳区、崖州区、天涯区)
济南市(槐荫区、济阳区、商河县、莱芜区、钢城区、长清区、历下区、历城区、平阴县、天桥区、市中区、章丘区)
廊坊市(霸州市、大厂回族自治县、香河县、永清县、文安县、大城县、广阳区、安次区、三河市、固安县)
潍坊市(奎文区、昌乐县、临朐县、潍城区、寿光市、寒亭区、诸城市、坊子区、安丘市、高密市、昌邑市、青州市)
三明市(泰宁县、沙县区、永安市、将乐县、三元区、宁化县、大田县、明溪县、清流县、尤溪县、建宁县)
中山市
贺州市(钟山县、昭平县、富川瑶族自治县、八步区、平桂区)
葫芦岛市(建昌县、南票区、兴城市、连山区、龙港区、绥中县)
五指山市(白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、东方市、屯昌县、琼中黎族苗族自治县、文昌市、琼海市、临高县、昌江黎族自治县、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、万宁市、澄迈县、定安县)
新疆维吾尔自治区
玉溪市(通海县、江川区、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、易门县、峨山彝族自治县、澄江市、新平彝族傣族自治县)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
岳阳市(华容县、湘阴县、云溪区、君山区、平江县、汨罗市、岳阳楼区、岳阳县、临湘市)
长沙市(长沙县、浏阳市、芙蓉区、望城区、雨花区、宁乡市、天心区、开福区、岳麓区)
和田地区(皮山县、策勒县、和田市、和田县、于田县、洛浦县、墨玉县、民丰县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、保靖县、龙山县、花垣县、凤凰县、吉首市、古丈县、泸溪县)
泰安市(肥城市、新泰市、岱岳区、宁阳县、东平县、泰山区)
济宁市(曲阜市、梁山县、泗水县、微山县、任城区、金乡县、嘉祥县、兖州区、汶上县、邹城市、鱼台县)
菏泽市(东明县、曹县、鄄城县、巨野县、郓城县、定陶区、单县、牡丹区、成武县)
鹤岗市(向阳区、工农区、东山区、绥滨县、萝北县、南山区、兴安区、兴山区)
天水市(武山县、秦州区、麦积区、清水县、甘谷县、秦安县、张家川回族自治县)
黄石市(下陆区、西塞山区、铁山区、阳新县、大冶市、黄石港区)
忻州市(神池县、偏关县、岢岚县、保德县、代县、原平市、宁武县、五台县、忻府区、五寨县、繁峙县、定襄县、静乐县、河曲县)
云浮市(云安区、罗定市、郁南县、新兴县、云城区)
淮南市(大通区、八公山区、潘集区、寿县、田家庵区、凤台县、谢家集区)
广西壮族自治区
襄阳市(宜城市、襄州区、保康县、枣阳市、樊城区、老河口市、南漳县、襄城区、谷城县)
鸡西市(梨树区、城子河区、麻山区、鸡东县、恒山区、滴道区、密山市、虎林市、鸡冠区)
吉林市(蛟河市、龙潭区、船营区、舒兰市、永吉县、昌邑区、桦甸市、丰满区、磐石市)
郑州市(中原区、二七区、巩义市、金水区、登封市、管城回族区、中牟县、新郑市、荥阳市、上街区、新密市、惠济区)
驻马店市(确山县、驿城区、泌阳县、遂平县、上蔡县、西平县、新蔡县、平舆县、正阳县、汝南县)
崇左市(龙州县、天等县、大新县、江州区、扶绥县、宁明县、凭祥市)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
广元市(昭化区、青川县、苍溪县、剑阁县、朝天区、利州区、旺苍县)
福州市(长乐区、罗源县、闽清县、台江区、连江县、福清市、平潭县、闽侯县、鼓楼区、晋安区、永泰县、仓山区、马尾区)
怀化市(芷江侗族自治县、会同县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县、溆浦县、沅陵县、洪江市、中方县、辰溪县、麻阳苗族自治县、鹤城区、新晃侗族自治县)
梅州市(兴宁市、梅江区、平远县、丰顺县、梅县区、五华县、大埔县、蕉岭县)
运城市(河津市、永济市、夏县、新绛县、绛县、临猗县、垣曲县、万荣县、盐湖区、平陆县、闻喜县、稷山县、芮城县)
楚雄彝族自治州(双柏县、禄丰市、武定县、楚雄市、姚安县、牟定县、南华县、永仁县、元谋县、大姚县)
淮北市(杜集区、相山区、濉溪县、烈山区)
柳州市(柳城县、柳江区、三江侗族自治县、鱼峰区、柳北区、融安县、融水苗族自治县、城中区、柳南区、鹿寨县)
伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、伊宁县、新源县、尼勒克县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、巩留县、奎屯市、霍城县、伊宁市、昭苏县)
西安市(碑林区、雁塔区、高陵区、阎良区、临潼区、未央区、灞桥区、莲湖区、新城区、鄠邑区、蓝田县、周至县、长安区)
泉州市(鲤城区、石狮市、德化县、金门县、安溪县、泉港区、晋江市、惠安县、南安市、丰泽区、永春县、洛江区)
临沧市(沧源佤族自治县、镇康县、凤庆县、云县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县)
南昌市(南昌县、进贤县、东湖区、红谷滩区、西湖区、新建区、青山湖区、安义县、青云谱区)
荆州市(荆州区、洪湖市、公安县、沙市区、江陵县、松滋市、石首市、监利市)
开封市(兰考县、尉氏县、龙亭区、顺河回族区、祥符区、杞县、鼓楼区、通许县、禹王台区)
濮阳市(范县、濮阳县、华龙区、清丰县、南乐县、台前县)
宿迁市(泗阳县、沭阳县、泗洪县、宿豫区、宿城区)
平顶山市(叶县、郏县、舞钢市、新华区、湛河区、卫东区、宝丰县、鲁山县、石龙区、汝州市)
新余市(分宜县、渝水区)
绵阳市(三台县、涪城区、江油市、盐亭县、北川羌族自治县、梓潼县、游仙区、平武县、安州区)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)
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莆田市(仙游县、城厢区、秀屿区、涵江区、荔城区)
常德市(武陵区、澧县、鼎城区、桃源县、临澧县、安乡县、汉寿县、石门县、津市市)
重庆市(潼南区、璧山区、万州区、涪陵区、忠县、沙坪坝区、酉阳土家族苗族自治县、永川区、荣昌区、巫溪县、开州区、武隆区、铜梁区、黔江区、奉节县、长寿区、秀山土家族苗族自治县、江北区、江津区、綦江区、渝北区、梁平区、合川区、石柱土家族自治县、大渡口区、渝中区、南川区、城口县、垫江县、北碚区、巴南区、九龙坡区、大足区、巫山县、南岸区、丰都县、云阳县、彭水苗族土家族自治县)
鄂尔多斯市(准格尔旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、康巴什区、鄂托克旗、杭锦旗、达拉特旗、东胜区、乌审旗)
酒泉市(玉门市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、金塔县、肃北蒙古族自治县、敦煌市)
眉山市(仁寿县、青神县、东坡区、丹棱县、彭山区、洪雅县)
唐山市(滦州市、玉田县、迁西县、路南区、迁安市、古冶区、乐亭县、丰南区、丰润区、曹妃甸区、开平区、路北区、滦南县、遵化市)
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
保存下发
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。
新闻结尾
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