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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

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范式变革

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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。

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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。

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精准化：实时发现路口级瓶颈问题，避免“一刀切”式优化；

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