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斩获全国公路交通行业数据要素应用创新大赛二等奖！AI“掐指一算”，把路“变聪明”，让数据“会说话”

2026-08-18

 

隧道股份城市运营荣获
2026年全国公路交通行业数据要素应用创新大赛二等奖
以AI赋能高速公路
让拥堵提前15分钟被“看见”

近日，2026年公路交通行业数据要素应用创新大赛获奖名单正式揭晓，隧道股份城市运营申报的“AI赋能的高速公路拥堵风险预警与主动协同交通管控系统”脱颖而出，斩获大赛二等奖。
该项研究立足于破解高速公路“拥堵常态化”与“治理被动化”的行业矛盾，以多源数据融合和AI技术为核心驱动，打通了从精准感知、短临预测到自动管控、量化评估的全链路闭环，为城市拥堵治理提供了可落地、可复制的新路径。
   

高速运行，治理痛点在哪？

当前，我国高速公路里程已突破19万公里，长三角等主干线流量饱和，部分路段高峰流量超出设计能力，拥堵治理压力持续加大。
行业普遍面临四大挑战：一是视频、ETC、气象等数据系统相对独立，难以深度融合，无法支撑车道级精准感知与微观瓶颈定位；二是短时流量预测准确率不高，拥堵预警滞后，治理较为被动；三是动态车道、限速及匝道联动等路网管控手段高度依托人工经验，缺少分级、分场景标准化管控预案，且策略输出颗粒度较粗，难以实现车道级精准化主动管控；四是管控措施实施后缺乏量化评估，路网优化缺少充分的数据支撑，科学决策能力有待加强。

 

我们如何破题？

针对上述四大行业痛点，项目从系统论视角出发，构建了一套覆盖“感知—分析—决策—管控—发布—评估” 全链条闭环的智慧化运营支撑体系。核心逻辑可以概括为三个层次：以多源数据融合为底座，以AI大模型+仿真双引擎为大脑，以车道级自动管控为手脚，推动高速公路拥堵治理从“被动响应”走向“主动干预”。

- 第一层-
感知
加强数据互联，实现车道级精准感知

项目打通了路侧视频、毫米波雷达、ETC门架、气象监测、施工计划、事故台账以及外部车联网脱敏数据，构建统一时空数据底座，将所有数据对齐至同一桩号体系和统一时间基准。在此基础上，形成“路网—路段—互通—车道”四级细粒度数据组织方式。传统平台仅能提供路段级宏观流量统计，本项目则实现了精确至每一条车道的交通状态感知，哪条车道车速降低、哪条车道大货车密集、哪个互通瓶颈正在形成，全部实时可视、可追溯。经试点路段验证，车辆识别精度达99%以上，事件检测综合准确率不低于90%，真正实现了车道级、全覆盖的交通状态感知能力。

路侧“网格化” 与远端“诱导”的交通感知与信息发布

- 第二层-
分析
AI预测+仿真推演，实现拥堵提前预警与成因自动溯源

感知解决“现在发生了什么”，分析则要回答“即将发生什么”以及“为什么发生”。
在预测层面，项目基于融合后的多维度时序数据，包括历史车流规律、节假日特征、实时气象条件、施工占道计划、事故记录等，训练了交通AI大模型，突破了传统时序预测模型的精度瓶颈。预警提前量从行业传统模式的3至5分钟提升至15分钟，预测准确率超过85%，为前置干预赢得了宝贵的处置窗口。
在溯源层面，系统能够自动关联事故台账、施工计划、气象数据、货车占比等信息，自动区分拥堵成因，例如是常发性潮汐拥堵、恶劣天气导致、事故偶发引发，还是占道施工所致，并输出瓶颈点位、影响范围、预计持续时长等量化分析报告，为后续管控决策提供可解释的数据依据。
与此同时，项目嵌入了SUMO微观交通仿真引擎，构建“AI预测+仿真推演”双引擎联动机制。AI大模型输出短时交通态势后，仿真引擎在虚拟环境中复现车流交织、排队外溢、互通转换和拥堵传导过程，对不同管控方案进行事前预演与效果评估。仿真输出的历史工况反向回流训练大模型，持续提升预测精度，形成“预测—仿真—优化”的自迭代技术闭环。

AI赋能的车道级主动交通管控策略及其自动生成系统

- 第三层-
决策、管控、发布、评估
策略自动生成，三级协同联动，成效量化闭环

感知与分析的价值，最终要落实到快速、精准的管控行动上。
项目采用“路端网格化管控，远端诱导” 的管理思路，针对养护施工、大交通流、突发事件、恶劣天气及大客货5大场景及其业务特征，形成以事件类型、事件程度及实时交通态势为基础的3级480种管控预案，优化标定交通状态判别参数和规则输出值设置，采用“数据+规则+模型”为驱动的主动交通管控，设计优化情报板信息发布样式，实时匹配交通运行环境一键策略联动发布，确保道路平稳、高效及安全通行，提高司乘人员体验感。
在调度层级上，实现道路微观节点、中观路段及宏观路网三层面协同控制，路网区域联动预警与诱导分流管控，融合通信网、感知网及收费网，区域联动互通立交及重点管控路段，融合道路监控、收费等多网信息发布渠道，以及导航等第三方平台/车联网，建立信息互通机制，超视距远端及路侧近端的网格化信息管控服务。
管控方案执行完毕后，系统自动测算平均车速、延误时长、通行能力变化、事故风险等指标，形成管控成效量化评估报告，支撑后续策略优化和路网改造科学决策。从感知到分析，从决策到管控再到发布、评估，所有环节均由数据驱动，形成完整的业务闭环。

 

形成情报板联动发布机制，同时将交通事件信息同步推送到车联网端

 

上述技术体系已在G15嘉浏高速等多条高速工程落地应用，提质增效成果突出。通行效率上，道路平均速度提升23.6%，延误指数下降42%，整体通行效率提升23.5%，可实现路况信息1分钟快速发布，大幅强化路网服务能力。安全管控上，断面速度标准差降低24.7%，有效平稳车流、规避事故风险，事故发生率降低50%。应急保障上，突发事件到位及处置效率提升60%，应急协同能力显著增强。
隧道股份城市运营将继续深耕AI与交通行业的深度融合，以数据为底座、以算法为引擎，持续迭代拥堵预测精度、拓展管控策略智能边界、提升协同调度响应效率，让城市交通更“从容”，用更多“上海经验”为全国城市交通治理贡献智慧与力量。

让城市“这盘棋”
走得更顺、跑得更快、活得更有温度