“五一”小長假將至，我國許多城市又將迎來出行顶峰，不少游客或许再次遭受“堵在路上看摩肩接踵”的尷尬。但是，交通擁堵並非假期“專屬病”。隨著我國城市化水平不斷进步、機動車保有量持續攀升，擁堵已成為制約城市高質量發展的“頑疾”。

  近年來，各類才智交通技術快速迭代，從態勢感知到智能調控，從被動處置到主動預判，一系列創新技術落地應用，為破解擁堵難題供给了精准高效的解決计划，推動城市交通實現才智變革。

  “曾经靠人工盯著屏幕看擁堵、找事端，不僅累，并且總慢半拍﹔現在系統自己就能感知路況，還能提早預測重點路段擁堵情況，工作功率大幅度的进步。”在遼寧省沈陽市公安局交通办理支隊指揮中心，沈陽市公安局交通办理支隊指揮調度大隊信號办理中隊副中隊長王大鵬指著大屏幕上跳動的車流數據，向記者介紹當地自主研發的交通態勢智能感知系統。

  作為機動車保有量打破350萬輛的城市，沈陽曾長期面臨超飽和車流管控難題。以該市青年大街南段為例，其設計飽和流量為7600輛/時，實際顶峰流量卻高達8300輛/時。過去依賴交警視頻巡查、經驗判斷的管控形式，難以應對當地復雜的交通狀況。2025年，沈陽公安交警啟動交通態勢智能感知系統建設，盤活既有設備、用AI賦能办理。

  該系統凭借AI技術對既有設備進行智能化升級，並交融各類終端的多源數據，為交通態勢綜合感知與預測供给數據支撐。沈陽交警對全市11099處車輛卡口、1295台監控球機等既有設備進行算法賦能，讓這些本来功用單一的老設備搖身一變，成為持續輸出數據的才智終端。

  “這套系統的中心優勢是感知精准、響應快速、預判超前。”王大鵬解釋道，該系統通過計算機視覺技術，可實現違停、擁堵等異常情況的秒級自動捕獲。一旦發現異常，系統會当即生成預警信息，同時自動查找距離最近的執勤民警，下發派警指令，實現“事端發生—系統捕獲—指令下發—警力到場”的全流程閉環，大大縮短出警時間。

  該系統不僅能够實現事端快速處置，并且能做到“未堵先防”。系統交融路況、車流、氣象等數據，構建綜合態勢預測模型，可提早30分鐘推演路網運行狀態，關鍵路段擁堵預測准確率達89.6%。除此之外，系統還融入多模態大模型，拓宽了違法識別范圍，可自動識別改裝車。“我們把民警的研判經驗‘喂’給AI，告訴它哪些車型易改裝、改裝特征是什麼，它就能自動比對車輛注冊圖片和路面圖像，一旦發現異常当即預警。”遼寧省沈陽市公安局交通办理支隊交通科技研發中心民警趙玉龍介紹。

  不久前，四川首套高速公路才智擴容干線通道主動管控系統在成都繞城高速建設完结並開始聯動測試，可實現應急車道“秒級開放、按需智能管控”。經常往复於四川成都與周邊城市的司機，遍及感受到成都繞城高速通行功率顯著进步。

  成都繞城高速作為串聯成都中心城區的中心交通環線，全長85公裡，沿線布設25座互通立交、17個收費站，均匀每3公裡就有一個出入口，車流分合情況極為復雜，是成都車流量最大、日常保暢壓力最杰出的高速公路之一。

  長期以來，高速公路應急車道遵从“全程禁入”的办理原則，除緊急情況外，一切社會車輛一概不得駛入。這導致在日常迟早顶峰及節假期大流量期間，主車道擁堵加劇，而應急車道資源卻閑置。為解決這一問題，此前成都繞城高速在保証安全的前提下，嘗試對應急車道進行彈性開放。不過，曾经該形式首要依賴人工巡查判斷，需求監控人員逐段排查視頻畫面。這不僅耗費很多人力，并且存在擁堵發現滯后、判斷精度缺乏的問題，難以快速響應突發通行狀況，路途通行潛力無法得到充沛釋放。

  蜀道集團川西公司運行調度中心工作人員介紹，不同於以往傳統的應急車道办理形式，此次測試運行的管控系統通過數據驅動的主動管控，解決高速大流量擁堵問題，全方面进步成都繞城環線的通行功率。

  該系統的運行，離不開高密度感知網絡與動態智能算法。成都繞城高速沿線布設了百余套多源交通感知與信息發布設備，每隔300米到500米就設有一個毫米波雷達點位，這些雷達可分車道、分區段實時監測路段內車流的均匀速度、流量和密度。在此基礎上，系統實現了應急車道從“全程禁入”向“按需開放、智能管控、全域聯動”的轉變。

  “依托歷史車流數據，系統會為每個路段、每個點位設置專屬的動態閾值，閾值還會根據車流變化按月、按季度動態調整。”上述工作人員介紹，當某一路段的三項指標同時達到閾值，系統會马上彈窗預警，向工作人員推送應急車道開啟建議，把原來的“人工找擁堵”變成“系統主動報擁堵”，為應急車道“秒級開放”供给支撐。

  該系統自2026年1月試點運行。僅2026年春運期間，成都繞城高速才智擴容路段已累計開放應急車道超310次，開放總時長近800小時，為1600余萬輛車供给通行服務。

  “雙碑地道出口突發擁堵，持續時長36秒，已推送預警至轄區交警。”重慶市公安局交通办理總隊指揮中心的大屏幕上忽然彈出這樣一條信息。幾分鐘后，導航軟件上該路段本来表明暢通的綠色，逐漸轉變為代表緩行狀態的黃色。而此時，接到預警信息的交警已趕赴現場進行處置，防止擁堵進一步擴大。這一幕，正是重慶異常擁堵識別智能體“上崗”后的真實場景。

  重慶地势復雜，地道、橋梁眾多，交通流量時空散布不均，車輛毛病、突發事端等非預期事情極易引發部分擁堵。若不能及時發現處置，部分擁堵很或许發展為大面積擁堵。為破解這一難題，重慶通用AI研究院聯合重慶市公安局交通办理總隊，開發出異常擁堵識別智能體。

  “智能體發現異常擁堵的速度，往往比導航軟件快。”重慶通用AI研究院行業智能體中心主任陳崇雨介紹，與迟早顶峰构成的常態擁堵不同，該智能體重點識別的是車輛毛病、突發事端、部分車流異常等非預期事情。該智能體採用獨特的概率語法模型，實現了異常擁堵的快速識別與預警，其技術優勢在於不依賴異常樣本、自適應才能強。

  “我們的思路是‘先學正常，再找異常’。”陳崇雨解釋，傳統模型需求學習很多標注好的擁堵、事端數據，而該智能體通過概率語法模型，先學習不同路段、不同時段的正常交通運行狀態，比方車流速度、行駛間距等，树立正常交通行為的基准模型。一旦發現與正常行為明顯不同的情況，它會先將其識別為異常，再判斷其是否為擁堵或突發事端。

  據了解，該智能體已在重慶市公安局交通办理總隊上線，在一些先行布置路段，其識別准確率已達到95%。智能體僅用1分鐘便可完结從識別異常擁堵到發出警報的任務，大幅減少了人工巡查的工作量。本年，該智能體的應用范圍有望逐渐擴大。

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