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衡水市(安平县、饶阳县、故城县、武强县、武邑县、深州市、阜城县、枣强县、桃城区、景县、冀州区)








衢州市(龙游县、开化县、江山市、衢江区、柯城区、常山县)








商丘市(柘城县、夏邑县、睢阳区、虞城县、睢县、永城市、民权县、梁园区、宁陵县)  保山市(腾冲市、施甸县、昌宁县、龙陵县、隆阳区)








开封市(鼓楼区、顺河回族区、禹王台区、尉氏县、祥符区、龙亭区、通许县、杞县、兰考县)








双鸭山市(岭东区、集贤县、饶河县、宝清县、友谊县、尖山区、宝山区、四方台区)








澳门特别行政区玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、华宁县、新平彝族傣族自治县、江川区、澄江市、红塔区、峨山彝族自治县、易门县)








长春市(绿园区、公主岭市、德惠市、九台区、朝阳区、宽城区、二道区、农安县、榆树市、双阳区、南关区)  长沙市(天心区、望城区、芙蓉区、雨花区、浏阳市、宁乡市、开福区、长沙县、岳麓区)








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防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)








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宝鸡市(眉县、凤县、陇县、渭滨区、麟游县、千阳县、岐山县、陈仓区、扶风县、凤翔区、太白县、金台区)








海东市(互助土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、乐都区、平安区、民和回族土族自治县)
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九江市(都昌县、浔阳区、彭泽县、柴桑区、濂溪区、武宁县、永修县、德安县、湖口县、共青城市、修水县、瑞昌市、庐山市)








嘉兴市(秀洲区、海盐县、嘉善县、平湖市、海宁市、南湖区、桐乡市)








晋城市(沁水县、城区、高平市、阳城县、泽州县、陵川县)








六安市(裕安区、霍邱县、叶集区、金寨县、舒城县、金安区、霍山县)  衡阳市(蒸湘区、衡南县、衡阳县、南岳区、耒阳市、衡东县、珠晖区、衡山县、祁东县、常宁市、雁峰区、石鼓区)








哈尔滨市(呼兰区、南岗区、方正县、松北区、香坊区、五常市、通河县、双城区、木兰县、巴彦县、延寿县、阿城区、平房区、依兰县、道里区、宾县、尚志市、道外区)








广州市(黄埔区、白云区、越秀区、从化区、增城区、天河区、荔湾区、花都区、海珠区、番禺区、南沙区)








龙岩市(武平县、新罗区、上杭县、漳平市、永定区、连城县、长汀县)合肥市(包河区、长丰县、肥东县、蜀山区、巢湖市、肥西县、庐阳区、瑶海区、庐江县)








百色市(田东县、凌云县、隆林各族自治县、平果市、田林县、靖西市、田阳区、那坡县、乐业县、右江区、德保县、西林县)  宣城市(绩溪县、宁国市、广德市、旌德县、郎溪县、宣州区、泾县)








达州市(大竹县、达川区、渠县、通川区、宣汉县、万源市、开江县)








娄底市(涟源市、双峰县、冷水江市、新化县、娄星区)








西安市(灞桥区、雁塔区、鄠邑区、临潼区、蓝田县、高陵区、碑林区、阎良区、莲湖区、长安区、新城区、未央区、周至县)邢台市(信都区、广宗县、新河县、襄都区、宁晋县、南和区、沙河市、内丘县、平乡县、柏乡县、临城县、任泽区、清河县、隆尧县、南宫市、临西县、威县、巨鹿县)








玉树藏族自治州(称多县、玉树市、治多县、囊谦县、曲麻莱县、杂多县)








拉萨市(城关区、当雄县、达孜区、曲水县、尼木县、堆龙德庆区、林周县、墨竹工卡县)








黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、普安县、兴义市、册亨县、晴隆县、贞丰县、安龙县、望谟县)








唐山市(路北区、古冶区、迁安市、乐亭县、遵化市、路南区、开平区、丰南区、迁西县、曹妃甸区、滦南县、滦州市、玉田县、丰润区)








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南昌市(东湖区、红谷滩区、南昌县、青云谱区、进贤县、西湖区、安义县、青山湖区、新建区)








鹤岗市(绥滨县、兴山区、萝北县、南山区、向阳区、兴安区、工农区、东山区)








揭阳市(榕城区、揭东区、揭西县、惠来县、普宁市)








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自贡市(沿滩区、荣县、贡井区、大安区、自流井区、富顺县)








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吕梁市(临县、文水县、交口县、离石区、兴县、交城县、中阳县、岚县、柳林县、方山县、汾阳市、石楼县、孝义市)








凉山彝族自治州(雷波县、宁南县、甘洛县、冕宁县、木里藏族自治县、盐源县、会东县、越西县、布拖县、西昌市、金阳县、会理市、昭觉县、喜德县、美姑县、德昌县、普格县)








张家界市(武陵源区、慈利县、永定区、桑植县)








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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

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。

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