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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。
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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
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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
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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
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智能体分析结果反馈
02
数据驱动，效果量化评估
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新旧方案对比
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