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福州市(平潭县、永泰县、闽侯县、长乐区、闽清县、台江区、仓山区、马尾区、鼓楼区、连江县、晋安区、福清市、罗源县)








香港特别行政区  郴州市(汝城县、苏仙区、桂阳县、宜章县、北湖区、安仁县、嘉禾县、永兴县、桂东县、临武县、资兴市)








吉林市(磐石市、桦甸市、舒兰市、龙潭区、永吉县、丰满区、蛟河市、昌邑区、船营区)








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四平市(梨树县、伊通满族自治县、双辽市、铁西区、铁东区)








宿州市(萧县、泗县、埇桥区、砀山县、灵璧县)








中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)








东莞市








盘锦市(双台子区、大洼区、兴隆台区、盘山县)








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








威海市(乳山市、环翠区、文登区、荣成市)








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安康市(石泉县、白河县、镇坪县、岚皋县、平利县、宁陕县、汉滨区、汉阴县、旬阳市、紫阳县)








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河池市(大化瑶族自治县、南丹县、天峨县、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、凤山县、东兰县、金城江区、宜州区、都安瑶族自治县)








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








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黔南布依族苗族自治州(瓮安县、惠水县、荔波县、福泉市、三都水族自治县、罗甸县、都匀市、龙里县、平塘县、长顺县、独山县、贵定县)








朝阳市(龙城区、凌源市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、双塔区、建平县)








大同市(天镇县、左云县、平城区、云冈区、浑源县、云州区、广灵县、灵丘县、新荣区、阳高县)








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潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)








黔东南苗族侗族自治州(丹寨县、锦屏县、剑河县、榕江县、镇远县、黄平县、台江县、施秉县、黎平县、雷山县、天柱县、三穗县、麻江县、从江县、凯里市、岑巩县)








贺州市(富川瑶族自治县、平桂区、钟山县、昭平县、八步区)迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)








西宁市(大通回族土族自治县、城中区、湟中区、湟源县、城东区、城西区、城北区)  吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)








蚌埠市(怀远县、淮上区、五河县、蚌山区、龙子湖区、固镇县、禹会区)








合肥市(肥西县、庐阳区、巢湖市、包河区、长丰县、庐江县、瑶海区、蜀山区、肥东县)








长春市(绿园区、宽城区、农安县、南关区、公主岭市、榆树市、德惠市、九台区、二道区、双阳区、朝阳区)广西壮族自治区








鹤壁市(淇县、淇滨区、山城区、鹤山区、浚县)








临沧市(耿马傣族佤族自治县、临翔区、沧源佤族自治县、云县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、镇康县)








乐山市(金口河区、峨眉山市、夹江县、峨边彝族自治县、沙湾区、马边彝族自治县、五通桥区、沐川县、井研县、犍为县、市中区)








晋中市(平遥县、左权县、榆社县、灵石县、寿阳县、祁县、昔阳县、和顺县、介休市、榆次区、太谷区)








汉中市(城固县、宁强县、佛坪县、勉县、西乡县、洋县、南郑区、留坝县、汉台区、镇巴县、略阳县)








博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、温泉县、阿拉山口市)








焦作市(马村区、孟州市、修武县、中站区、博爱县、沁阳市、温县、解放区、山阳区、武陟县)








鄂尔多斯市(达拉特旗、鄂托克旗、康巴什区、伊金霍洛旗、乌审旗、东胜区、准格尔旗、杭锦旗、鄂托克前旗)








青岛市(平度市、市北区、莱西市、胶州市、城阳区、李沧区、黄岛区、崂山区、市南区、即墨区)








滨州市(滨城区、惠民县、阳信县、沾化区、无棣县、邹平市、博兴县)








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海西蒙古族藏族自治州(都兰县、德令哈市、乌兰县、茫崖市、天峻县、格尔木市)








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








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延边朝鲜族自治州(汪清县、图们市、安图县、和龙市、珲春市、延吉市、敦化市、龙井市)

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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