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行业痛点再注目

动态需求与静态技艺的畛域

在城市化程度加快的布景下，谈路交通需求呈现高度动态化特征：旦夕岑岭潮汐流、节沐日出行波动、突发性拥挤事件等，均对信号为止决议建议实时适配条款。相关词，传统交通讯号优化形态恒久受限于三大瓶颈：

数据感知与决策割裂

依赖东谈主工训诫与短周期交通流访问（如旦夕岑岭2小时流量统计），导致决议估量打算滞后于真确需求。

模子适配技艺有限

传统为止表面对突发拥挤、潮汐车流等场景反馈滞后，短缺动态自稳健性，难以精确形容路口级东谈主车非混行特征。

优化闭环未成形

决议变调依赖东谈主工训诫试错，短缺抓续量化评估与迭代机制，导致60%以上城市路口年均信号决议更新频次不及2次，而现实需求变化周期开阔小于1个月。

DeepSeek本事定位

宏不雅赋能与中不雅冲破

基于大模子的中枢上风，DeepSeek聚焦“动态会诊-科学决策-抓续进化”三大技艺成立，在现存本事限制内已毕价值最大化：

宏不雅路网：需求掂量与计策生成

中不雅调控：数据驱动的动态适配

抓续进化：闭环迭代新范式

范式变革

构建闭环驱动的管理新形态

易华录凭借在交通行业多年的缓堵优化训诫及在交通数据管理方面的专科妙技，构建了缓堵优化智能体。该智能体交融DeepSeek深度念念考推理技艺与易华录专科的信控学问库，简略对现存配时决议进行珍惜问题分析、优化计策呈现，输出优化后的配时决议，并对决议开动后果掂量。这一鼎新搞定决议旨在股东城市交通为止迈上新台阶，使信控配时决议简略更好地得志城市交通出行需求。

av资料库

01

智能会诊，一键优化

缓堵优化智能体，基于路口渠化、近况配时决议及交通流数据，诈欺深度强化学习和信控优化算法，借助DeepSeek大模子智能处理技艺，从车流量、决议相位估量打算等方面进行精确问题分析，建议针对性优化计策，并生成科学配时决议。现时，缓堵优化智能体已集成至易华录自学习优化为止系统，通过API接口为系统提供处事。

智能体进口优化

展示原有决议信息

智能体分析驱散反馈

02

数据驱动，后果量化评估

缓堵优化智能体整合多维度数据进行对比分析，直不雅展示优化前后决议的各异，包括相位相序、配时参数、列队长度以及平均延误等重要意见。依托无数实时和历史数据，智能体还能对新决议进行精确分析与后果掂量，使通行技艺的普及及列队长度的改善一目了然。

新旧决议对比

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用户价值

可感知的渐进式普及

关于交警用户，DeepSeek带来的不仅是本事器具升级，更是管理技艺的质变：

精确化：实时发现路口级瓶颈问题，幸免“一刀切”式优化；

敏捷化：决议迭代周期从“季度级”压缩至“周级”，反馈速率普及5倍；

可抓续化：建树交通管理数字金钱库，股东城市缓堵投入“抓续自优化”新阶段。

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算作处事宇宙300余座城市的智能交通企业，易华录以DeepSeek本事为中枢，构建了“数据发现问题-模子生成建议-东谈主工决策优化-系统考证后果”的闭环管理体系，通过增强东谈主类决策技艺，让交通工程师从繁复的数据清洗中镇定，聚焦于中枢价值创造。改日，跟着感知本事与为止表面的冲破，这一系统将抓续进化——但今天的每一步塌实引申，王人在为城市交通的“可知、可测、可控”奠定基石。

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