城市交通拥堵治理解决方案
依托百度业界领先的地图、AI、知识图谱等技术及互联网数据能力，形成以“1+4+N”为核心的城市交通拥堵治理解决方案，构建全路网感知、全要素融合、全业务智能的交通治理新体系。
- 现状和难点
- 解决方案架构
- 典型应用场景
- 方案价值与优势
- 典型应用案例
- 相关解决方案
- 生态合作计划
- 立即咨询
现状和难点
上下班高峰期拥堵的，不仅一线城市、二三线及人流密集的旅游型城市已经成为常态，堵车问题已经严重加剧经济运输成本，影响经济建设。
解决方案架构
通过建设城市交通大脑，支撑多业务应用场景应用，实现城市交通运行管理服务态势实时感知、设施动态调控、运行安全绿色、道路畅通高效。
典型应用场景
全路网拥堵态势实时感知，自动发现拥堵及趋势
通过融合全路网数据监控由事故、路口死锁、溢流、交通事故等异常行为引起的拥堵，根据用户上报的危险点、事故点位进行拥堵预警，精准预警到源头和异常拥堵演变的趋势。
多手段治理拥堵，最小化拥堵对交通运行的影响
通过多种手段治理拥堵，降低拥堵对交通运行产生的不利影响：利用 AI 视觉实时检测路面违停、事故等 16 种常见路面事件， 引导事件快速处理；利用融合全路网的数据动态制定信控优化配时方案，提高路网运行效率；利用大数据算法分析拥堵重点路段，从源头治理拥堵隐患；通过 G 端和 C 端的信息发布平台及时、准确发布道路状态信息和拥堵预警信息，合理疏导交通流量。
拥堵评价工具组件和交通运行报告，多尺度反馈治理效果
通过拥堵六维特征画像、重点道路监控、交通流 OD 分析、城市交通报告等工具组件量化评价拥堵治理效果，为进一步优化治理提供依据。
方案价值与优势
依托于百度地图强大的基础路网数据源，将 400+ 各类道路精细化属性进行深度业务定制，形成智能交通业务网络， 保障交通业务稳定性和可计算性。
创新地将互联网交通态势、人口迁徙等数据应用在交通治理中，提供从拥堵发现到治理评价的全流程能力支撑，实现对城市交通拥堵的闭环治理。
客户案例
百度 Apollo： 起飞的智能交通
在道路方面，百度 Apollo 智能交通可以让交通设施的智能化、信息化水平达到 I3、I4 等级，同时，基于 C—V2X 的车路协同系统完成智能交通规模化部署，通过运用多元传感器感知融合、大数据分析、交通仿真一系列技术，来缓解路口、路段、区域拥堵等。
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某高新区构建“全息感知、全域协同”的智慧交通系统
某高新区创建以来已汇聚了 32000 家企业，人群规模不断扩大，道路交通供需矛盾日益明显，智慧交通建设的需求愈发明显。百度为该高新区打造“全息感知、全域协同”的新一代智慧交通系统。项目一期上线运行后，有效减少绿灯空放和排队现象，提高路口通行效率。某重点路口绿灯空放时间降低了 30%，拥堵指数下降 8%，早晚高峰双向通行速度提升 20%，双向行程延误下降 27%，路口溢流的情况基本消除，高峰期仅需要一名警力，真正实现了科技强警，大大地解放了警力。
相关解决方案
城市AI服务中心
百度城市AI 服务中心依托百度自主知识产权、开源、开放的PaddlePaddle和自主可控的 AI 芯片，实现多算法统一管理，构筑统一的 AI 算力资源池，降低国产芯片使用难度，提升AI算力使用效率。