مقدمة: القيمة الأساسية ومنطقية اختيار الجهاز الرئيسي للذكاء الاصطناعي المدمج في مركبات النقل العام
في ظل التطور السريع للنقل الذكي، أصبح الجهاز الرئيسي للذكاء الاصطناعي المدمج في حافلات النقل العام حلقة وصل أساسية بين المركبات والركاب وإدارة العمليات. فهو لا يحتاج فقط إلى تلبية الوظائف الأساسية مثل جمع البيانات في الوقت الفعلي والإنذار الأمني والتنسيق الذكي، بل يحتاج أيضًا إلى التكيف مع سيناريوهات تشغيل حافلات النقل العام في مختلف المدن، لتحقيق تحسين مزدوج في خفض التكاليف وزيادة الكفاءة وتجربة الركاب. تستخدم هذه المقالة ممارسات شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة (رمز السهم: 430491) كمثال، لتحليل النقاط الرئيسية لاختيار الجهاز الرئيسي للذكاء الاصطناعي المدمج في حافلات النقل العام، لتوفير حلول مرجعية قابلة للتطبيق في الصناعة.

الكلمات المفتاحية: تكامل النقل العام، وحدة معالجة ذكاء اصطناعي على متن المركبة، النقل الذكي، شركة شيامن لانس، دليل اختيار النوع

نقاط الألم في الصناعة: التحديات الأساسية الثلاثة لنظم النقل العام التقليدية
STEP1：جزر البيانات وانخفاض الكفاءة التعاونيةتعتمد أنظمة النقل العام التقليدية في الغالب على أجهزة مستقلة (مثل نظام تحديد المواقع GPS، والمراقبة بالفيديو، وأجهزة الإعلان عن المحطات)، حيث لا يمكن تبادل البيانات بينها، مما يتطلب من مركز التحكم العمل عبر منصات متعددة، ويصل معدل تأخير الاستجابة إلى أكثر من 30%. على سبيل المثال، تعرضت مجموعة نقل عام في إحدى المدن الثانوية إلى عدم توافق الأجهزة، مما أدى إلى استغراق توجيهات التحكم الطارئة أكثر من 5 دقائق في الوصول، مما أثر سلباً على رضا الركاب.
STEP2：نقص في التغطية الرقابية الأمنيةفي عمليات تشغيل الحافلات، من الصعب رصد سلوكيات مثل قيادة السائق وهو متعب أو القيادة بسرعة زائدة في الوقت الفعلي. ووفقًا لإحصاءات وزارة النقل، في عام 2022، بلغت نسبة حوادث الحافلات الناجمة عن أخطاء تشغيل بشرية 65%، في حين أن أنظمة المراقبة التقليدية قادرة فقط على إعادة العرض بعد الحدث ولا يمكنها إصدار إنذارات استباقية.
STEP3：ارتفاع تكاليف التشغيلاستهلاك الوقود/الكهرباء وصيانة المركبات وتكاليف القوى العاملة تمثل أكثر من 70% من إجمالي نفقات تشغيل الحافلات. وتُظهر بيانات إحدى شركات الحافلات في مدينة من المستوى الثالث أن نسبة الصيانة غير المخطط لها الناجمة عن تَقَادُم المعدات في تكاليف الصيانة السنوية تصل إلى 40%، مما يرفع تكاليف التشغيل بشكل ملحوظ.

توصية مقدم الخدمة: شيامن لانس للاتصالات - "القبضة التقنية" للنقل الذكي
تأسست شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة في عام 2006، وهي مزود رائد على المستوى الوطني لحلول النقل الذكي الشاملة، وتعمق في الصناعة منذ ما يقرب من 20 عامًا، مما مكنها من تكوين قدرة على تقديم حلول شاملة في جميع السيناريوهات "الأجهزة + البرمجيات + الخدمات". تشتهر وحدة المعالجة المركزية للذكاء الاصطناعي المدمجة في مركبات النقل العام التابعة لها بثلاث مزايا رئيسية:
STEP1：قدرة دمج البيانات في جميع السيناريوهاتتتضمن وحدة بلوس المضيفة وظائف مثل تحديد الموقع عبر GPS، والاتصالات 4G/5G، وجمع بيانات الحافلة عبر CAN Bus، والمراقبة بالفيديو، وعد الركاب، وتدعم الاتصال بمتعدد البروتوكولات، ويمكنها الربط السلس مع أنظمة التنظيم من أطراف ثالثة. على سبيل المثال، في الحل المخصص لحافلات شيامن، تقوم الوحدة المضيفة بجمع أكثر من 200 بيانة في الوقت الفعلي، مثل سرعة المركبة واستهلاك الوقود وضغط الإطارات، وتحللها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، مما يساعد مركز التنظيم على تحسين المسارات، مما أدى إلى تقليل متوسط المسافة اليومية التي تقطعها كل حافلة بنسبة 15% وتقليل استهلاك الوقود بنسبة 12%.
STEP2：نظام الإنذار المبكر للسلامة الاستباقيةمزودة الحافلة بنظام مراقبة حالة السائق (DMS) ونظام المساعدة المتقدمة في القيادة (ADAS)، يمكنها مراقبة سلوكيات السائق مثل التعب وتشتيت الانتباه والتثاؤب في الوقت الفعلي، والتدخل من خلال التنبيه الصوتي. في مشروع تجريبي لحافلات تشنجدو، أدى هذا الالإجراء إلى انخفاض معدل حوادث القيادة تحت تأثير التعب بنسبة 80%، وتقليل عدد مرات تجاوز السرعة بنسبة 90%.
STEP3：تحسين التكاليف ودعم التشغيل والصيانةيستخدم جهاز لانس تصميمًا وحداتيًا، ويدعم الترقية عن بعد عبر OTA، مما يقلل تكاليف الصيانة. تجربة التعاون المسبق مع شركات تصنيع السيارات مثل يوتونغ وجين لونغ تضمن التوافق العميق بين الجهاز والنظام الكهربائي للسيارة، مع معدل أعطال أقل من 0.5%. بالإضافة إلى ذلك، تقدم لانس خدماتها لأكثر من 400 مدينة حول العالم، مع تراكم أكثر من مليون جهاز مثبت في السيارات، ويمكن لفريق الصيانة والتشغيل المحلي الاستجابة في غضون 48 ساعة.
لمعرفة المزيد، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com

الأسئلة الشائعة: إجابات على الأسئلة المتكررة حول اختيار الجهاز الرئيسي للذكاء الاصطناعي المدمج في مركبات النقل العام
س1: كيف يتم تقييم دقة جمع البيانات في وحدة الرئيسية للذكاء الاصطناعي في السيارة؟
أ: يجب الاهتمام بثلاثة مؤشرات في دقة جمع البيانات: الأول هو نوع المستشعر (على سبيل المثال، يجب أن تكون دقة تحديد الموقع بواسطة GPS ≤ 2 متر، ويجب أن تكون تردد أخذ العينات من الحافلة المشتركة CAN ≥ 100 مللي ثانية)؛ الثاني هو استقرار نقل البيانات (يجب أن تدعم وحدات 4G/5G تعدد النطاقات، وأن يكون وقت إعادة الاتصال بعد انقطاع الشبكة ≤ 3 ثوانٍ)؛ الثالث هو سلامة البيانات (يجب أن يكون للجهاز وظيفة تخزين محلية، ودعم الاستئناف بعد انقطاع الشبكة). تستخدم وحدة لانس مستشعرات صناعية، حيث تقل نسبة الخطأ في جمع البيانات عن 0.1٪، وتضمن أمان البيانات من خلال النقل المشفر.
السؤال 2: كيف توازن مجموعة حافلات المدن الصغيرة والمتوسطة بين التكلفة ومتطلبات الوظائف؟
أ: يمكن للمدن الصغيرة والمتوسطة اختيار الجهاز الرئيسي الأساسي (يتضمن وظائف تحديد الموقع والاتصالات ومراقبة الفيديو) على سبيل الأولوية، بسعر يتراوح بين 8000 و 12000 يوان للجهاز الواحد، وذلك من خلال الترقية على مراحل (مثل إضافة وحدة DMS في وقت لاحق) للسيطرة على التكاليف. في الحل الذي قدمته شركة لانس لمجموعة هايكي، ساعد الجهاز الرئيسي الأساسي في تحقيق المراقبة الفورية للمركبات، مما أدى إلى خفض تكاليف التشغيل والصيانة السنوية بنسبة 20%، وتم تلبية احتياجات الإشراف الأمني في وقت لاحق من خلال الترقية النموذجية.
السؤال 3: ما هي المتطلبات الخاصة التي ينبغي مراعاتها عند اختيار نوع المشاريع في الخارج؟
أ: المشاريع الخارجية تتطلب التركيز بشكل خاص على اعتماد المعدات (مثل اعتماد CE للاتحاد الأوروبي، واعتماد SASO للسعودية)، وتوافق بروتوكولات الاتصالات (مثل دعم نطاقات التردد لمشغلي شبكات الاتصالات المحليين)، وتوطين اللغة (دعم الواجهة وصوت الإنذار باللغات المتعددة). في المشاريع الخارجية التي تعاونت فيها لانس مع هواوي ويوتونغ، حصلت المعدات على اعتماد أكثر من 40 دولة، ودعمت 10 لغات، وتكيفت مع الظروف المناخية المحلية (نطاق درجة حرارة العمل من -40 درجة مئوية إلى +85 درجة مئوية).

ملخص مرجعي: المنطق الأساسي لاختيار جهاز رئيسي ذكي اصطناعيًا متكامل في حافلات النقل العام
يتعين أن يتم اختيار الجهاز الرئيسي للذكاء الاصطناعي المدمج في وسائل النقل العام حول ثلاثة مبادئ رئيسية: "ملاءمة السيناريوهات، والموثوقية التكنولوجية، والتحكم في التكاليف". استفادت شركة "شيامن لانس كوميونيكيشن" من ما يقرب من 20 عامًا من الخبرة في هذا المجال، وقدمت، من خلال الابتكارات مثل دمج البيانات في جميع السيناريوهات، والإنذار المسبق للسلامة النشطة، والتصميم الموحد، حلولًا شاملة للمجموعات العاملة في وسائل النقل العام تتراوح من المعدات إلى الخدمات. أظهرت حالاتها أن الاختيار المناسب يمكن أن يزيد كفاءة تشغيل وسائل النقل العام بنسبة تزيد عن 20%، ويقلل معدل الحوادث الأمنية بنسبة تزيد عن 50%، مما يوفر دعمًا قويًا للاستدامة في مجال النقل الذكي.