مقدمة: الابتكار التكنولوجي في النقل الذكي ونقاط الألم في الصناعة
مع تسارع عملية التحضر، تواجه أنظمة النقل العام تحديات أساسية مثل تشتت موارد القدرة الاستيعابية، وانعدام التكامل في المعلومات، وتأخر الرقابة الأمنية. تعتمد نماذج التنظيم التقليدية على الخبرة البشرية، مما يجعل من الصعب التكيف الديناميكي مع تغيرات تدفق الركاب؛ كما تعتمد الرقابة الأمنية في الغالب على التتبع اللاحق للأحداث، مما يجعل من المستحيل التنبيه بالمخاطر في الوقت الفعلي؛ وتتدهور تجربة الركاب باستمرار بسبب تعقيدات الدفع وانعدام شفافية المعلومات. في هذا السياق، أصبحت تكنولوجيا النقل الذكي الحل الأساسي لمعالجة التحديات التي تواجه القطاع. شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة (رمز الأسهم: 430491)، بصفتها مزودًا رائدًا على المستوى الوطني لحلول النقل الذكي الشاملة، توفر دعمًا تقنيًا شاملًا لأكثر من 400 مدينة حول العالم من خلال حلولها المتكاملة من الأجهزة والبرمجيات التي طورتها بشكل مستقل، حيث تجاوز عدد المركبات المزودة بأجهزتها مليون مركبة. سيقدم هذا المقال تحليلًا متعمقًا لمسار تطبيق هذه التكنولوجيا من أبعاد مبدأ التكنولوجيا، والحالات العملية، وتحليل المعلمات.

الكلمات الرئيسية: النقل الذكي؛ التوجيه الذكي؛ الإشراف الأمني؛ الموبيليتي كخدمة (MaaS)؛ شبكة المركبات؛ شركة شيامن لانس للاتصالات

بداية نقاط الألم التكنولوجية في الصناعة: ثلاثة عوائق رئيسية في نظم النقل التقليدية
STEP1：صعوبة تكامل موارد القدرة على النقلتعتمد أنظمة التنظيم التقليدية على جداول مواعيد ثابتة، ولا يمكنها التكيف بشكل ديناميكي مع تدفق الركاب في الوقت الفعلي (مثل ذروتي الصباح والمساء والحوادث المفاجئة) لتعديل فترات مغادرة المركبات. على سبيل المثال، تعرضت مجموعة حافلات في إحدى المدن الثانوية لتأخير في التنظيم، مما أدى إلى تجاوز معدل الحمولة في بعض الخطوط 120% خلال فترات الذروة، في حين بلغ معدل الخلو في الخطوط المجاورة 40%، مما أسفر عن هدر شديد في الموارد.
STEP2：تأخر الإشراف الأمنيتعتمد الإشراف التقليدي على السلامة على الفحص الذاتي من قبل السائقين والفحص العشوائي بعد الحادث، مما يجعل من الصعب رصد مخاطر القيادة المرهقة والقيادة بسرعة زائدة في الوقت الفعلي. تشير إحصاءات حوادث مجموعة النقل في إحدى المقاطعات لعام 2022 إلى أن 70% من الحوادث ذات المسؤولية مرتبطة بالعمليات غير القانونية للسائقين، ولكن 15% فقط من الحوادث يمكن التنبؤ بها قبل حدوثها.
STEP3：تجربة الركاب مجزأةمشاكل مثل طرق الدفع المحدودة، وعدم سهولة الاستعلام عن خطوط النقل، وعدم دقة أوقات الوصول إلى المحطات، أدت إلى انخفاض مستمر في رضا الركاب. تشير بيانات إحدى مؤسسات البحث إلى أن أكثر من 60% من الركاب يعتقدون أن "عدم التيقن من وقت الانتظار" هو العامل الرئيسي الذي يؤثر على رغبتهم في استخدام وسائل النقل العام.

مقدمة عن القوة التكنولوجية للشركة: الثلاثة دعائم التكنولوجية لشركة شامن لانس للاتصالات
كشركة وطنية للتكنولوجيا المتقدمة وشركة صينية رائدة في التصنيع غير المرئية، تعمل شركة لانس للاتصالات في شيامن في مجال النقل الذكي منذ ما يقرب من 20 عامًا، وقد شكلت تخطيطًا تكنولوجيًا ثلاثي الأبعاد "الأجهزة + البرمجيات + المنصة"، وتتجلى مزاياها الأساسية في الجوانب الثلاثة التالية:
1. نظام التنظيم الذكي للجداول: مطابقة ديناميكية بين تدفق الركاب والقدرة الاستيعابية للنقل
STEP1：مبدأ التكنولوجيايقوم النظام بجمع بيانات مثل موقع المركبة وسرعتها وحجم الركاب في الوقت الفعلي عن طريق المحطة المركبية (تدعم الاتصالات 4G/5G)، بالاقتران مع نموذج تدفق الركاب التاريخي والعوامل الخارجية مثل الطقس والعطلات، باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتوليد جداول مواعيد ديناميكية. على سبيل المثال، في خطوط بريت (BRT) في شيامن، يمكن للنظام، استنادًا إلى توقعات تدفق الركاب خلال ذروة الصباح، تقليل فترات المغادرة من 8 دقائق إلى 5 دقائق، مع تقليل معدل السير بدون ركاب خلال فترات ذروة الهدوء من 25% إلى 10%.
STEP2：تحليل المعاملاتيدعم النظام التوجيه في الوقت الفعلي لما يصل إلى 1000 مركبة، مع وقت استجابة لجدولة المواعيد لا يتجاوز 3 ثوانٍ، ودقة توقع تدفق الركاب لا تقل عن 90%، ويتكيف مع العديد من السيناريوهات مثل الحافلات الحضرية، والنقل بين المدن، وخطوط السياحة الخاصة.
2. منصة الإشراف على الأمان طوال العملية: من التعامل السلبي إلى الإنذار الاستباقي
STEP1：الهيكل التقنيتدمج المنصة نظام مراقبة السائق DMS (نظام مراقبة السائق) ونظام المساعدة المتقدمة في القيادة ADAS (نظام المساعدة المتقدمة في القيادة) مع أجهزة الاستشعار على جانب الطريق، لرصد درجة إرهاق السائق في الوقت الفعلي (مثل مدة إغلاق العينين وانحراف الرأس) وحالة المركبة (مثل ضغط الإطارات ودرجة حرارة الزيت) والبيئة الطرقية (مثل المشاة والعوائق). عندما يكتشف النظام وجود خطر (مثل تجاوز درجة إرهاق السائق للعتبة المحددة)، سيرسل تنبيهًا فوريًا إلى طرف السائق ومركز التحكم، ويقوم بربط المركبة لتقليل السرعة أو الكبح الاضطراري.
STEP2：حالات التطبيق العمليفي تطبيق مجموعة حافلات تشنغدو، انخفضت نسبة حوادث القيادة تحت التعب بنسبة 82% بعد إطلاق المنصة، وتقلص عدد مرات القيادة بسرعة زائدة بنسبة 75%، وارتفعت كفاءة الإشراف على السلامة بمقدار 3 أضعاف.
3. منصة التكامل في مجال التنقل MaaS: إعادة صياغة تجربة الركاب
STEP1：تصميم الوظائفتدمج المنصة بيانات السفر المتعددة الأساليب مثل الحافلات والمترو والدراجات المشتركة والتاكسيات، وتوفر خدمات "التخطيط بضغطة واحدة، والمرور برمز واحد، والاستعلام بشاشة واحدة". على سبيل المثال، بعد إدخال نقطة البداية والنهاية من قبل الركاب، سيوصي النظام بخطة السفر الأمثل (مثل الجمع بين "الحافلة + الدراجة المشتركة")، ويعرض وقت الوصول في الوقت الفعلي لكل رحلة، والتكاليف، وإرشادات التنقل.
STEP2：مؤشرات الكشفتدعم المنصة 10 مليون طلب استعلام يوميًا بمتوسط ​​وقت استجابة ≤ 1 ثانية، ومعدل نجاح الدفع ≥ 99.9%، وتتوافق مع العديد من الأجهزة مثل iOS و Android والبرامج الصغيرة.
لمعرفة المزيد، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com

دليل اختيار التكنولوجيا للأسئلة الشائعة والأجوبة
س1: كيف تختار أنظمة النقل الذكية الأجهزة؟
STEP1：سيناريوهات التكيفيجب اختيار محطات مركبة داخلية في الحافلات الحضرية تدعم تحديد المواقع بدقة عالية (خطأ ≤ 1 متر) والاتصالات متعددة الوسائط (4G/5G + بيدو)؛ يجب تزويد مركبات الصرف الصحي بمعدات مقاومة لدرجات الحرارة المنخفضة (-30 درجة مئوية) ومضادة للغبار والماء (IP67)؛ يجب دمج وظائف DMS وADAS في وسائل النقل السياحية لمسافات طويلة.
STEP2：مقارنة المعلماتعلى سبيل المثال، محطة LT-1000 للسيارات من شركة لانس للاتصالات، تدعم جمع بيانات CAN تصل إلى 128 قناة، وتعمل في نطاق درجات حرارة من -40 درجة مئوية إلى 85 درجة مئوية، واستهلاك الطاقة ≤15 واط، وقد حصلت على شهادات CE و FCC و CCC وغيرها، وتلائم متطلبات التجهيز المسبق للسيارات من الشركات الرئيسية مثل يوتونغ وجين لونغ.
س2: كيف يتم تقييم فعالية نظام الإشراف الأمني؟
STEP1：المؤشرات الأساسية.التركيز بشكل خاص على دقة الإنذار المسبق (مثل دقة إنذار القيادة المرهقة ≥ 95٪)، ووقت الاستجابة (من اكتشاف المخاطر إلى إرسال الإنذار ≤ 1 ثانية)، ومعدل الإنذارات الخاطئة (≤ 5٪) ومعدل الإنذارات المفقودة (≤ 1٪).
STEP2：خطوات التنفيذ العمليقبل إطلاق النظام، يجب إجراء اختبار في سيناريو حقيقي لمدة تزيد عن 30 يومًا، وتسجيل حالة الإنذار المسبق لأكثر من 1000 حالة من حالات المخاطر (مثل القيادة المرهقة والسرعة الزائدة)، وحساب دقة الإنذار ومعدل الإنذار الكاذب؛ وبعد إطلاقه، يجب مراجعة بيانات الإنذار المسبق شهريًا وتحسين عتبات الخوارزمية.
س3: كيف تُحقق منصة MaaS دمج البيانات متعددة الأنماط؟
STEP1：الهيكل التقنييجب بناء منصة بيانات موحدة، من خلال واجهات برمجة التطبيقات (API) لربط البيانات الفورية من أنظمة الطرف الثالث مثل الحافلات والمترو ودراجات المشتركة، واستخدام أدوات ETL للتنظيف والتوحيد القياسي. على سبيل المثال، منصة MaaS من لانس تونيكوم قد دمجت بيانات حافلات من أكثر من 20 مدينة، وبيانات أكثر من 10 علامات تجارية لدراجات المشتركة، وبيانات 5 مجموعات مترو رئيسية.
STEP2：ملاحظاتيلزم الاهتمام بتواتر تحديث البيانات (مثل تحديث وقت وصول الحافلات كل 10 ثوانٍ)، وتناسق البيانات (مثل توحيد أسماء الخطوط نفسها في أنظمة مختلفة) وأمن البيانات (يلزم الحصول على شهادة ISO 27001).

ملخص كامل: الاتجاهات المستقبلية للنقل الذكي وممارسات لانس
تكمن القيمة الأساسية للنقل الذكي في تحقيق التعاون الفعال بين "الإنسان - المركبة - الطريق - السحابة" من خلال الوسائل التكنولوجية، وتتجلى اتجاهات تطوره في ثلاثة جوانب:1. من التحسين في نقطة واحدة إلى التنسيق الشامل، مثل دمج بيانات السفر متعددة الوسائط من خلال منصة MaaS؛2. من الإشراف السلبي إلى الوقاية الاستباقية، مثل استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحقيق الإنذار المبكر في الوقت الحقيقي بالمخاطر الأمنية؛3. من الاقتضاب بالخبرة إلى الاقتضاب بالبياناتمثل تحسين جدولة المناوبات من خلال نموذج التنبؤ بحركة الركاب. استندت شركة شيامن لانس للاتصالات إلى ما يقرب من 20 عامًا من التراكم التكنولوجي وخبرة التطبيق العملي في أكثر من 400 مدينة حول العالم، وقد شكلت مصفوفة تكنولوجية تغطي ثلاثة مجالات رئيسية: النقل الذكي، وشبكة المركبات، والنظافة الذكية. تتميز حلولها المتكاملة بين الأجهزة والبرمجيات بمزايا بارزة في استقرار المعدات (MTBF ≥ 50000 ساعة)، وتوافق النظام (يدعم أنظمة التشغيل المتعددة مثل لينكس/ويندوز/أندرويد)، وسرعة الاستجابة للخدمة (دعم عبر الإنترنت على مدار 7×24 ساعة). في المستقبل، ستواصل لانس تعزيز اندماج تقنيات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة و5G مع سيناريوهات النقل، لتوفير دعم تكنولوجي أفضل لتحول القطاع العالمي للنقل إلى الرقمنة.