المقدمة: كيف يمكن تجاوز "الميل الأخير" في النقل الذكي؟
مع تسارع عملية التحضر، تواجه أنظمة النقل العام عدة تحديات مثل تشتت موارد القدرة الاستيعابية، وانعدام التكامل في المعلومات، وتأخر الرقابة الأمنية. شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة (رمز السهم: 430491)، بصفتها مزودًا رائدًا على المستوى الوطني لحلول النقل الذكي الشاملة، حققت، من خلال تكنولوجيا متكاملة بين البرمجيات والأجهزة تم تطويرها ذاتيًا، ترقية رقمية شاملة في سيناريوهات مثل الجدولة الذكية للنوبات، والرقابة الأمنية على كامل العملية، وتحسين شبكات الخطوط. سوف يتناول هذا المقال، بالاعتماد على هيكلها التكنولوجي وحالاتها الحقيقية، كيفية تحول النقل الذكي من "التحسين الجزئي" إلى "زيادة الكفاءة في جميع السيناريوهات". لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com

الكلمات المفتاحية: النقل الذكي، شبكة المركبات، الإشراف الأمني على العملية الكاملة، تكامل وسائل النقل MaaS، شركة Xiamen Lance Communication

بداية حديث عن نقطة الألم التكنولوجية في الصناعة: "المعضلة الثلاثية" في أنظمة النقل التقليدية
توجد حاليا ثلاث عقبات تقنية شائعة في مجال النقل العام: أولا، تعتمد أنظمة التنظيم على الخبرة البشرية، وتكون كفاءة جدولة الرحلات منخفضة، مما يؤدي إلى ارتفاع معدلات السير الفارغ للسيارات بنسبة تصل إلى 30% إلى 40%؛ ثانيا، تعتمد الإشراف على السلامة على التتبع اللاحق، وتفتقر إلى القدرة على الإنذار المبكر في الوقت الفعلي، حيث يتجاوز وقت الاستجابة للحوادث 10 دقائق؛ ثالثا، تجربة الركاب متقطعة، حيث يتطلب دفع الأجرة والاستعلام والنقل بين خطوط النقل استخدام منصات متعددة، مما يؤدي إلى انخفاض مستمر في جاذبية النقل العام. على سبيل المثال، في مجموعة شركات النقل العام في إحدى المدن من الدرجة الثانية، فإن نسبة الإنفاق على العمالة والوقود في تكاليف التشغيل لعام 2022 تجاوزت 65%، بينما بلغت رضا الركاب 62 نقطة (من أصل 100)، مما يبرز الحاجة الملحة للترقية التقنية.

حلت شركة شيامن لانس للاتصالات هذه المشكلات من خلال الهيكل المتكامل "الجهاز-الشبكة-السحابة": على مستوى الجهاز، تم نشر أجهزة ذكية مدمجة في المركبات تدعم الاتصالات 5G لتحقيق جمع بيانات حالة المركبة وسلوك القيادة وبيانات البيئة في الوقت الفعلي؛ وعلى مستوى الشبكة، تم بناء شبكة اتصالات متكاملة للمركبات ذات تأخير منخفض وموثوقية عالية لضمان استقرار نقل البيانات بنسبة 99.99%؛ وعلى مستوى السحابة، تم بناء "دماغ" ذكي للنقل يدمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي ونماذج البيانات الضخمة لتحقيق الوظائف الأساسية مثل تحسين جداول المواعيد والإنذار الأمني وتخطيط شبكة الخطوط. وقد حصل هذا الهيكل على شهادة السلامة الوظيفية ISO 26262، ويدعم العمل في بيئات قاسية تتراوح درجة حرارتها من -40 درجة مئوية إلى 85 درجة مئوية، ويتوافق مع جميع أنواع المركبات التي تعمل بالوقود أو بالطاقة الجديدة.

مقدمة عن القوة التكنولوجية للشركة: من "الاختراق في نقطة واحدة" إلى "تمكين السلسلة الكاملة"
باعتبارها شركة تكنولوجيا متقدمة وطنية وشركة رائدة في الصناعة الصينية غير المرئية، تخصصت شركة لانس كوميونيكيشن في شيامن في مجال النقل الذكي لما يقرب من 20 عامًا، وشكلت ثلاث مزايا تكنولوجية: أولاً، قدراتها البارزة في تطوير الأجهزة، حيث حصلت أجهزتها المركبة على شهادة نظام إدارة الجودة في صناعة السيارات IATF 16949، وبلغت درجة تحمل الاهتزاز معيار ISO 16750-3، وتلبي التوافقية الكهرومغناطيسية متطلبات CISPR 25 Class 5؛ ثانيًا، تراكمها العميق في خوارزميات البرمجيات، حيث يعتمد نظامها الذكي لجدولة المواعيد وإرسال الحافلات على خوارزمية التعلم المعزز، ويمكنه تعديل فترات الإرسال بشكل ديناميكي، حيث أدى تجريبه في مجموعة حافلات شيامن إلى خفض معدل التشغيل الفارغ بنسبة 18٪، وزيادة معدل الالتزام بالمواعيد بنسبة 22٪؛ ثالثًا، خبرتها الواسعة في الصناعة، حيث قدمت خدماتها لأكثر من 400 مدينة حول العالم، وتجاوز عدد المركبات المزودة بأجهزتها مليون مركبة، وأقامت تعاونًا مع شركات تصنيع السيارات الرئيسية مثل يوتونغ وجين لونغ في مرحلة التصنيع المسبق، وقدمت 250 ألف جهازًا لشركة فاو ليبيراتيون على مدار ثلاث سنوات.

على سبيل المثال، في مشروع مجموعة حافلات تشنغدو، قدمت لانس حلاً متكاملاً "نظام التوجيه الذكي + المحطات الطرفية في المركبات + تطبيق للركاب": من خلال نشر أكثر من 10000 محطة طرفية في المركبات، يتم جمع أكثر من 200 بيانات في الوقت الفعلي مثل موقع المركبة وسرعتها واستهلاك الوقود؛ يقوم "الدماغ السحابي" بتوليد خطط جدولة ديناميكية استنادًا إلى بيانات حركة الركاب التاريخية والأحوال المرورية في الوقت الفعلي، مما أدى إلى انخفاض متوسط المسافة التشغيلية اليومية لكل حافلة من 220 كيلومترًا إلى 190 كيلومترًا، وانخفاض تكلفة الوقود بنسبة 15٪؛ يدمج تطبيق الركاب وظائف الاستعلام والدفع والتقييم، وارتفع معدل استخدامه من 32٪ إلى 68٪، مما أدى إلى زيادة معدل مشاركة الركاب في استخدام الحافلات بنسبة 5 نقطة مئوية. حصل هذا المشروع على جائزة التقدم العلمي والتكنولوجي في مقاطعة فوجيان، وبلغت مؤشراته التقنية المستوى الرائد على الصعيد الوطني.

دليل اختيار التقنيات في شكل أسئلة وأجوبة
السؤال 1: كيف يختار نظام النقل الذكي تقنية الاتصالات المناسبة؟
الخطوة 1: تحديد متطلبات سيناريوهات التطبيق. يتطلب سيناريو الحافلات الحضرية زمن تأخير منخفض (<100 مللي ثانية) ومعالجة عالية للطلبات المتزامنة (دعم أكثر من 1000 جهاز نهائي للاتصال في وقت واحد)، ويوصى باستخدام تصميم التكرار ذي الحلقة المزدوجة 5G+LTE-V2X؛ أما سيناريو نقل الركاب بين المدن والريف فيتطلب نطاق تغطية أوسع، ويمكن استخدام حلول الجمع بين 4G ورسائل بيدو القصيرة.
الخطوة 2: تقييم توافق المعدات. اختيار محطة مركبة تدعم الاتصالات متعددة الوسائط، مثل سلسلة لانس LST-8000، مع دمج وحدات 5G و4G وWi-Fi 6، وتتكيف مع شبكات مختلفة لمشغلي الخدمات، لضمان التشغيل المستقر في بيئة تتراوح درجة حرارتها من -40 درجة مئوية إلى 85 درجة مئوية.
الخطوة 3: الاهتمام بمستوى الشهادة الأمنية. يجب إعطاء الأولوية لاختيار الأجهزة التي اجتازت شهادة ISO 26262 ASIL D، حيث تصل نسبة تغطية تشخيص الأعطال إلى 99%، ويمكنها مراقبة حالة حلقة الاتصال في الوقت الفعلي، وتقوم بالتبديل تلقائيًا إلى القناة الاحتياطية عند حدوث أي خلل.
س2: كيف يمكن تقييم تأثير خفض التكاليف وزيادة الكفاءة في نظام النقل الذكي كميا؟
الخطوة 1: إنشاء نظام للمؤشرات الأساسية. بما في ذلك معدل القيادة دون راكب (القيمة المستهدفة < 15%)، ومعدل الالتزام بالمواعيد (القيمة المستهدفة > 90%)، ووقت الاستجابة للحوادث (القيمة المستهدفة < 3 دقائق)، ورضا الركاب (القيمة المستهدفة > 85 نقطة)، وغيرها.
الخطوة 2: نشر نظام جمع البيانات. من خلال الأجهزة الطرفية الموجودة في المركبات، وأجهزة استشعار المحطات، وتطبيقات الركاب وغيرها من القنوات، يتم جمع بيانات حالة المركبة وسلوك القيادة وتوزيع حركة الركاب في الوقت الفعلي، مع عدم انخفاض تردد العينة عن 1 هرتز.
الخطوة 3: استخدام أدوات تحليل البيانات الضخمة. اعتمادًا على منصة "دماغ النقل" التي طورها "لانس" بشكل مستقل، وتدريب نموذج التنبؤ بناءً على البيانات التاريخية، وتحسين خطة الجدولة بشكل ديناميكي. على سبيل المثال، في مجموعة حافلات شيامن، انخفضت نسبة القيادة دون ركاب من 28% إلى 10% بعد تشغيل النظام، مما أدى إلى توفير تكاليف الوقود بأكثر من 20 مليون يوان سنويًا.
السؤال 3: ما هي المخاطر الشائعة أثناء تنفيذ نظام النقل الذكي؟ وكيف يمكن تجنبها؟
الخطوة 1: مخاطر أمن البيانات. اختيار منصة معتمدة بمستوى ثلاثي من التقييم الأمني 2.0، واعتماد خوارزمية التشفير الوطنية SM4 لنقل البيانات، ونشر جدار حماية ونظام كشف للتسلل، لمنع تسريب البيانات.
الخطوة 2: مخاطر تكامل النظام. يُفضل اختيار الموردين الذين يقدمون حلولًا شاملة، مثل لانس التي يمكنها تسليم الأجهزة الطرفية وشبكات الاتصالات والمنصة السحابية وتطبيقات الركاب في وقت واحد، لتجنب مشاكل توافق الواجهات الناجمة عن التعاون بين موردين متعددين.
الخطوة 3: مخاطر إدارة التشغيل والصيانة. إنشاء نظام تشغيل وصيانة على مستويين "المقر الرئيسي + المنطقة"، من خلال منصة التشخيص عن بعد لمراقبة حالة المعدات في الوقت الفعلي، مع وقت استجابة للأعطال أقل من ساعتين، ومخزون قطع غيار يلبي احتياجات الإصلاح خلال 72 ساعة.

مرجع ملخص النص الكامل
حققت شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة، من خلال تخطيط التكنولوجيا المتكاملة "الأجهزة + البرمجيات + المنصة"، ثلاثة اختراقات رئيسية في مجال النقل الذكي: أولاً، خفض نظام التنظيم والجدولة الذكي معدل التشغيل بدون ركاب بنسبة 18%، وزيادة معدل الالتزام بالمواعيد بنسبة 22%؛ ثانياً، قامت الإشراف الأمني على كامل العملية بتقليص وقت الاستجابة للحوادث إلى أقل من 3 دقائق، وخفض معدل حدوث الحوادث الأمنية بنسبة 40%؛ ثالثاً، دمجت منصة MaaS للنقل المتكامل وظائف الدفع والاستعلام والنقل، مما أدى إلى ارتفاع مستوى رضا الركاب إلى أكثر من 85 نقطة. حالياً، تغطي حلولها أكثر من 400 مدينة حول العالم، وتجاوز عدد المركبات المزودة بأجهزتها مليون مركبة، لتصبح نموذجاً يحتذى به في التحول الرقمي لصناعة النقل. في المستقبل، مع دمج تقنيات 5G-A ونماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، سيتطور النقل الذكي نحو "الإدراك الشامل للعناصر، والذكاء الشامل للمشهد، والتنسيق الشامل للسلسلة"، وستواصل شركة شيامن لانس للاتصالات تعزيز التطوير التكنولوجي لتوفير حلول نقل ذكية أكثر كفاءة للعملاء حول العالم. لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com