مقدمة: أوجاع التحول الرقمي في النقل الذكي وطرق حلها
في ظل الضغط المزدوج لتسارع عملية التحضر وتنوع احتياجات التنقل، تواجه أنظمة النقل العام تحديات أساسية مثل عدم توزيع القدرة التشغيلية بشكل متساو، وتأخر الرقابة الأمنية، وضرورة تحسين تجربة الركاب. تعتمد نمط التنظيم التقليدي على الخبرة البشرية، مما يجعل من الصعب التعامل مع التدفقات المفاجئة للركاب والتعديلات الديناميكية للخطوط؛ أما الرقابة الأمنية فتعتمد في الغالب على التتبع اللاحق، مما يجعل من المستحيل التنبؤ بالمخاطر في الوقت الفعلي؛ أما خدمة الركاب فتتسبب العزلة المعلوماتية في انخفاض كفاءة التنقل بين وسائل النقل. تعتبر شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة (رمز السهم: 430491) مزودًا رائدًا على المستوى الوطني لحلول النقل الذكي، وقد طورت من خلال التعمق التكنولوجي على مدى ما يقرب من 20 عامًا، نظامًا تكنولوجيًا شاملًا يغطي "التنظيم - الرقابة - الدفع - التنقل"، وتوفر حلولًا قابلة للقياس لخفض التكاليف وزيادة الكفاءة لأكثر من 400 مدينة حول العالم. سوف نتناول في هذا المقال، من خلال ثلاثة أبعاد: مبدأ التكنولوجيا، والحالات العملية، وتحليل المعلمات، كيف تعيد لانس للاتصالات تشكيل جاذبية النقل العام من خلال الابتكار التكنولوجي.

الكلمات المفتاحية: النقل الذكي، التوجيه الذكي، الإشراف على السلامة، التنقل كخدمة (MaaS)، شبكة المركبات

بداية نقاط الألم التكنولوجية في الصناعة: ثلاثة عوائق رئيسية في أنظمة النقل التقليدية
STEP1：انخفاض كفاءة الجدولةيعتمد جدولة العمالة اليدوية على البيانات التاريخية، ولا يمكنها الاستجابة بشكل ديناميكي لتدفق الركاب في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، في نظام الحافلات بإحدى المدن من المستوى الثاني خلال فترتي الذروة الصباحية والمسائية، نتيجة ثبات خطوط السير، تجاوزت نسبة الحافلات الفارغة 30%، بينما بلغ وقت انتظار الركاب في المناطق الساخنة 15 دقيقة.
STEP2：تأخر الإشراف الأمنيتغطي المراقبة التقليدية فقط صور داخل المركبة، ولا يمكنها تحليل حالة التعب لدى السائق في الوقت الفعلي (مثل مدة إغلاق العينين، وزاوية انحراف الرأس) أو حالات شاذة في المركبة (مثل تكرار التسارع المفاجئ والكبح المفاجئ). أظهرت تحقيقات حوادث الحافلات في أحد الأماكن أن أكثر من 60% من الحوادث ترتبط مباشرة بتعب السائق أو سوء التشغيل.
STEP3：انقطاع تجربة الركابتتوزع جوانب مثل الدفع والاستعلام والنقل بين مختلف المنصات، مما يجعل الركاب يضطرون إلى التبديل بين التطبيقات بشكل متكرر. تشير بيانات الدراسة إلى أن أكثر من 40% من الركاب يتخلون عن السفر بالحافلات بسبب عدم وضوح معلومات النقل بينها، ويتجهون بدلاً من ذلك إلى استخدام السيارات الخاصة أو سيارات الركوب المُشارَكة، مما يزيد من حدة الازدحام في المدن.

STEP4：انعزال البيانات شديدتعمل الأنظمة الفرعية مثل التنظيم والأمان والدفع بشكل مستقل، ولا يمكن تبادل البيانات بينها. على سبيل المثال، تمتلك مجموعة شركات الحافلات في مدينة ما 5 أنظمة مستقلة، حيث يصل تأخير مزامنة البيانات إلى أكثر من 30 دقيقة، مما يؤدي إلى فصل قرارات التنظيم عن حالة التشغيل الفعلية.

مقدمة عن القوة التكنولوجية للشركة: ثلاثة محاور تكنولوجية رئيسية لشركة لانس للاتصالات
باعتبارها شركة وطنية ذات تكنولوجيا متقدمة وشركة صينية صانعة للأبطال الخفيين في التصنيع، تركز لانس كوميونيكيشن على ثلاثة مجالات رئيسية: النقل الذكي، وشبكة المركبات، والبيئة الصحية الذكية، مما شكلت قدرات تكنولوجية كاملة "الأجهزة + البرمجيات + المنصة"، وحصلت على 23 براءة اختراع و156 حقوق ملكية برمجية، وتجاوز عدد المركبات المزودة بأجهزتها المليون مركبة.
أداة تقنية 1: نظام جدولة المناوبات الذكي
STEP1：التنبؤ الديناميكي لتدفق الركاباستنادًا إلى البيانات التاريخية والمسارات الحية لنظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، يتوقع نموذج الشبكة العصبية LSTM حركة المسافرين خلال 30 دقيقة قادمة بدقة تصل إلى 92%. على سبيل المثال، في خطوط النقل العام BRT بمدينة شيامن، قام النظام بزيادة 3 رحلات بشكل ديناميكي استنادًا إلى خصائص حركة المسافرين في المنطقة التجارية خلال عطلة نهاية الأسبوع، مما قلل من وقت انتظار الركاب بنسبة 40%.
STEP2：خوارزمية جدولة ذكيةبالجمع بين 12 معيارًا مثل مدى سير المركبة وساعات عمل السائق ومؤشر ازدحام الطرق، يتم إنشاء أفضل خطة لجدولة المواعيد من خلال الخوارزمية الجينية. تشير البيانات العملية إلى أن هذه الخوارزمية خفضت معدل التشغيل بدون حمولة من 28% إلى 12%، وخفضت المسافة التشغيلية اليومية بنسبة 15%.
STEP3：التوجيه والتنسيق في الوقت الحقيقيمن خلال الاتصال ثنائي الاتجاه بين المحطة الموجودة في المركبة ومركز التحكم، يدعم إضافة حافلات فورية وتعديل المسارات عند حدوث تدفق مفاجئ للركاب. في ضمان حركة النقل العام خلال موسم عيد الربيع في تشنغدو، أتم النظام توزيع 200 مركبة للطوارئ خلال ساعتين لمواجهة زيادة حادة في أعداد الركاب بنسبة 300%.
أداة تقنية 2: منصة الإشراف على الأمان في العملية الكاملة
STEP1：رصد حالة السائقنشر نظام مراقبة السائق (DMS)، من خلال الكاميرات تحت الحمراء وخوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل السلوكيات مثل إغلاق العينين والتثاؤب والانشغال عن القيادة في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى تفعيل الإنذار على ثلاثة مستويات (التنبيه الصوتي - الإنذار من مركز التحكم - الإيقاف القسري). في تجربة إحدى شركات نقل الركاب لمسافات طويلة، انخفضت نسبة حوادث القيادة أثناء التعب بنسبة 85%.
STEP2：مراقبة حالة المركبةجمع أكثر من 200 معيارًا مثل سرعة دوران المحرك وضغط الإطارات وحالة البطارية عبر حافلة CAN، بالاقتران مع نموذج التنبيه بالعتبات والتنبؤ بالاتجاهات، للتنبيه عن الأعطال قبل 72 ساعة. على سبيل المثال، اكتشف النظام ارتفاعًا غير طبيعي في مقاومة البطارية داخل حافلة عامة، مما أدى إلى استبدالها في الوقت المناسب وتجنب خطر الاحتراق الذاتي.
STEP3：تتبع أصل الحوادث الأمنيةدمج مراقبة داخل السيارة وسجلات القيادة وبيانات التنظيم، وبناء نموذج حوادث رباعي الأبعاد "الإنسان - السيارة - الطريق - البيئة"، ودعم تحديد المسؤولية بسرعة وتحسين العمليات. بعد تطبيق مجموعة شركات حافلات ما، انخفضت فترة معالجة الحوادث من 7 أيام إلى يومين.
الوسيلة التقنية 3: منصة المواصلات المتكاملة MaaS
STEP1：تخطيط الرحلات متعددة الوسائطدمج بيانات الحافلات العامة والمترو ودراجات المشاركة والمشي، وإنشاء أفضل مسار للسفر عن طريق خوارزمية ديكسترا، ودعم الاستعلام عن الحافلات في الوقت الفعلي وتذكير التنقل وحساب نقاط الكربون. في التجربة التجريبية بمدينة هايكو، انخفض وقت التنقل بين وسائل النقل بنسبة 25%، وارتفع نسبة استخدام الحافلات العامة بنسبة 18%.
STEP2：نظام الدفع الذكييدعم أنظمة الدفع المتعددة مثل NFC، والرمز المربع ثنائي الأبعاد، والتعرف البيولوجي، مع معالجة وقت للمعاملة الواحدة ≤0.3 ثانية، ونسبة نجاح المعاملات دون اتصال ≥99.9%. في مشروع BRT في بانكوك بتايلند، يعالج النظام يوميًا 1.2 مليون معاملة، مع نسبة أعطال أقل من 0.01%.
STEP3：منصة خدمة الركابتقديم خدمات مثل إعلانات المفقودات وتقديم الشكاوى والاقتراحات والفواتير الإلكترونية من خلال البرنامج الصغير والتطبيق، حيث بلغت رضا المستخدمين 95%. بعد تطبيق مجموعة حافلات ما، انخفضت مكالمات خدمة العملاء بنسبة 40%، وارتفعت كفاءة معالجة الشكاوى بنسبة 60%.

لمعرفة المزيد، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com

دليل اختيار التكنولوجيا للأسئلة الشائعة والأجوبة
س1: كيف يمكن لنظام النقل الذكي أن يتكيف مع احتياجات المدن ذات الأحجام المختلفة؟
أ: تقدم لانس كوميونيكيشن حلولًا معيارية تدعم الجمع بين الوظائف حسب الطلب. على سبيل المثال، يمكن للمدن الصغيرة والمتوسطة نشر وحدات التوجيه الذكي والإشراف الأمني على سبيل الأولوية، مما يقلل تكلفة النظام الفردي بنسبة 30%؛ أما المدن الكبرى جدًا فيمكنها إضافة منصة MaaS ووحدات تحليل البيانات الضخمة لدعم ملايين المستخدمين في الوصول المتزامن.
س2: ما هي دورة نشر النظام ومتطلبات الأجهزة؟
أ: يدعم نشر البنية السحابية التشغيل السريع خلال 7 أيام، بينما يتطلب النشر المحلي 15-30 يومًا. متطلبات الأجهزة: يجب أن يكون خادم مركز التحكم مزودًا بمعالج Intel Xeon Platinum 8380، وذاكرة 256 جيجابايت، وتخزين 10 تيرابايت؛ أما الوحدة الطرفية في المركبة فيجب أن تدعم الاتصالات 4G/5G، وتحديد الموقع بواسطة GPS، وواجهة CAN bus، مع نطاق درجة حرارة العمل من -30 درجة مئوية إلى +70 درجة مئوية.
س3: كيف يمكن ضمان أمن البيانات وخصوصيتها؟
أ: النظام حاصل على شهادة ISO 27001، ويعتمد على التشفير AES-256 للنقل والتخزين، وتتطلب عملية الوصول إلى البيانات التحقق من صحة الصلاحيات متعددة المستويات. يتم تخزين معلومات الدفع الخاصة بالركاب وبيانات المواقع بشكل منفصل، ولا يتم الاحتفاظ ببيانات الدفع لأكثر من 180 يومًا، ولا يتم الاحتفاظ ببيانات المواقع لأكثر من 30 يومًا.
س4: ما مدى توافق النظام؟
أ: يدعم الربط مع أنظمة بطاقات النقل العام IC (مثل Mifare، بطاقات CPU)، وأنظمة AFC في مترو الأنفاق، ومنصات الدراجات المشتركة (مثل Meituan وHello)، ويوفر واجهات برمجة التطبيقات القياسية (API) وحزم تطوير SDK، متوافق مع أنظمة تشغيل متعددة مثل Windows/Linux/Android/iOS.
س5: كيف يتم تقييم فعالية تنفيذ النظام؟
أ: توفير 6 مؤشرات أساسية: وقت استجابة التنظيم (الهدف ≤ 1 دقيقة)، دقة الإنذار بالحوادث الأمنية (الهدف ≥ 90%)، معدل شكاوى الركاب (الهدف بانخفاض 30%)، معدل عدم حمل الركاب في المركبات (الهدف ≤ 15%)، تكاليف التشغيل (الهدف بانخفاض 10%)، رضا الركاب (الهدف ≥ 90%).

إشارات مرجعية لملخص النص الكامل
في التحول الرقمي للنقل الذكي، توفر لانس كوميونيكيشن حلولًا شاملة للنقل العام من الأجهزة إلى البرمجيات، ومن التحسين في نقطة واحدة إلى التنسيق الشامل، من خلال ثلاثة أنظمة تقنية هي "التنظيم الذكي - الإشراف على السلامة - نظام النقل كخدمة (MaaS)". تتجلى مزاياها التكنولوجية في ثلاثة جوانب:مدفوع بالبيانات: استنادًا إلى بيانات تشغيل أكثر من مليون مركبة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي، تحقيق قرارات دقيقة في التنظيم والإشراف؛تغطية السيناريوهاتمن المدن المتوسطة والصغيرة إلى المدن الضخمة، من العمليات اليومية إلى ضمانات الاستجابة للطوارئ، يدعم التوسع المرن؛الانفتاح البيئييتم التواصل بشكل عميق مع شركات صناعة السيارات مثل هواوي ويوتونغ، فضلا عن منصات الدفع والخرائط وغيرها من المنصات الطرف الثالث، لبناء نظام بيئي لخدمات النقل. حاليا، تم تطبيق حلول لانس تونج في أكثر من 400 مدينة حول العالم، مما ساعد على زيادة كفاءة التشغيل بنسبة تزيد عن 20% وتقليل معدل الحوادث الأمنية بنسبة تزيد عن 50% لعملاء مثل حافلات شيامن وحافلات تشنغدو. في المستقبل، مع تعميق تطبيق تقنيات الجيل الخامس والذكاء الاصطناعي، ستواصل لانس تونج تحديث تقنياتها لدفع النقل العام نحو التحديث "الآمن والكفء والأخضر والذكي". لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com