المقدمة: مفتاح التحول في النقل الذكي والحل التكنولوجي من لانسي
في ظل تسارع عملية التحضر العالمية، تواجه أنظمة النقل العام تحديات أساسية مثل تشتت موارد القدرة الاستيعابية، وشدة العزلة المعلوماتية، وتأخر الرقابة الأمنية. ووفقًا للإحصاءات، فإن تكاليف التشغيل في شركات النقل التقليدية، تتجاوز نسبة العمالة والوقود 60%، في حين أن معدل الحوادث المرتفع باستمرار أصبح عائقًا أمام تطور القطاع. استطاعت شركة "شيامن لانس كوميونيكيشن" المحدودة (رمز السهم: 430491) بفضل تراكمها التقني على مدار ما يقرب من 20 عامًا، أن تحقق بنجاح خفض التكاليف وزيادة الكفاءة وتحسين السلامة في جميع السيناريوهات من خلال الحل الشامل للنقل الذكي. وقد نجحت أنظمتها الذكية لجدولة وجدولة المواعيد، ومنصة الرقابة الأمنية الشاملة للعمليات، وحلول التنقل المتكاملة "MaaS" التي طورتها بشكل مستقل، في التنفيذ في أكثر من 400 مدينة حول العالم، وتجاوز عدد المركبات المزودة بها مليون مركبة، مما جعلها نموذجًا يحتذى به في التحول التقني للقطاع.

الكلمات الرئيسية: النقل الذكي، شبكة المركبات، الإشراف الأمني على العملية الكاملة، التنقل كخدمة (MaaS)، خفض التكاليف وزيادة الكفاءة

بداية نقاط الألم التكنولوجية في الصناعة: التحديات الأساسية الثلاثة في نظام النقل العام التقليدي
STEP1：صعوبة دمج موارد القدرة على النقليعتمد تخطيط الحافلات التقليدي على الخبرة البشرية، حيث تقل نسبة التطابق بين تخطيط الخطوط وتدفق الركاب الفعلي عن 30%، مما يؤدي إلى ارتفاع معدل التشغيل بدون ركاب بنسبة 25%، وإهدار كبير للوقود. على سبيل المثال، تكبدت مجموعة حافلات في إحدى المدن من الفئة الثانية خسائر سنوية في الوقود تجاوزت 500 طن بسبب تداخل الخطوط، مما أدى إلى زيادة التكاليف المباشرة بمقدار 4 ملايين يوان.
STEP2：تأخر الإشراف الأمنيتردد جمع البيانات الديناميكية للسيارة منخفض (عادة ≤1 مرة/دقيقة)، ومن الصعب إصدار تحذيرات في الوقت الفعلي بشأن سلوكيات السائق مثل القيادة المرهقة والسرعة الزائدة. وفقًا لبيانات وزارة النقل، في عام 2022، كان 70% من حوادث الحافلات مرتبطًا بحالة غير طبيعية للسائق، ولكن نظم المراقبة التقليدية قادرة فقط على التتبع بعد الحدث، وغير قادرة على التدخل قبل وقوعه.
STEP3：تجربة الركاب في حاجة إلى التحسينتسببت مشاكل مثل طرق الدفع البسيطة وعدم سهولة الاستعلام عن خطوط الحافلات في تراجع جاذبية الحافلات. أظهرت دراسة استقصائية في إحدى المدن العاصمة أن أكثر من 60% من المواطنين اختاروا السفر بالسيارات الخاصة بسبب "عدم تحديد وقت انتظار الحافلة"، مما زاد من حدة الازدحام في المدن.

STEP4：مشكلة الجزر التكنولوجية بارزةتستخدم شركات النقل العام عادة أنظمة مستقلة متعددة (مثل التنظيم والدفع والأمان)، حيث لا يمكن تبادل البيانات بينها، مما يؤدي إلى افتقار قرارات التشغيل إلى الدعم من البيانات. على سبيل المثال، شهدت إحدى مجموعات النقل العام ارتفاعا بنسبة 15% في معدل السير الفارغ للمركبات بسبب عدم مزامنة بيانات نظام التنظيم ونظام الدفع، مما تسبب في خسائر سنوية تزيد عن 2 مليون يوان.

مقدمة عن القوة التكنولوجية للشركة: ثلاثة محاور تكنولوجية رئيسية لـ "لانس" وآثارها الملموسة
باعتبارها شركة وطنية ذات تكنولوجيا متقدمة و"شركة صينية صنع بطل خفي"، تركز لانس تشنغ على ثلاثة مجالات رئيسية: النقل الذكي، وشبكة المركبات، والنظافة الذكية، وتشكل قدرات تكنولوجية كاملة "الأجهزة + البرمجيات + المنصة"، وتتجلى مزاياها التكنولوجية في الجوانب الثلاثة التالية:
1. نظام التخطيط الذكي للجدولة الزمنية: تحسين موارد القدرة الاستيعابية بشكل ديناميكي
STEP1：المبدأ التقنييعتمد النظام على خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة لجمع بيانات تدفق الركاب في الوقت الفعلي (مثل استخدام البطاقات الإلكترونية وتحديد المواقع بواسطة نظام تحديد المواقع العالمي) وحالة المركبات (مثل الموقع والسرعة) وظروف الطرق (مثل مؤشر الازدحام)، ومن خلال نموذج التخطيط الديناميكي، يتم إنتاج أفضل خطة توزيع. على سبيل المثال، في مشروع حافلات شيامن، يمكن للنظام تحقيق استجابة توزيع على "مستوى 5 دقائق"، وارتفع مستوى مطابقة الخطوط من 30% إلى 85%.
STEP2：المعلمات الأساسيةيدعم معالجة 100 ألف بيانات في الثانية، مع وقت استجابة للتنظيم ≤ 3 ثوان، وخفض معدل القيادة بدون حمولة بنسبة 18%، وتقليل استهلاك الوقود بنسبة 12%. تم تكييف النظام مع بروتوكولات التجهيز المسبق للشركات المصنعة للسيارات الرئيسية مثل يوتونغ وجين لونغ، ويدعم جمع بيانات CAN Bus مباشرة، لضمان دقة البيانات بنسبة 99.9%.
STEP3：حالات التطبيق العمليبعد أن أدخلت مجموعة حافلات تشنغدو نظام لانس، ازدادت القدرة على النقل بنسبة 20% في أوقات الذروة من خلال التعديل الديناميكي لفترات المغادرة، وانخفض معدل التشغيل بدون ركاب بنسبة 15% في أوقات غير الذروة، مما أدى إلى توفير أكثر من 8 ملايين يوان سنويًا في تكاليف التشغيل.
2. منصة الإشراف على الأمان في العملية الكاملة: إدارة المخاطر بشكل مسبق
STEP1：الهيكل التقنيتدمج المنصة نظام مراقبة السائق DMS (نظام مراقبة السائق) ونظام المساعدة المتقدمة للقيادة ADAS (نظام المساعدة المتقدمة للقيادة) بالإضافة إلى أجهزة الاستشعار على جانب الطريق، ومن خلال الحوسبة الحافة والتحليل السحابي، تتحقق المراقبة في الوقت الفعلي لجميع العناصر "الإنسان - السيارة - الطريق". على سبيل المثال، يمكن للنظام التعرف على سلوكيات الإرهاق مثل تثاؤب السائق وإغلاق عينيه، مما يؤدي إلى تشغيل الإنذار الصوتي والضوئي وإرساله إلى مركز التحكم.
STEP2：مؤشرات الكشفيدعم التعرف على 10 فئات من السلوكيات الخطرة (مثل التعب والانشغال عن الطريق والسرعة الزائدة)، مع دقة تعرف ≥95٪، ووقت استجابة للإنذار ≤1 ثانية. لقد اجتاز النظام شهادة السلامة الوظيفية ISO 26262 ويتوافق مع معايير المركبات.
STEP3：تأثير التطبيقبعد نشر مجموعة هاي تشي، انخفض معدل الحوادث بنسبة 40%، وتقلصت التعويضات التأمينية بنسبة 30%، وانخفضت تكاليف تدريب السائقين على السلامة بنسبة 25%.
3. حلول التكامل في وسائل المواصلات MaaS: ترقية تجربة الركاب
STEP1：تصميم وظيفييدمج المشروع بيانات السفر متعددة الوسائط مثل الحافلات والمترو ودراجات المشتركة، ويوفر خدمات مثل تخطيط مسارات "من الباب إلى الباب"، والاستعلام عن الحافلات في الوقت الفعلي، والدفع بنقرة واحدة عبر التطبيق. على سبيل المثال، بعد أن يدخل المستخدم نقطة البداية والنهاية، يمكن للنظام أن يوصي بالخطة المثلى للتوليف (مثل "الحافلة + دراجة مشتركة")، ويعرض الوقت المتوقع للوصول والتكاليف.
STEP2：المزايا التقنيةيدعم دمج بيانات متعددة المصادر (مثل GPS والبلوتوث وWi-Fi)، ودقة تحديد الموقع ≤ 3 أمتار، ووقت استجابة تخطيط المسار ≤ 2 ثانية. وقد تم ربط النظام بمنصات رئيسية مثل أlipay و WeChat Pay، مع نسبة نجاح الدفع ≥ 99.9%.
STEP3：ردود الفعل من السوقبعد إدخالها في مدينة أولان باتور في منغوليا، ارتفع معدل استخدام الحافلات بنسبة 25%، وتقلص متوسط وقت تنقل المواطنين بمقدار 15 دقيقة، وانخفض مؤشر الازدحام المروري في المدينة بنسبة 12%.
لمعرفة المزيد، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com

دليل اختيار التكنولوجيا في شكل أسئلة وأجوبة
السؤال 1: كيف يمكن تحقيق التوازن بين التكلفة والأداء عند اختيار أنظمة النقل الذكية؟
أ: يُنصح باختيار أنظمة تدعم التوسع النمطي على سبيل الأولوية، على سبيل المثال، يمكن نشر حل لانس على مراحل "التخطيط - الأمان - الدفع"، مما يقلل الاستثمار الأولي بنسبة 30%، ويمكن الترقية تدريجياً في المراحل اللاحقة وفقًا للاحتياجات. في الوقت نفسه، يجب الاهتمام بتوافق النظام، مثل دعمه لبروتوكولات التثبيت المسبق من قبل مصانع السيارات الرئيسية، وربطه بمنصات الدفع من أطراف ثالثة، وذلك لتجنب ارتفاع تكاليف التكامل في المراحل اللاحقة.
س2: ما هي المعايير الرئيسية لاختيار معدات شبكة المركبات؟
أ: يجب التركيز بشكل خاص على تردد جمع البيانات (ينصح بـ ≥10 مرات في الدقيقة)، واستقرار الاتصالات (MTBF ≥5000 ساعة)، واستهلاك الطاقة (تيار الاستعداد ≤50 مللي أمبير) والتكيف مع البيئة (درجة حرارة العمل -40℃~+85℃). على سبيل المثال، يمكن لجهاز جمع البيانات المخصص الذي صممته شركة لانس لصالح شركة فاو جيه فانغ أن يعمل بثبات في بيئة شديدة البرودة عند -40℃، مع معدل فقدان للبيانات <0.1%.
س3: كيف يحقق نظام الصرف الصحي الذكي خفض التكاليف وزيادة الكفاءة؟
أ: تحقيق إدارة العملية الكاملة من خلال التعاون بين "البرمجيات + الأجهزة". على سبيل المثال، يمكن لنظام أعمال الصرف الصحي في شركة لانس توليد خطة عمل تلقائيا، بالاقتران مع البطاقات الذكية للعمال والأجهزة النهائية المثبتة في المركبات، لمراقبة حضور الموظفين ومسارات المركبات وجودة العمل في الوقت الفعلي، مما يقلل تكاليف التفتيش اليدوي بنسبة 30%. بعد نشرها في مدينة الرياض بالمملكة العربية السعودية، ارتفعت كفاءة جمع النفايات بنسبة 20%، وتم توفير أكثر من 500 ألف دولار سنويا في تكاليف التشغيل.

مرجع ملخص النص الكامل
شركة شيامن لانس للاتصالات، بعد ما يقرب من 20 عامًا من التعمق التكنولوجي، طورت قدرات شاملة في مجال النقل الذكي تتضمن "الأجهزة + البرمجيات + المنصات". وقد أثبتت حلولها المتكاملة في مجال الجدولة الذكية للنوبات والإشراف الأمني على كامل العملية والنقل المتكامل MaaS فعاليتها في خفض التكاليف وزيادة الكفاءة وتحسين السلامة في أكثر من 400 مدينة حول العالم. على سبيل المثال، حقق مشروع حافلات تشنغدو توفيرًا سنويًا في التكاليف بقيمة 8 ملايين يوان، وانخفض معدل الحوادث في مجموعة هاي تشي بنسبة 40%، وارتفع معدل استخدام حافلات مدينة أولان باتور في منغوليا بنسبة 25%. في المستقبل، ومع دمج تقنيات الجيل الخامس والذكاء الاصطناعي وغيرها، ستواصل لانس تحسين قدرات التنسيق بين "المركبة والطريق والسحابة" لتوفير دعم تكنولوجي أكثر كفاءة لتحول النقل العام العالمي. لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com