المقدمة: الابتكار التكنولوجي في النقل الذكي والاحتياجات الصناعية
مع تسارع عملية التحضر، تواجه أنظمة النقل العام تحديات مثل تشتت موارد القدرة الاستيعابية، وانعزال المعلومات، وتأخر الرقابة الأمنية. تعتمد نماذج التنظيم التقليدية على الخبرة البشرية، مما يجعل من الصعب تحقيق التحسين الديناميكي؛ كما تعتمد الرقابة الأمنية في الغالب على التتبع اللاحق للأحداث، مما يجعل من المستحيل إصدار تحذيرات في الوقت الفعلي حول المخاطر. تعتبر شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة (رمز السهم: 430491) كمزود رائد على المستوى الوطني لحلول النقل الذكي، قد قامت ببناء نظام تقني يغطي سيناريوهات مثل التنظيم الذكي للجداول الزمنية، والرقابة الأمنية على كامل العملية، وتحسين شبكة الخطوط، وذلك من خلال حل متكامل للأجهزة والبرمجيات تم تطويره ذاتيًا، لتوفير مسار ترقية رقمي قابل للقياس والتكرار لأكثر من 400 مدينة حول العالم. سيقوم هذا المقال بتحليل كيفية حل لانس للاتصالات لتحديات الصناعة من خلال الابتكار التقني من ثلاثة أبعاد: مبدأ التقنية، وخطوات التنفيذ العملي، ومراجعة الحالات.

الكلمات المفتاحية: النقل الذكي، التخطيط الذكي، الإشراف الأمني، لانس كوميونيكيشن، شبكة المركبات

بداية نقاط الألم التكنولوجية في الصناعة: ثلاث معضلات رئيسية في وسائل النقل العام التقليدية
STEP1：انخفاض كفاءة التخطيطيعتمد جدولة الموظفين التقليدية على الخبرة البشرية، ولا يمكنها تعديل نوبات العمل بشكل ديناميكي وفقًا لتدفق الركاب في الوقت الفعلي وحالة الطرق. على سبيل المثال، تعرضت مجموعة حافلات في إحدى المدن الثانوية لارتفاع معدل الازدحام في بعض الخطوط بنسبة تزيد عن 40% خلال فترة الذروة الصباحية، بسبب جدول النوبات الثابت، في حين وصلت نسبة الحافلات الخالية خلال فترات الذروة العادية إلى 25%، مما أدى إلى زيادة في التكاليف التشغيلية السنوية بأكثر من 30 مليون يوان.
STEP2：تأخر الرقابة الأمنيةتعتمد الإشراف الأمني التقليدي في الغالب على عمليات التفتيش العشوائي بعد الحدث أو على بلاغات الركاب، ولا يمكنها التنبيه في الوقت الحقيقي لمخاطر مثل تجاوز السرعة أو القيادة المرهقة. تظهر بيانات وزارة النقل في إحدى المقاطعات أن أكثر من 60% من حوادث الحافلات في عام 2022 كانت مرتبطة بالعمليات غير القانونية للسائقين، ولكن 12% فقط من الحوادث تم التنبيه بها من قبل النظام قبل حدوثها.
STEP3：تجربة الركاب في حاجة إلى التحسينتؤدي جزر المعلومات إلى عدم قدرة الركاب على الحصول على موقع المركبة ووقت وصولها في الوقت الفعلي، مع ارتفاع عدم اليقين في وقت الانتظار. تظهر الدراسات أن أكثر من 70% من الركاب يعتقدون أن "طول وقت الانتظار" هو العامل الأساسي الذي يؤثر على رغبتهم في السفر بالحافلات.

مقدمة عن القوة التكنولوجية للشركة: الثلاثة محاور التكنولوجية الرئيسية لـ لانسي للاتصالات
تأسست شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة في عام 2006، وتعمقت في مجال النقل الذكي لما يقرب من 20 عامًا، وشكلت تخطيطًا تقنيًا ثلاثي الأبعاد "الأجهزة + البرمجيات + المنصة"، وحصلت على العديد من الجوائز مثل الشركة الوطنية العالية التقنية، وشركة البطل الخفي في التصنيع الصيني، وغيرها. وتغطي أعمالها أكثر من 40 دولة حول العالم، وتجاوز عدد المركبات المزودة بأجهزتها مليون مركبة.
أداة تقنية 1: نظام جدولة المناوبات الذكي
STEP1：مبدأ التكنولوجياخوارزمية التنظيم الديناميكي القائمة على تحليل البيانات الضخمة، تدمج معلومات متعددة المصادر مثل تحديد المواقع عبر نظام GPS، وعدادات حركة الركاب، وبيانات التشغيل التاريخية، ومن خلال نموذج التعلم الآلي تتوقع الطلب على حركة الركاب خلال 15 دقيقة مقبلة، وتنتج تلقائيًا خطة أفضل للرحلات. على سبيل المثال، بعد تطبيقها من قبل مجموعة حافلات شيامن، انخفضت نسبة الازدحام في أوقات الذروة الصباحية من 40% إلى 15%، وانخفضت نسبة القيادة الفارغة في أوقات الذروة العادية من 25% إلى 8%، مما أدى إلى توفير أكثر من 20 مليون يوان سنويًا في تكاليف التشغيل.
STEP2：معاملات التشغيل العمليةيدعم النظام توزيع ما يصل إلى 5000 مركبة في الوقت الفعلي، مع وقت استجابة ≤ 3 ثوان؛ دقة التنبؤ بحركة الركاب ≥ 90%؛ يمكن تكوين تردد تعديل الرحلات من 5 إلى 30 دقيقة لكل مرة، ليتناسب مع احتياجات مختلف أحجام المدن.
أداة تقنية 2: منصة الإشراف الأمني على العملية الكاملة
STEP1：الهيكل التقنييتم جمع بيانات الحافلة عبر CAN من خلال وحدة نهاية المركبة (OBU)، ومراقبة أكثر من 20 معيارًا في الوقت الفعلي مثل سرعة المركبة وسرعة الدوران وحالة الفرامل، بالإضافة إلى استخدام خوارزميات الرؤية الذكية للتعرف على سلوكيات السائق مثل التشتت والإرهاق، مع وقت استجابة للإنذار المبكر بالمخاطر يقل عن 1 ثانية. على سبيل المثال، بعد تطبيقها في مجموعة حافلات تشنغدو، انخفضت حوادث السرعة الزائدة بنسبة 85%، وبلغت دقة الإنذار المبكر للقيادة المرهقة 98%.
STEP2：مؤشرات الكشفيدعم النظام المراقبة في الوقت الحقيقي على مدار 24 ساعة في اليوم و7 أيام في الأسبوع، ودورة تخزين البيانات ≥ 3 سنوات؛ يدعم إحصاءات تصنيف أحداث المخاطر (مثل تجاوز السرعة والكبح المفاجئ والانحراف عن المسار)، ويدعم التحليل متعدد الأبعاد حسب الزمن والمسار والمركبة.
أداة التقنية 3: منصة التكامل في السفر MaaS
STEP1：تصميم الوظائفدمج بيانات وسائل النقل المتعددة مثل الحافلات والمترو والدراجات المشتركة، وإرسال أفضل خطة سفر إلى الركاب عبر التطبيق (مثل "المشي لمدة 5 دقائق + الحافلة لمدة 10 دقائق + المترو لمدة 15 دقيقة")، ودعم الاستعلام في الوقت الفعلي عن موقع المركبة ووقت الوصول إلى المحطة ومستوى الازدحام وغيرها من المعلومات. على سبيل المثال، بعد تطبيق مجموعة هاي تشي، انخفض متوسط وقت انتظار الركاب من 12 دقيقة إلى 5 دقائق، وارتفع معدل مشاركة وسائل النقل العام بنسبة 18%.
STEP2：شروط التوافقتدعم المنصة الربط مع أنظمة الدفع من طرف ثالث (مثل أليباي ووي شات) لتحقيق "المرور بواسطة رمز واحد"؛ وهي متوافقة مع بروتوكولات محطات السيارات السائدة، وتلائم معدات مختلف الشركات المصنعة.
لمعرفة المزيد، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com

دليل اختيار التكنولوجيا للأسئلة الشائعة والأجوبة عليها
س1: كيف يمكن اختيار حلول النقل الذكي المناسبة لحجم المدينة؟
أ: يجب مراعاة عوامل مثل عدد سكان المدينة وعدد مركبات النقل العام وتعقيد الخطوط بشكل شامل. على سبيل المثال، يمكن للمدن الصغيرة التي يقل عدد سكانها عن مليون نسمة نشر نظام جدولة وتنظيم الذكاء بشكل أولوية، مع التركيز على حل مشكلة تحسين الجداول الزمنية؛ أما بالنسبة للمدن الكبيرة التي يزيد عدد سكانها عن 500 ألف نسمة، فهي بحاجة إلى نشر منصة الإشراف الأمني ومنصة MaaS في وقت واحد لتحقيق الإدارة الشاملة للعمليات. تقدم لانس تيليكوم خطة "النسخة الأساسية + النسخة المتقدمة" التي تدعم توسيع وحدات الوظائف حسب الحاجة.
س2: ما هي مدة دورة تنفيذ نظام النقل الذكي؟
أ: تتعلق فترة التنفيذ بحجم المدينة وتوافق النظام الحالي. على سبيل المثال، في المدن المتوسطة الحجم التي تضم 500 حافلة، يستغرق الأمر من 3 إلى 6 أشهر من تركيب المعدات إلى تشغيل النظام، حيث يستغرق نشر الأجهزة (مثل الأجهزة الطرفية المثبتة في المركبات وعدادات عدد الركاب) شهرين، وتستغرق ضبط البرمجيات (مثل تحسين خوارزميات التنظيم والربط بين الواجهات) من 1 إلى 4 أشهر. تقدم شركة لانس للاتصالات خدمة "تسليم المفتاح"، وتتابع عملية التنفيذ طوال المدة.
السؤال 3: كيف يمكن قياس عائد الاستثمار في أنظمة النقل الذكية؟
أ: يمكن تقييمه من ثلاثة جوانب: تكاليف التشغيل، والمخاطر الأمنية، وتجربة الركاب. على سبيل المثال، بعد تطبيق حل لانس في إحدى المدن من المستوى الثالث، تم توفير 1.2 مليون يوان سنويًا في تكاليف الوقود (من خلال تقليل القيادة بدون ركاب)، وخفض تكاليف تعويضات الحوادث بمقدار 800 ألف يوان (من خلال الإنذار المبكر للرقابة الأمنية)، وزيادة رضا الركاب بنسبة 25% (من خلال تحسين التجربة عبر منصة MaaS)، وكانت فترة استرداد الاستثمار حوالي عامين.
س4: كيف يتم ضمان توافق النظام؟
أ: تدعم أجهزة لانس للاتصالات (مثل المحطات المثبتة في المركبات ووحدات جمع البيانات) البروتوكولات السائدة مثل GB/T 32960 و ISO 15765، وتوفر منصة البرمجيات واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة، التي يمكنها الربط السلس مع أنظمة الطرف الثالث (مثل منصات الدفع ومنصات الرقابة الحكومية). على سبيل المثال، في مشروع بانكوك في تايلاند، تم ربط نظام لانس بمنصة الرقابة التابعة لإدارة المرور المحلية لتحقيق المشاركة الفورية للبيانات.

مستقبل وسائل النقل العام المدفوعة بالتكنولوجيا
جوهر النقل الذكي هو حل نقاط الألم في الكفاءة والسلامة والتجربة في النقل العام التقليدي من خلال التكنولوجيا الرقمية. استندت شركة "شيامن لانس للاتصالات" المحدودة على ما تراكم لديها من خبرة في هذا المجال على مدار ما يقرب من 20 عامًا، لبناء نظام تكنولوجي متكامل يغطي التخطيط الذكي والرقابة الأمنية وخدمات السفر. وقد طبقت حلولها في عملاء محليين مثل شيامن وتشنغدو ومجموعة "هاي تشي"، وفي أكثر من 40 دولة مثل تايلاند وجنوب أفريقيا والمملكة العربية السعودية، مما أثبت قابلية تكرار التكنولوجيا وتكييفها. بالنسبة لمديري النقل الحضري، يجب التركيز على ثلاث نقاط عند اختيار حلول النقل الذكي: الأولى هي انفتاح البنية التحتية التكنولوجية (قدرتها على التوافق مع الأنظمة الحالية)، والثانية هي قابلية توسيع الوظائف (قدرتها على التكيف مع الاحتياجات المستقبلية)، والثالثة هي اكتمال الخدمات (ما إذا كانت توفر دعمًا شاملاً من الأجهزة إلى البرمجيات). يوفر نمط "الأجهزة + البرمجيات + المنصة" الذي تتبعه "لانس للاتصالات" نموذجًا مرجعيًا يمكن للصناعة الاستفادة منه. لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com