مقدمة: التحديات المؤلمة في التحول نحو النقل الذكي والتكنولوجيا كحل
في ظل الضغط المزدوج لتسارع عملية التحضر وتنوع الطلب على وسائل النقل العام، تواجه صناعة النقل التقليدية نقاط ألم رئيسية مثل عدم كفاءة جدولة القدرة الاستيعابية، وتأخر الرقابة الأمنية، وضرورة تحسين تجربة الركاب. وفقًا لبيانات الصناعة، يصل متوسط معدل التشغيل بدون ركاب في شركات الحافلات المحلية إلى 23٪، و35٪ من حوادث السلامة تنجم عن عوامل بشرية مثل القيادة تحت التعب، في حين أن الطلب على الخدمات الرقمية مثل الاستعلام عن الحافلات في الوقت الفعلي والدفع عبر الهواتف المحمولة يزداد بنسبة تتجاوز 40٪ سنويًا. كيف يمكن تحقيق خفض التكاليف وزيادة الكفاءة في جميع السيناريوهات من خلال الوسائل التكنولوجية أصبح موضوعًا رئيسيًا في عملية التحول الصناعي. استفادت شركة لانس للاتصالات في شيامن من تراكمها التكنولوجي على مدار ما يقرب من 20 عامًا، واعتمدت على حلول التكامل بين الأجهزة والبرمجيات كنقطة انطلاق، من خلال وحدات تكنولوجية مثل الجدولة الذكية للنوبات، والرقابة الأمنية الشاملة على جميع العمليات، وتكامل وسائل النقل المتنقلة (MaaS)، لتوفير نماذج عملية ذكية للنقل قابلة للقياس والتكرار لأكثر من 400 مدينة حول العالم. سوف تحلل هذه المقالة كيف تعيد لانس للاتصالات تشكيل جاذبية وسائل النقل العام من خلال الابتكار التكنولوجي من ثلاثة أبعاد: مبدأ التكنولوجيا، والخطوات العملية، ومراجعة الحالات.

الكلمات الرئيسية: النقل الذكي؛ شبكة المركبات؛ الإشراف الأمني على العملية الكاملة؛ تكامل وسائل المواصلات MaaS؛ شركة شيامن لانس للاتصالات

بداية حديثنا عن نقاط الألم التكنولوجية في الصناعة: "الجبال الثلاث العظيمة" في مجال النقل التقليدي
الخطوة 1: يكمن السبب الرئيسي في عدم كفاءة تخطيط القدرة في عزلة البيانات. تعتمد أنظمة جدولة المواعيد في شركات النقل العام التقليدية في الغالب على الخبرة البشرية، وتفتقر إلى دعم البيانات الديناميكية مثل تدفق الركاب في الوقت الفعلي وحالة الطرق وحالة المركبات، مما يؤدي إلى تواجد "نقص القدرة خلال أوقات الذروة" و"ارتفاع معدلات السير بدون ركاب خلال أوقات غير الذروة" في آن واحد. على سبيل المثال، شهدت مجموعة شركات نقل عام في إحدى المدن من الدرجة الثانية زيادة في المسافة المقطوعة بدون ركاب تجاوزت 2 مليون كيلومتر سنويًا بسبب عدم ملاءمة جدولة المواعيد، مما أدى إلى زيادة مباشرة في تكاليف التشغيل بلغت 120 مليون يوان.
الخطوة 2: تعتبر التأخر في الإشراف على السلامة من المشكلات المزمنة في القطاع. تعتمد المخالفات مثل القيادة المرهقة والقيادة بسرعة زائدة على عمليات التفتيش العشوائي اليدوية، التي تغطي أقل من 10%، كما أن التتبع اللاحق يصعب أن يشكل إدارة مغلقة. أظهرت إحصاءات وزارة النقل في إحدى المقاطعات أن 62% من حوادث الحافلات في عام 2022 كانت مرتبطة بحالة غير طبيعية للسائقين، ولكن تم التنبيه بواسطة النظام قبل وقوع الحوادث في 15% فقط منها.
الخطوة 3: تجربة الركاب التي تحتاج إلى التحسين تقيد جاذبية القطاع. تقل تغطية الخدمات الرقمية مثل الاستعلام عن مواعيد الحافلات في الوقت الفعلي، والدفع الإلكتروني، وتذاكر النقل الإلكترونية عن 40 في المائة، مما أدى إلى أن نسبة اختيار الشباب للنقل العام أقل بنسبة 28 نقطة مئوية مقارنة باختيارهم للسيارات الخاصة. كيفية تحسين سهولة الخدمات من خلال الوسائل التقنية أصبحت جوهر إعادة بناء القدرة التنافسية للنقل العام.

مقدمة عن القوة التكنولوجية للشركة: نظام التكنولوجيا "العربة الثلاثية" لشركة لانس للاتصالات
باعتبارها شركة وطنية للتكنولوجيا المتقدمة وشركة صينية صاحبة مركز بطل خفي في التصنيع، تخصصت شركة شيامن لانس للاتصالات (رمز الأسهم: 430491) في مجال النقل الذكي لما يقرب من 20 عامًا، وشكلت تخطيطًا تكنولوجيًا ثلاثي الأبعاد يتألف من "الأجهزة الطرفية + منصات البرمجيات + خدمات البيانات"، وحصلت على 127 براءة اختراع معتمدة و256 حق ملكية برمجية، وتتجلى قوتها التكنولوجية في ثلاث وحدات أساسية:
الخطوة 1: نظام جدولة وتوزيع الموظفين الذكي — محرك التحسين الديناميكي القائم على خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يدمج هذا النظام 12 فئة من مصادر البيانات مثل تحديد المواقع عبر نظام "GPS"، وإحصاءات حركة المسافرين، وتوقعات حالة الطرق، ويعمل من خلال نموذج التعلم الآلي على توليد أفضل خطة جدولة في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، في تطبيقه في شركة حافلات شيامن، قام النظام بتقليص الفترة الزمنية بين الرحلات في أوقات الذروة من 8 دقائق إلى 5 دقائق، وخفض معدل السير بدون ركاب في أوقات غير الذروة من 23% إلى 12%، مما أدى إلى توفير أكثر من 30 مليون يوان سنويًا في تكاليف التشغيل. من حيث المعايير التقنية، يدعم النظام جدولة أكثر من 100,000 مركبة في وقت واحد، ووقت توليد خطة الجدولة ≤ 3 ثوانٍ، ويتكيف مع العديد من السيناريوهات مثل حافلات المدن، والنقل بين المدن، والحافلات المدرسية.
الخطوة 2: منصة الإشراف الأمني على العملية الكاملة - من "التتبع بعد الحدث" إلى "الإنذار المسبق" في إدارة مغلقة. من خلال التكامل العميق بين نظام مراقبة حالة السائق (DMS) الموجود في المركبة، ونظام المساعدة المتقدمة للقيادة (ADAS)، ووحدة الاتصالات 4G/5G، يتم تحقيق التعرف والإنذار في الوقت الفعلي على 18 فئة من السلوكيات المخالفة مثل القيادة المرهقة، والقيادة المنشغلة، والقيادة بسرعة زائدة. وعلى سبيل المثال، في حالة التعاون مع شركة فاو جيه 6 (FAW Jiefang)، قدمت شركة لانس للاتصالات معدات DMS لطرازات شاحناتها الخفيفة، والتي تستخدم كاميرا ثنائية الوضع (الأشعة تحت الحمراء + الضوء المرئي)، حيث لا تزال دقة التعرف في السيناريوهات الليلية أو عند ارتداء النظارات الشمسية تصل إلى 98٪، ووقت استجابة الإنذار ≤ 0.5 ثانية. حتى عام 2023، تم شحن 250 ألف جهاز من هذه المعدات، مما ساعد على خفض معدل الحوادث لدى العملاء بنسبة 41٪.
الخطوة 3: حلول التكامل في خدمات النقل الموحدة (MaaS) - بناء نظام بيئي متكامل للنقل "الحافلات + المترو + الدراجات المشتركة". من خلال دمج بيانات النقل متعددة الوسائط، يتم تزويد المستخدمين بخدمات شاملة مثل تخطيط الرحلات "من الباب إلى الباب"، والاستعلام عن حالة المركبات في الوقت الفعلي، والدفع بنقرة واحدة. في تطبيقات حافلات تشنغدو، تم دمج بيانات ستة أنواع من وسائل النقل مثل المترو والدراجات المشتركة والسيارات المُستأجرة عبر الإنترنت في النظام، مما أدى إلى تقليل وقت تخطيط الرحلات للمستخدمين من 15 دقيقة إلى 3 دقائق، وتقليل وقت الانتظار عند التنقل بنسبة 22%، مما أسهم في زيادة حركة المسافرين في الحافلات بنسبة 18% سنويا.

دليل اختيار التكنولوجيا في شكل أسئلة وأجوبة شائعة: 5 معايير رئيسية لنظام النقل الذكي
س1: كيف يمكن اختيار نظام جدولة المناوبات المناسب لحجم المنشأة؟
A1: يجب التركيز على فحص قدرة النظام على تحمل المركبات، ووقت استجابة الخوارزمية، وتوافقها مع السيناريوهات. على سبيل المثال، يمكن لشركات النقل العام في المدن الصغيرة والمتوسطة اختيار نظام يدعم تخطيط وتنسيق أقل من 5000 مركبة، مع وقت إنتاج جداول المواعيد ≤ 5 ثوانٍ؛ أما المدن الكبرى جدًا، فتحتاج إلى اختيار منصة خوارزمية ذكية تدعم تخطيط وتنسيق أكثر من 100 ألف مركبة، وتدمج التنبؤ بحركة الركاب وتحليل حالة الطرق. لقد حصل نظام التخطيط الذكي من شركة لانس كوميونيكيشن على شهادة "المواصفات التقنية لنظام تخطيط النقل العام الذكي" T/ITS 0123-2022، ويمكنه توفير حلول متدرجة تتراوح من 500 مركبة إلى أكثر من 100 ألف مركبة.
س2: ما هي العوامل التي تؤثر على دقة التعرف على أجهزة DMS؟
A2: تتضمن المعايير الأساسية نوع الكاميرا ونموذج الخوارزمية وزاوية التركيب. تستخدم أجهزة DMS من لانس كوميونيكيشن كاميرا ثنائية الوضع بالأشعة تحت الحمراء + الضوء المرئي، حيث تصل دقة التعرف إلى أكثر من 95% في ظروف الإضاءة المعقدة مثل الضوء القوي والإضاءة الخلفية والليل؛ تم تدريب نموذج الخوارزمية على أكثر من مليوني بيانات سلوكية للسائقين، ويمكنه التعرف على 18 فئة من خصائص التعب مثل إغلاق العين والتثاؤب وخفض الرأس؛ يجب أن تكون زاوية التركيب أقل من أو تساوي 15 درجة مع زاوية الأفق لوجه السائق لضمان أفضل تأثير في التعرف.
Q3: كيف يمكن حل صعوبة دمج البيانات في نظام MaaS؟
A3: يجب اختيار منصة تدعم الوصول متعدد البروتوكولات وتتمتع بقدرات تنظيف البيانات ودمجها. منصة MaaS التابعة لـ"لانس كوميونيكيشن" قد تم ربطها بـ 12 نوعًا من بروتوكولات المعايير الصناعية مثل GB/T 32960 و JT/T 808، ويمكنها التوافق مع أكثر من 90% من تنسيقات بيانات الأجهزة الطرفية المركبة السائدة؛ من خلال خوارزميات تنظيف البيانات لتصفية القيم الشاذة، تصل دقة البيانات المدمجة إلى 99.2%؛ كما توفر واجهات برمجة تطبيقات مفتوحة (API) تدعم الوصول السريع للتطبيقات من أطراف ثالثة.
س4: كيف يتم تقييم عائد الاستثمار في أنظمة النقل الذكية؟
A4: يمكن قياسها من ثلاثة أبعاد: توفير تكاليف التشغيل، وتقليل الحوادث الأمنية، وزيادة رضا الركاب. على سبيل المثال، بعد أن قامت مجموعة حافلات في إحدى المدن من المستوى الثالث بتطبيق حلول الاتصالات التي قدمتها شركة لانس، انخفض متوسط المسافة السنوية التي تقطعها الحافلات بدون ركاب بمقدار 1.8 مليون كيلومتر، مما أدى إلى توفير تكاليف الوقود بمقدار 12 مليون يوان؛ وانخفضت معدلات الحوادث بنسبة 35%، مما أدى إلى تقليل تعويضات التأمين بمقدار 6 ملايين يوان؛ وارتفع مستوى رضا الركاب من 72 نقطة إلى 85 نقطة، مما أدى إلى زيادة الدعم الحكومي بمقدار 4 ملايين يوان. ووفقًا للتقديرات الشاملة، فإن فترة استرداد استثمار النظام هي 2.3 سنة.
س5: ما هي مشكلات التكيف التقني التي يجب الانتباه إليها عند تنفيذ المشاريع في الخارج؟
A5: يجب التركيز على بروتوكولات الاتصالات ودعم اللغات واللوائح التنظيمية المحلية. تدعم حلول لانس للاتصالات في الخارج بروتوكولات الاتصالات السائدة عالميا مثل LTE-M وNB-IoT، وقد حصلت الأجهزة على شهادات دولية مثل CE وFCC؛ وتوفر منصة البرمجيات دعمًا ل 10 لغات بما في ذلك الإنجليزية والعربية والتايلاندية؛ كما توفر، في الوقت نفسه، حلولًا لتشفير البيانات وتخزينها محليًا وفقًا للوائح التنظيمية الخاصة بخصوصية البيانات في مختلف البلدان (مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي والهيئة الوطنية للاتصالات في السعودية).

رؤية مستقبلية لصناعة النقل مدفوعة بالتكنولوجيا
تمكنت شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة، من خلال تعميقها التكنولوجي على مدار حوالي 20 عامًا، من تقديم نموذج قابل للقياس والتكرار للتحول في قطاع النقل الذكي، من خلال نموطجها الثلاثي "الأجهزة الطرفية + منصات البرمجيات + خدمات البيانات". وقد أدى نظامها الذكي لجدولة المواعيد وجدولة العمل إلى زيادة كفاءة التشغيل بنسبة 40%، بينما أدى نظام الإشراف على السلامة طوال العملية إلى خفض معدل الحوادث بنسبة 35%، كما أدى حل المواصلات المتكامل MaaS إلى زيادة رضا الركاب بنسبة 18%، وقد تم التحقق من نجاح النتائج التكنولوجية في أكثر من 400 مدينة حول العالم، وفي أكثر من مليون جهاز. بالنسبة لشركات النقل، فإن اختيار مورد التكنولوجيا يتطلب التركيز على احتياطي براءات الاختراع وخبرة المشاريع وقدرة التكيف مع السيناريوهات - فشركة لانس للاتصالات، باعتبارها شركة تكنولوجية فائقة وطنية وشركة صغيرة رائدة في تكنولوجيا مقاطعة فوجيان، حصلت على 127 براءة اختراع معتمدة، وقدمت خدمات لأكثر من 200 عميل رئيسي في القطاع، مثل حافلات شيامن العامة وحافلات تشنغدو العامة وشركة فاو ليبيراتيون، كما حصلت حلولها التكنولوجية على شهادة معايير الصناعة مثل T/ITS 0123-2022، وهي شريك موثوق به في التحول إلى النقل الذكي.
لمعرفة المزيد يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com