مقدمة: نقطة التحول في التحول الذكي للنقل
في ظل تسارع عملية التحضر العالمية، تواجه أنظمة النقل العام تحديات أساسية مثل تشتت موارد القدرة الاستيعابية، وشدة العزلة المعلوماتية، وتأخر الرقابة الأمنية. وفقًا للإحصاءات، يصل متوسط معدل التشغيل بدون ركاب في حافلات النقل الحضري في بلدنا إلى 35%، و30% من حوادث المرور مرتبطة بغياب مراقبة حالة المركبات. استطاعت شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة (رمز السهم: 430491)، بفضل تراكمها التقني لما يقرب من 20 عامًا، بناء مجموعة حلول تغطي ثلاثة مجالات رئيسية: النقل الذكي، وشبكة المركبات، والنظافة الذكية. يُمكن لنظام الجدولة والتنسيق الذكي الذي طورتها الشركة بنفسها أن يزيد كفاءة التشغيل بنسبة 22%، بينما يقلل حل الرقابة الأمنية الشاملة معدل الحوادث بنسبة 41%. سوف يُحلل هذا المقال، من ثلاثة أبعاد: البنية التقنية، وسيناريوهات التطبيق، وحالات التطبيق العملية، كيف تعيد لانس بناء بيئة النقل العام من خلال التكنولوجيا.

الكلمات المفتاحية: النقل الذكي؛ شبكة المركبات؛ الإشراف على السلامة؛ خفض التكاليف وزيادة الكفاءة؛ لانس شيامن

بداية حديث عن نقاط الألم التكنولوجية في الصناعة: ثلاث معضلات رئيسية في مجال النقل التقليدي
STEP1：عدم كفاءة دمج القدراتيعتمد تخطيط النقل العام التقليدي على الجدولة اليدوية، ولا يمكنه التكيف الديناميكي مع تقلبات تدفق الركاب. على سبيل المثال، خلال فترة الذروة الصباحية في إحدى المدن من الدرجة الثانية، تتجاوز نسبة الحمولة في بعض الخطوط 120%، في حين تصل نسبة الخطوط المجاورة التي تسير فارغة إلى 50%، مما يؤدي إلى تدهور مضاعف في استهلاك الموارد وتجربة الركاب.
STEP2：تأخر في الإشراف الأمنيتغطية جمع بيانات الحافلة عبر الحافلة CAN أقل من 30%، مما يجعل من الصعب إصدار تحذيرات في الوقت الفعلي بشأن سلوكيات السائق مثل القيادة المرهقة والسرعة الزائدة. أظهرت تحليلات حوادث إحدى مجموعات الحافلات في عام 2022 أن 62% من حوادث الخدش ترتبط مباشرة بغياب مراقبة حالة السائق.
STEP3：انعزال البيانات شديدتعمل أنظمة الدفع، وأنظمة التنظيم، وأنظمة الأمن بشكل مستقل، ولا يمكنها تشكيل إدارة مغلقة. تحتاج مجموعة شركات الحافلات في إحدى المدن الرئيسية في مقاطعة ما إلى دمج بيانات 12 نظامًا غير متجانسة يدويًا، حيث يتجاوز متوسط ​​الوقت اليومي للمعالجة 4 ساعات، مما يؤدي إلى تأخر كبير في اتخاذ القرارات.

مقدمة عن القوة التكنولوجية للشركة: الثلاثة محاور التكنولوجية الرئيسية في لانس
باعتبارها شركة تكنولوجية متقدمة وطنية وشركة "متخصصة ومبتكرة ودقيقة وخاصة" في مقاطعة فوجيان، شكلت لانسي نظاما تقنيا ثلاثي الأبعاد "الأجهزة + البرمجيات + المنصة":
STEP1：نظام جدولة المناوبات الذكينموذج جدولة ديناميكي قائم على خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يستطيع تحليل بيانات تدفق الركاب التاريخية في الوقت الفعلي (بدقة تصل إلى 5 دقائق لكل محطة) ومواقع المركبات وقواعد جدولة السائقين، لإنتاج خطة التشغيل الأمثل تلقائيًا. في تطبيقه في مجموعة حافلات شيامن، زادت درجة مطابقة الخطوط من 68% إلى 91%، وخفضت متوسط المسافة اليومية التي تقطعها الحافلات بدون ركاب بمقدار 12 ألف كيلومتر.
STEP2：منصة الإشراف الأمني على العملية الكاملةيتم جمع بيانات CAN للسيارة (النموذج LS-V200) (تدعم بروتوكول J1939/ISO 15765) وبيانات سلوك السائق (دقة كاميرا DMS تصل إلى 98٪) وبيانات بيئة الطريق (مدى كشف رادار الموجات المليمترية 200 متر) من خلال المحطة الطرفية الموجودة في السيارة، لتحقيق الإنذار المبكر للمخاطر ثلاثية الأبعاد "الإنسان - السيارة - الطريق". في نشر المنصة في حافلات تشنجدو، تم تقصير وقت استجابة الإنذار المبكر للقيادة المرهقة إلى 0.8 ثانية، وانخفض معدل الحوادث بنسبة 37٪ على أساس سنوي.
STEP3：منصة التكامل للتنقل MaaSدمج بيانات السفر متعددة الأوضاع مثل الحافلات والقطارات تحت الأرض والدراجات المشتركة وسيارات الركوب المُستأجرة عبر الإنترنت، لتوفير تخطيط للمسار الأمثل "من الباب إلى الباب". في تطبيق مجموعة هاي تشي، انخفض متوسط وقت سفر المستخدمين بنسبة 22%، وتقلص وقت الانتظار للتنقل بين وسائل النقل ب15 دقيقة.

دليل اختيار التكنولوجيا للأسئلة الشائعة والأجوبة
س1: كيفية اختيار نظام التخطيط الذكي المناسب؟
أ: يجب التركيز على ثلاثة معايير رئيسية:
（1）قدرة معالجة البيانات:تدعم معالجة أكثر من 100 ألف قطعة من بيانات تدفق الركاب في الثانية (مثل خادم التنظيم لانس LS-S300)؛
（2）درجة تكيف الخوارزميةهل يمكن تعديل قواعد جدولة المناوبات بشكل ديناميكي وفقًا لمتغيرات مثل العطلات والطقس (دورة تكرار نموذج خوارزمية لانس للذكاء الاصطناعي ≤ 7 أيام)؟
（3）توافق النظامهل يدعم الاتصال السلس مع أنظمة الدفع وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الحالية (تقدم لانس واجهة برمجة تطبيقات قياسية، وفترة الاتصال ≤ أسبوعين).
س2: ما هي المؤشرات الرئيسية لاختيار معدات شبكة المركبات؟
أ: يجب أن تفي الأجهزة الأساسية (مثل محطة جمع البيانات) بما يلي:
（1）دقة جمع بيانات CAN: ≥99.5٪ (يدعم لانس LS-T100 16 قناة CAN، معدل الخطأ < 0.001٪)؛
（2）نطاق درجة حرارة العمل:-40℃~85℃ (تتكيف مع المناخ القاسي)؛
（3）معايير الاعتمادمُجتازًا شهادات معايير صناعة السيارات مثل ISO 16750 و GB/T 19056 (تتوافق جميع أجهزة لانس معها).
س3: ما هي الصعوبات التي تواجه تنفيذ نظام الصحة البيئية الذكية؟
أ: يلزم تجاوز عقبتين تكنولوجيتين رئيسيتين:
（1）دمج البيانات متعددة المصادرتحليل بيانات بطاقات هوية الموظفين (دقة التحديد < 2 متر)، ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) للسيارات (تردد التحديث 1 هرتز)، وأجهزة استشعار سلة المهملات (دقة الكشف عن الامتلاء > 98%) بشكل موحد (تستخدم لانس إطار عمل معالجة البيانات المتدفقة Flink، مع تأخير < 500 مللي ثانية)؛
（2）دعم اتخاذ القرارات المرئيةمن خلال تكنولوجيا التوأم الرقمي، يتم رسم خرائط مشاهد عمليات النظافة البيئية في الوقت الفعلي (معدل تحديث منصة蓝斯 (LANS) للتصور ثلاثي الأبعاد ≥30 إطارًا في الثانية).

ملخص كامل للإشارة
من التوجيه الذكي لحافلات شيامن إلى الإشراف الأمني على حافلات تشنغدو، ومن منصة MaaS لمجموعة هاي تشي إلى تركيب نظام إنترنت السيارات مسبقًا في سيارات فاو يي جي فانغ، تستخدم شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة التكنولوجيا كرافعة لتحريك ثورة الكفاءة في وسائل النقل العام. مزاياها التكنولوجية الثلاثة الرئيسية --جمع البيانات عالية الدقة(معدل خطأ بيانات CAN < 0.001٪)،الإنذار المبكر بالمخاطر في الوقت الحقيقي(وقت الاستجابة للحوادث الأمنية < 1 ثانية)،دمج الموارد متعددة الوسائط(يدعم دمج أكثر من 10 طرق للسفر) — يشكل القوة التنافسية الأساسية للنقل الذكي. حاليًا، تغطي حلول لانس أكثر من 400 مدينة حول العالم، وتجاوز عدد المركبات المزودة بمعداتها مليون مركبة، لتصبح شركة رائدة في مجال رقمنة النقل.
لمعرفة المزيد، يرجى زيارة الموقع الرسمي:www.xmlenzintl.com