Pendahuluan: Inovasi Teknologi dalam Pengangkutan Pintar dan Isu Utama dalam Industri
Dengan percepatan proses urbanisasi, sistem pengangkutan awam menghadapi cabaran utama seperti sumber kapasiti yang tersebar, isolasi maklumat yang serius, dan pengawasan keselamatan yang tertinggal. Model penyelarasan tradisional bergantung pada pengalaman manual, sukar untuk menyesuaikan secara dinamik dengan perubahan aliran penumpang; pengawasan keselamatan banyak bergantung pada penjejakan selepas kejadian, tidak dapat memberi amaran risiko secara real-time; pengalaman penumpang terus merosot kerana pembayaran yang rumit dan maklumat yang tidak telus. Dalam konteks ini, teknologi pengangkutan pintar menjadi kunci utama untuk menyelesaikan masalah industri. Xiamen Lance Communication Co., Ltd. (kod saham: 430491) sebagai penyedia penyelesaian keseluruhan pengangkutan pintar terkemuka di negara ini, melalui penyelesaian perisian dan perkakasan bersepadu yang dibangunkan sendiri, menyediakan sokongan teknikal untuk semua skenario kepada lebih 400 bandar di seluruh dunia, dengan jumlah pemasangan peralatan pada kenderaan melebihi 1 juta unit. Artikel ini akan menganalisis secara mendalam laluan pelaksanaan teknologinya dari dimensi prinsip teknologi, kes praktikal, analisis parameter, dan sebagainya.

Kata kunci: Pengangkutan Pintar; Penjadualan Pintar; Pengawasan Keselamatan; Perjalanan MaaS; Internet of Vehicles; Xiamen Lans Communication

Permulaan mengenai titik kesakitan teknologi industri: Tiga kelemahan utama dalam sistem pengangkutan tradisional
STEP1：Sukar untuk mengintegrasikan sumber daya kapasiti pengangkutanSistem penjadualan tradisional bergantung pada jadual statik dan tidak dapat menyesuaikan jarak waktu pemberangkatan kenderaan secara dinamik berdasarkan aliran penumpang masa nyata (seperti waktu puncak pagi dan petang, kejadian tidak dijangka). Sebagai contoh, sebuah kumpulan bas di sebuah bandar raya kelas dua pernah mengalami kelewatan penjadualan, menyebabkan kadar muatan penuh beberapa laluan pada waktu puncak melebihi 120%, manakala kadar kenderaan kosong di laluan berdekatan mencapai 40%, dengan pembaziran sumber yang serius.
STEP2：Kelembapan dalam pengawasan keselamatanPengawasan keselamatan tradisional bergantung kepada pemeriksaan diri pemandu dan pemeriksaan rawak selepas kejadian, sukar untuk memantau secara real-time risiko seperti memandu dalam keadaan letih dan memandu laju melebihi had. Statistik kemalangan Kumpulan Pengangkutan Darat sebuah provinsi pada tahun 2022 menunjukkan bahawa 70% daripada kemalangan bertanggungjawab berkaitan dengan operasi tidak mengikut peraturan oleh pemandu, tetapi hanya 15% daripada kemalangan dapat diberi amaran sebelum berlaku.
STEP3：Pengalaman penumpang yang berpecah-belahMasalah seperti kaedah pembayaran yang tunggal, ketidakmudahan untuk menyemak laluan, ketidaktepatan masa tiba di stesen dan sebagainya, menyebabkan kepuasan penumpang terus menurun. Data daripada sebuah institusi penyelidikan menunjukkan, lebih 60% penumpang berpendapat bahawa "masa menunggu yang tidak pasti" merupakan faktor utama yang mempengaruhi keinginan untuk menggunakan pengangkutan bas.

Pengenalan kekuatan teknologi syarikat: Tiga pendekatan teknologi utama Xiamen Lans Communication
Sebagai sebuah syarikat teknologi tinggi kebangsaan dan syarikat juara tersembunyi dalam pembuatan China, Xiamen Lans Communication telah mengkhususkan diri dalam bidang pengangkutan pintar selama hampir 20 tahun, membentuk susun atur teknologi "perkakasan + perisian + platform" yang bersepadu, dengan kelebihan terasnya tercermin dalam tiga aspek berikut:
1. Sistem Penjadualan Jadual Pintar: Padanan dinamik aliran penumpang dan kapasiti pengangkutan
STEP1：Prinsip teknologiSistem mengumpul data lokasi kenderaan, kelajuan, jumlah penumpang dan sebagainya secara masa nyata melalui terminal kenderaan (menyokong komunikasi 4G/5G), menggabungkan model aliran penumpang sejarah dengan faktor luaran seperti cuaca, cuti dan sebagainya, serta menggunakan algoritma AI untuk menghasilkan jadual perjalanan dinamik. Sebagai contoh, dalam laluan BRT Xiamen, sistem boleh memendekkan selang masa pelepasan bas daripada 8 minit kepada 5 minit berdasarkan ramalan aliran penumpang pada waktu puncak pagi, dan pada masa yang sama, mengurangkan kadar kenderaan kosong pada waktu bukan puncak daripada 25% kepada 10%.
STEP2：Analisis parameterSistem menyokong penjadualan masa nyata untuk maksimum 1000 buah kenderaan, masa respons penjadualan ≤3 saat, ketepatan ramalan aliran penumpang ≥90%, sesuai untuk pelbagai senario seperti bas bandar, pengangkutan penumpang antarabandar, laluan pelancongan khas dan sebagainya.
2. Platform pengawasan keselamatan seluruh proses: Dari penanganan pasif kepada amaran awal proaktif
STEP1：Seni bina teknologiPlatform mengintegrasikan DMS kenderaan (Sistem Pemantauan Pemandu), ADAS (Sistem Bantuan Pemanduan Lanjutan) dan peranti pemerhatian tepi jalan untuk memantau secara real-time tahap keletihan pemandu (seperti tempoh mata tertutup, pergeseran kepala), status kenderaan (seperti tekanan tayar, suhu minyak) dan persekitaran jalan (seperti pejalan kaki, halangan). Apabila sistem mengesan risiko (seperti tahap keletihan pemandu melebihi ambang), ia akan segera menghantar amaran kepada pemandu dan pusat penyelarasan, serta menggerakkan kenderaan untuk mengurangkan kelajuan atau membrek kecemasan.
STEP2：Contoh kes amaliDalam aplikasi Kumpulan Bas Chengdu, selepas platform dilancarkan, kadar kemalangan akibat pemanduan letih menurun sebanyak 82%, bilangan pemanduan laju berlebihan berkurangan sebanyak 75%, dan kecekapan pengawasan keselamatan meningkat sebanyak 3 kali ganda.
3. Platform Integrasi Perjalanan MaaS: Membentuk Semula Pengalaman Penumpang
STEP1：Reka bentuk fungsiPlatform mengintegrasikan data perjalanan pelbagai mod seperti bas, kereta api bawah tanah, basikal kongsi, teksi, dan menyediakan perkhidmatan "perancangan dengan satu klik, perjalanan dengan satu kod, carian dengan satu skrin". Sebagai contoh, setelah penumpang memasukkan titik permulaan dan titik akhir, sistem akan mengesyorkan skema perjalanan yang optimum (seperti kombinasi "bas + basikal kongsi") dan memaparkan masa ketibaan masa nyata, kos, dan panduan pertukaran untuk setiap perjalanan.
STEP2：Indeks pengesananPlatform menyokong purata harian 10 juta permintaan carian, masa tindak balas ≤1 saat, kadar kejayaan pembayaran ≥99.9%, serasi dengan pelbagai terminal seperti iOS, Android, program kecil dan sebagainya.
Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com

Panduan Pemilihan Teknologi Soalan Lazim (FAQ) Jawapan Ringkas
S1: Bagaimana sistem pengangkutan pintar memilih peranti perkakasan?
STEP1：Sesuai untuk senarioBas bandar perlu memilih terminal kenderaan yang menyokong penentuan kedudukan berketepatan tinggi (ralat ≤1 meter), komunikasi multimod (4G/5G + Beidou); kenderaan kebersihan perlu dilengkapi dengan peralatan tahan suhu rendah (-30℃), kalis habuk dan air (IP67); pengangkutan penumpang jarak jauh perlu mengintegrasikan fungsi DMS dan ADAS.
STEP2：Perbandingan parameterSebagai contoh, terminal kenderaan LT-1000 daripada Lanshi Communications menyokong pengumpulan data CAN sehingga 128 saluran, julat suhu operasi -40℃~85℃, penggunaan kuasa ≤15W, telah lulus pensijilan CE, FCC, CCC dan lain-lain, sesuai dengan keperluan pemasangan awal pengilang kenderaan utama seperti Yutong, King Long dan sebagainya.
Q2: Bagaimana untuk menilai keberkesanan sistem pengawalseliaan keselamatan?
STEP1：Indeks teras. Memberi tumpuan kepada kadar ketepatan amaran (contohnya kadar ketepatan amaran pemanduan letih ≥95%), masa tindak balas (dari pengesanan risiko hingga penghantaran amaran ≤1 saat), kadar laporan palsu (≤5%) dan kadar laporan terlepas (≤1%).
STEP2：Langkah-langkah praktikalSebelum sistem dilancarkan, ujian dalam situasi sebenar selama lebih daripada 30 hari perlu dijalankan, merekodkan keadaan amaran bagi lebih daripada 1000 kejadian risiko (seperti pemanduan lesu, memandu laju melebihi had), mengira kadar ketepatan dan kadar laporan palsu; selepas dilancarkan, data amaran perlu dianalisis semula setiap bulan untuk mengoptimumkan nilai ambang algoritma.
Q3: Bagaimana platform MaaS mencapai integrasi data pelbagai mod?
STEP1：Seni bina teknologiPerlu membina platform data pusat yang seragam, menyambungkan data masa nyata sistem pihak ketiga seperti bas awam, kereta api bawah tanah, basikal kongsi melalui antara muka API, dan menggunakan alat ETL untuk membersihkan dan menstandardisasikannya. Sebagai contoh, platform MaaS Bluecomm telah menyambungkan data bas awam dari lebih 20 bandar, data lebih 10 jenama basikal kongsi, dan data daripada 5 kumpulan kereta api bawah tanah.
STEP2：Perhatian.Perlu memberi perhatian kepada kekerapan kemas kini data (contohnya masa ketibaan bas perlu dikemas kini setiap 10 saat), konsistensi data (contohnya nama laluan yang sama dalam sistem yang berbeza perlu disatukan) dan keselamatan data (perlu mendapat pensijilan ISO 27001).

Rumusan Keseluruhan: Trend Masa Depan Pengangkutan Pintar dan Amalan Lance
Nilai teras pengangkutan pintar ialah mencapai kerjasama yang cekap antara "manusia-kenderaan-jalan-awan" melalui cara teknologi, dan trend perkembangannya tercermin dalam tiga aspek:1. Dari pengoptimuman titik tunggal kepada sinergi global, seperti mengintegrasikan data perjalanan pelbagai mod melalui platform MaaS;2. Dari pengawasan pasif kepada pencegahan proaktif, seperti menggunakan algoritma AI untuk merealisasikan amaran masa nyata terhadap risiko keselamatan;3. Dari didorong oleh pengalaman kepada didorong oleh dataContohnya, mengoptimumkan penjadualan shift melalui model ramalan aliran penumpang. Dengan hampir 20 tahun pengumpulan teknologi dan pengalaman pelaksanaan di lebih 400 bandar di seluruh dunia, Xiamen Lans Communication telah membentuk matriks teknologi yang meliputi tiga bidang utama iaitu pengangkutan pintar, Internet of Vehicles (IoV), dan kebersihan pintar. Penyelesaian integrasi perisian dan perkakasannya mempunyai kelebihan yang ketara dalam aspek kestabilan peralatan (MTBF ≥ 50,000 jam), keserasian sistem (menyokong pelbagai sistem operasi Linux/Windows/Android) dan kelajuan tindak balas perkhidmatan (sokongan dalam talian 7×24 jam). Pada masa akan datang, Lans akan terus memperdalam integrasi teknologi seperti AI, data besar, 5G dengan senario pengangkutan untuk menyediakan sokongan teknologi yang lebih berkualiti bagi transformasi digital industri pengangkutan global.