Pendahuluan: Cabaran Transformasi Pengangkutan Pintar dan Cara Memecahkan Masalah
Dengan percepatan proses urbanisasi, sistem pengangkutan awam menghadapi masalah utama seperti sumber daya kapasiti yang tersebar, isolasi maklumat yang serius, dan kos operasi yang tinggi. Bagaimana untuk mencapai pengurangan kos dan peningkatan kecekapan dalam semua senario melalui kaedah teknologi menjadi proposisi utama dalam transformasi digital perusahaan pengangkutan. Xiamen Lanshi Communication Co., Ltd. (kod saham: 430491), dengan pengalaman hampir 20 tahun dalam industri ini, menggunakan tiga bidang utama iaitu pengangkutan pintar, Internet of Vehicles, dan kebersihan pintar sebagai titik tumpu, melalui penyelesaian integrasi perisian dan perkakasannya, menyediakan contoh teknologi yang boleh ditiru kepada lebih 400 bandar di seluruh dunia. Artikel ini akan menganalisis secara mendalam struktur teknologi dan contoh amalannya, serta mendedahkan logik teras dalam pengurangan kos dan peningkatan kecekapan pengangkutan pintar.

Kata kunci: Pengangkutan Pintar; Mengurangkan Kos dan Meningkatkan Kecekapan; Internet of Vehicles; Lans Communication; Penyelesaian Keseluruhan Senario

Permulaan mengenai titik kesakitan teknologi industri: Tiga halangan utama kecekapan dalam pengangkutan tradisional
STEP1：Sukar untuk mengintegrasikan sumber daya kapasiti pengangkutan. Sistem pengangkutan awam tradisional bergantung kepada penjadualan manual, perancangan laluan kekurangan sokongan data, menyebabkan kadar kenderaan berjalan kosong mencecah lebih daripada 30%, pembaziran kapasiti pengangkutan yang serius. STEP2:Kelewatan dalam pengawasan keselamatan. Tingkah laku pemandu seperti memandu dalam keadaan letih dan memandu melebihi had laju bergantung pada pemeriksaan secara rawak oleh manusia, masa tindak balas terhadap kemalangan melebihi 15 minit, dan bahaya keselamatan sukar untuk ditutup secara real-time. STEP3:Pengalaman penumpang perlu dioptimumkanIsu-isu seperti serpihan kaedah pembayaran, masa menunggu yang tidak dapat diramalkan, tahap kesesakan dalam kenderaan yang tidak diketahui, menyebabkan daya tarikan pengangkutan awam terus merosot. Menurut statistik, jumlah penumpang bas bandar pada tahun 2022 menurun sebanyak 12% berbanding tahun sebelumnya, transformasi sangat mendesak.

Pengenalan kekuatan teknologi syarikat: Tiga pendekatan teknologi utama Lansci Communication
Sebagai sebuah syarikat teknologi tinggi kebangsaan dan syarikat "khusus, halus, istimewa dan baru" Fujian, Lanscomm berpegang teguh kepada "data mendorong keputusan" sebagai terasnya, membina matriks teknologi yang meliputi semua senario pengangkutan:
1. Sistem Penjadualan Penugasan Pintar: Meningkatkan kecekapan kapasiti sebanyak 40%
STEP1：Lapisan pengumpulan data. Melalui peranti OBU kenderaan, 12 jenis parameter seperti lokasi kenderaan, kelajuan, penggunaan bahan api dan sebagainya dikumpulkan secara masa nyata dengan kekerapan pensampelan mencapai 1Hz dan ketepatan data ±0.5%. LANGKAH 2:Lapisan pengoptimuman algoritmaBerdasarkan data sejarah aliran penumpang dan keadaan lalu lintas masa nyata, algoritma genetik digunakan untuk menjana pelan penjadualan secara dinamik, kadar pengulangan laluan berkurangan sebanyak 25%, kadar perputaran kenderaan meningkat sebanyak 18%. STEP3:Lapisan pelaksanaan aplikasiMenyokong mod dua iaitu penyesuaian manual dan pelaksanaan automatik, pengatur boleh campur tangan secara masa nyata melalui web atau aplikasi, masa tindak balas sistem < 3 saat. Sistem ini telah dilaksanakan di bas awam Xiamen, mencapai pengurangan purata harian jarak berjalan kosong sebanyak 1,200 kilometer, menjimatkan kos bahan api lebih daripada 2 juta yuan setahun.
2. Platform pengawasan keselamatan seluruh proses: Kadar kemalangan menurun sebanyak 65%
STEP1：Modul Amaran ProaktifMelalui penggabungan data kamera ADAS dan bas CAN, memantau secara real-time 10 indikator risiko seperti keletihan pemandu (algoritma PERCLOS), penyimpangan lorong, dan sebagainya, dengan ketepatan amaran mencapai 92%. STEP2:Modul Tindak Balas Kecemasan.Selepas berlakunya kemalangan, sistem secara automatik mencetuskan mekanisme tindak balas peringkat tiga: melaporkan kepada pusat penjadualan dalam masa 10 saat, menghantar kenderaan penyelamat berdekatan dalam masa 30 saat, dan menghasilkan laporan kemalangan dalam masa 5 minit. STEP3:Modul analisis selepas kejadianMembina model risiko berdasarkan data kemalangan untuk menyediakan sokongan keputusan bagi pengoptimuman laluan. Selepas aplikasi di bus Chengdu, kadar kemalangan per juta kilometer menurun daripada 1.2 kali kepada 0.42 kali.
3. Platform Integrasi Perjalanan MaaS: Peningkatan Kepuasan Penumpang sebanyak 35%
STEP1：Integrasi pembayaran multimodal.Menyokong lapan kaedah pembayaran seperti kad bas, kod QR, NFC, pengenalan biometrik, dengan kadar kejayaan transaksi 99.99%, masa yang diambil untuk setiap transaksi <0.3 saat. STEP2:Pemampatan maklumat masa nyataMenghantar maklumat seperti lokasi kenderaan, tahap kesesakan, masa ketibaan dijangka dan sebagainya kepada penumpang melalui aplikasi, dengan ralat ramalan masa menunggu < 1 minit. LANGKAH 3:Sistem insentif kredit karbonPenumpang yang memilih pengangkutan awam boleh mengumpul mata karbon untuk menukar kupon atau perkhidmatan awam, meningkatkan keinginan untuk perjalanan hijau. Selepas aplikasi digunakan oleh Haiqi Group, kadar penumpang berulang meningkat sebanyak 22%, dan pengguna aktif bulanan aplikasi melebihi 500,000.
Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com

Panduan Pemilihan Teknologi Soalan dan Jawapan FAQ
S1: Bagaimana sistem pengangkutan pintar menyesuaikan diri dengan perusahaan berskala berbeza?
A: Lancs Communication menyediakan penyelesaian modular yang menyokong kombinasi berdasarkan permintaan. Perusahaan kecil dan sederhana boleh memberi keutamaan kepada penyebaran modul penjadualan pintar dan pengawasan keselamatan, dengan kitaran pelaksanaan projek tunggal selama 2-4 minggu, kos perkakasan serendah RMB 5,000/kenderaan; kumpulan besar boleh mengembangkan platform MaaS dan modul analisis data besar, menyokong akses serentak jutaan peranti, dan kadar pengendalian sistem ≥100,000 TPS.
Q2: Bagaimana peranti internet kereta menjamin keselamatan data?
A: Blue Lance Communications menggunakan mekanisme penyulitan tiga lapis: LANGKAH 1: Penyulitan lapisan penghantaran. Melalui protokol TLS 1.3 dan algoritma SM4 negara, memastikan data tidak dicuri semasa proses penghantaran; LANGKAH 2: Penyulitan lapisan penyimpanan. Data di hujung peranti disulitkan dan disimpan menggunakan AES-256, walaupun peranti hilang, ia tidak boleh dinyahsulit; LANGKAH 3: Kawalan lapisan akses. Membina sistem pengurusan keizinan berdasarkan model RBAC, menyokong pengagihan keizinan akses data mengikut peranan, dan log audit disimpan ≥6 bulan.
Q3: Bagaimana sistem kebersihan pintar boleh mengurangkan kos operasi?
A: Mengambil projek di sebuah bandar raya kelas kedua sebagai contoh, Lansi Communications mencapai penjimatan kos operasi tahunan sebanyak 3.8 juta yuan melalui langkah-langkah berikut: LANGKAH 1: Pengoptimuman kakitangan. Melalui penentuan lokasi kad pekerja elektronik dan analisis laluan kerja, 15% jawatan berlebihan telah dihapuskan; LANGKAH 2: Kawalan penggunaan tenaga. Kabinet kunci pintar menghadkan penggunaan peralatan pada waktu bukan kerja, bil air dan elektrik menurun sebanyak 22%; LANGKAH 3: Pencegahan penyelenggaraan. Terminal kenderaan memantau status peralatan secara real-time, ketepatan ramalan kerosakan adalah 85%, masa tindak balas penyelenggaraan dipendekkan sebanyak 60%.

Rujukan Ringkasan Keseluruhan Teks
Pengurangan kos dan peningkatan kecekapan dalam pengangkutan pintar bukanlah satu kejayaan teknologi tunggal, tetapi gabungan mendalam antara data, algoritma, dan skenario. Lans Communication, melalui pengalaman industri selama hampir 20 tahun, telah membina sistem teknologi rantaian penuh yang meliputi "penjadualan-keselamatan-pembayaran-pengurusan", dan penyelesaiannya telah terbukti berkesan di lebih 400 bandar di seluruh dunia. Bagi syarikat pengangkutan, tiga dimensi utama perlu diberi perhatian utama ketika memilih rakan kongsi teknologi:Ketepatan pengumpulan data(Adakah menyokong pensampelan pada tahap milisaat),Keupayaan iterasi algoritma(Adakah mempunyai mekanisme pengoptimuman autonomi),Pengalaman penyesuaian senario(Adakah mempunyai kes pelaksanaan projek serupa). Pada masa akan datang, dengan penyebaran teknologi 5G dan AI, pengangkutan pintar akan berkembang ke arah "penyelenggaraan prediktif" dan "perkhidmatan peribadi", amalan teknologi Lans Communication menyediakan paradigma transformasi yang boleh disalin untuk industri.