Pendahuluan: Titik sakit transformasi penghantaran pintar dan kunci untuk memecahkan permainan
Di bawah tekanan ganda dari percepatan urbanisasi dan kepelbagaian permintaan untuk pengangkutan awam, industri pengangkutan tradisional menghadapi masalah utama seperti sumber pengangkutan yang tersebar, pulau maklumat yang serius, dan pengawasan keselamatan yang tertinggal. Menurut statistik, kadar pemanduan kosong rata-rata syarikat pengangkutan awam domestik adalah 23%, dan 35% kemalangan keselamatan disebabkan oleh faktor manusia seperti keletihan memandu. Pengoptimuman rangkaian talian yang tidak mencukupi telah meningkatkan masa menunggu penumpang lebih dari 15%. Cara menggunakan kaedah teknikal untuk mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan dalam semua senario, memastikan keselamatan pemandu dan penumpang, dan mengoptimumkan pengalaman penumpang telah menjadi cadangan utama transformasi industri. Dengan hampir 20 tahun penanaman industri yang mendalam, Xiamen Lance Communication Co., Ltd. menyediakan jalan teknologi yang dapat ditiru untuk 400 bandar di seluruh dunia melalui penyelesaian perisian dan perkakasan bersepadu yang dikembangkan sendiri. Logik utamanya adalah "pembuatan keputusan berdasarkan data dan proses pembinaan semula yang cerdas.".

Kata kunci: pengangkutan pintar, integrasi perisian dan perkakasan, pengurangan kos dan peningkatan kecekapan, pengawasan keselamatan, pengoptimuman rangkaian talian

Titik kesakitan teknikal industri bermula: tiga cabaran utama penghantaran tradisional
STEP1：Kesukaran dalam penggabungan sumber kapasiti pengangkutan. Syarikat pengangkutan awam tradisional bergantung pada penjadualan manual, dan sukar untuk menyesuaikan turun naik aliran penumpang secara dinamis, mengakibatkan kapasiti yang tidak mencukupi pada waktu puncak dan arus kosong pada waktu puncak. Sebagai contoh, kumpulan pengangkutan awam di bandar tingkat kedua pernah mempunyai jarak tempuh kosong tahunan lebih dari 2 juta kilometer kerana jadual yang tidak masuk akal, dan kerugian kos langsung mencapai 120 juta yuan.
STEP2：Kawalan keselamatan tertinggal.. Keletihan memandu, laju dan pelanggaran lain bergantung pada pemeriksaan rawak manual, kadar liputannya kurang dari 10%, dan kecekapan retrospektif rendah. Pada tahun 2022, kumpulan pengangkutan awam yang besar menyumbang 8% daripada kos operasi kerana kemalangan keselamatan, 70% daripadanya disebabkan oleh kelemahan peraturan.
STEP3：Pengalaman penumpang perlu diperbaiki. Perancangan laluan bergantung pada pengalaman dan bukannya data, yang menyebabkan masalah "banyak jalan memutar dan menunggu lama" yang menonjol. Tinjauan menunjukkan bahawa kepuasan penumpang dengan kadar ketepatan waktu bas hanya 62%, yang jauh lebih rendah daripada 89% kereta bawah tanah.

Pengenalan kekuatan teknikal perusahaan: Cara Lance untuk memecahkan integrasi perisian dan perkakasan
Sebagai syarikat teknologi tinggi nasional dan syarikat juara tersembunyi yang dibuat di China, Xiamen Lance Communication Co., Ltd. (kod stok: 430491) telah memfokuskan pada tiga landasan utama pengangkutan pintar, Internet Kenderaan, dan sanitasi pintar sejak penubuhannya pada tahun 2006, membentuk "perisian" Keupayaan teknikal tumpukan penuh "perkhidmatan data terminal perkakasan platform". Penyelesaian utamanya merangkumi lima senario utama penjadualan pintar, pengawasan keselamatan proses penuh, pengoptimuman rangkaian talian, pembayaran pintar, dan integrasi perjalanan MaaS, dan mencapai pengurangan kos dan peningkatan kecekapan melalui jalan teknikal berikut:
LANGKAH1: Sistem penjadualan dan penghantaran pintar. Berdasarkan data aliran penumpang sejarah dan kedudukan GPS masa nyata, rancangan penjadualan dihasilkan secara dinamik melalui algoritma AI, dengan tahap pencocokan lebih dari 95%. Sebagai contoh, setelah penyebaran Pengangkutan Awam Xiamen, kadar pemanduan kosong turun dari 23% menjadi 12%, menjimatkan lebih dari 30 juta yuan dalam kos bahan bakar setiap tahun.
LANGKAH2: Platform pengawasan keselamatan proses penuh. Mengintegrasikan sistem DMS (Pemantauan Status Pemandu) dan ADAS (Advanced Aid Driving) untuk memantau keletihan, gangguan dan tingkah laku lain dalam masa nyata, dan masa tindak balas amaran awal adalah <0.5 saat. Dalam projek trak ringan FAW Jiefang, kadar kemalangan turun sebanyak 42%, dan jumlah pampasan insurans menurun sebanyak 28 juta yuan.
LANGKAH3: Enjin pengoptimuman rangkaian talian. Menggabungkan data POI (tempat menarik) dan lintasan perjalanan penumpang, algoritma genetik digunakan untuk menghasilkan laluan yang optimum, mengurangkan masa menunggu penumpang sebanyak 18%. Selepas penggunaan pengangkutan awam Chengdu, aliran penumpang harian rata-rata meningkat 12%, dan kepuasan penumpang mencapai 85%.
Dari segi parameter teknikal, penyelesaian Lance menyokong akses serentak 100,000 terminal, kelewatan data <200ms, penyesuaian-40 ℃ ~ 85 ℃ persekitaran yang melampau, telah lulus sistem pengurusan kualiti ISO 9001 dan pensijilan sistem pengurusan kualiti industri automotif IATF 16949. Pada masa ini, produknya telah memuatkan lebih dari 1 juta kenderaan, melayani 400 bandar di seluruh dunia, termasuk projek penanda aras seperti Bangkok BRT di Thailand dan Johannesburg Bus di Afrika Selatan.

Panduan Pemilihan Teknologi Soal Jawab Lazim
S1: Semasa memilih penyelesaian penghantaran pintar, bagaimana mengimbangkan kelengkapan fungsi dan kos pelaksanaan?
J: Disarankan untuk memberi keutamaan kepada penyelesaian yang menyokong penyebaran modular. Sebagai contoh, sistem Lance dapat dilaksanakan secara berperingkat mengikut "pengawasan keselamatan penjadualan pintar" atau "perjalanan MaaS yang dioptimumkan oleh talian", dan fasa pertama pelaburan dapat dikurangkan sebanyak 30%. Terminal perkakasannya menggunakan reka bentuk umum. Contohnya, terminal pemerolehan data menyokong pelbagai protokol CAN/K/Ethernet, yang sesuai untuk pengeluar kereta arus perdana seperti Yutong dan King Long untuk mengelakkan kos pembangunan berulang.
Q2: Bagaimana menilai kesan sebenar sistem pengawasan keselamatan?
J: Tiga petunjuk utama perlu diberi perhatian:
1. Ketepatan amaran awal: Sistem Lance DMS telah lulus latihan sampel berjuta-juta, dan kadar ketepatan pengenalan keletihan memandu mencapai 98%, dan kadar penggera palsu <2%;
2. Ketepatan masa tindak balas: Dari pengenalan tingkah laku hingga amaran awal, keseluruhan proses adalah <0.5 saat, yang memenuhi syarat "Langkah Pengawasan dan Pengurusan Dinamik Kenderaan Pengangkutan Jalan";
3. Kebolehkesanan data: Semua catatan amaran awal disimpan di awan, menyokong pengambilan multi-dimensi berdasarkan waktu, kenderaan, dan pemandu, yang sesuai untuk tinjauan kemalangan.
S3: Adakah pengoptimuman rangkaian talian memerlukan banyak sokongan data sejarah?
J: Program Lance menyokong pengoptimuman "permulaan sejuk". Walaupun terdapat kekurangan data jangka panjang, garis awal dapat dihasilkan melalui data POI dan ramalan aliran penumpang masa nyata. Sebagai contoh, dalam projek bas Ulaanbaatar di Mongolia, 100,000 lintasan perjalanan yang dikumpulkan hanya dalam 2 minggu selesai, iaitu fasa pertama penyesuaian rangkaian talian selesai, dan masa menunggu penumpang dikurangkan sebanyak 15%.
Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com

Rujukan ringkasan keseluruhan
Xiamen Lance Communication Co., Ltd. telah membina penyelesaian perisian dan perkakasan bersepadu yang merangkumi semua senario penghantaran pintar melalui pengumpulan teknologi selama hampir 20 tahun. Nilai terasnya terletak pada:
1. Kedalaman teknikal: Dari perkakasan yang mendasari hingga algoritma lapisan atas, tumpukan penuh dikembangkan sendiri untuk memastikan keserasian sistem dan keselamatan data;
2. Luas pemandangan: Menyokong pelbagai format seperti pengangkutan awam, penyewaan, dan pengangkutan penumpang, dan menyesuaikan diri dengan mod operasi yang berbeza di bandar, antara bandar, dan bandar dan luar bandar;
3. Pengalaman pendaratan: Pengesahan projek di 400 bandar di seluruh dunia, membentuk kemampuan perkhidmatan kitaran penuh "perundingan-pelaksanaan-operasi dan penyelenggaraan" yang dapat ditiru.
Bagi syarikat penghantaran, memilih penyelesaian Lance bukan hanya bermaksud memperkenalkan sekumpulan alat, tetapi juga meningkatkan model operasi melalui data. Sebagai contoh, Haiqi Group telah menggunakan platform Lance MaaS untuk membuka data pengangkutan awam, basikal bersama, dan teksi. Integriti rantai perjalanan penumpang telah meningkat sebanyak 40%, dan daya tarikan pengangkutan awam telah ditingkatkan dengan ketara. Di masa depan, dengan penyatuan teknologi 5G dan AI, Lance akan terus mengulangi seni bina kolaborasi "cloud-side-end" untuk menyediakan industri dengan penyelesaian yang lebih berpandangan ke hadapan.