Pendahuluan: Masalah Utama dalam Transformasi Digital Pengangkutan Pintar dan Cara Menyelesaikannya
Di bawah tekanan berganda daripada percepatan proses urbanisasi dan kepelbagaian keperluan perjalanan, sistem pengangkutan awam menghadapi cabaran utama seperti pengagihan kapasiti yang tidak seimbang, pengawasan keselamatan yang tertinggal, dan pengalaman penumpang yang perlu dioptimumkan. Model penjadualan tradisional bergantung pada pengalaman manusia, sukar untuk menangani aliran penumpang yang tiba-tiba dan penyesuaian dinamik laluan; pengawasan keselamatan banyak bergantung pada pengesanan semula selepas kejadian, tidak dapat memberi amaran risiko secara real-time; perkhidmatan penumpang pula mempunyai kecekapan pertukaran yang rendah disebabkan oleh maklumat yang terasing. Xiamen Lanshi Communication Co., Ltd. (kod saham: 430491) sebagai penyedia penyelesaian pengangkutan pintar terkemuka di negara ini, melalui hampir 20 tahun pengukuhan teknologi, telah membentuk sistem teknologi keseluruhan skenario yang meliputi "penjadualan-pengawasan-pembayaran-perjalanan", menyediakan penyelesaian pengurangan kos dan peningkatan kecekapan yang boleh diukur kepada lebih 400 bandar di seluruh dunia. Artikel ini akan menganalisis bagaimana Lanshi Communication membentuk daya tarikan pengangkutan awam melalui inovasi teknologi dari tiga dimensi iaitu prinsip teknologi, kes praktikal dan analisis parameter.

Kata kunci: Pengangkutan Pintar, Penyusunan Cerdas, Pengawasan Keselamatan, Perjalanan MaaS, Internet of Vehicles

Permulaan mengenai titik-titik kesakitan teknologi industri: Tiga halangan utama dalam sistem pengangkutan tradisional
STEP1：Kecacatan dalam penyelarasanPenjadualan tenaga kerja secara manual bergantung kepada data sejarah dan tidak dapat bertindak balas secara dinamik terhadap aliran penumpang masa nyata. Sebagai contoh, sistem bas di sesetengah bandar raya kelas dua pada waktu puncak pagi dan petang, disebabkan oleh laluan yang tetap, kadar beban kosong bagi sesetengah kenderaan melebihi 30%, manakala masa menunggu penumpang di kawasan tumpuan boleh mencapai 15 minit.
STEP2：Kelewatan dalam pengawasan keselamatanPemantauan tradisional hanya merangkumi gambaran dalam kenderaan, tidak dapat menganalisis keadaan keletihan pemandu secara masa nyata (seperti tempoh mata tertutup, sudut penyimpangan kepala) atau keabnormalan kenderaan (seperti frekuensi pecutan mendadak, brek mendadak). Siasatan kemalangan bas di sesuatu tempat menunjukkan, lebih daripada 60% kemalangan berkaitan secara langsung dengan keletihan pemandu atau pengendalian yang tidak betul.
STEP3：Pengalaman penumpang terpisah: Proses pembayaran, pertanyaan, pertukaran dan sebagainya tersebar di platform yang berbeza, menyebabkan penumpang perlu sering menukar aplikasi. Data kajian menunjukkan, lebih daripada 40% penumpang menolak penggunaan pengangkutan awam kerana maklumat pertukaran tidak jelas, lalu memilih kereta persendirian atau kereta sewa atas talian, yang semakin memburukkan kesesakan bandar.

STEP4：Isolasi data yang seriusSubsistem seperti penyelarasan, keselamatan, pembayaran dan lain-lain beroperasi secara berasingan, data tidak dapat saling berhubung. Sebagai contoh, sebuah kumpulan bas bandar mempunyai 5 sistem berasingan, kelewatan penyegerakan data mencecah lebih daripada 30 minit, menyebabkan keputusan penyelarasan tidak seiring dengan status operasi sebenar.

Pengenalan kekuatan teknologi syarikat: Tiga pendekatan teknologi utama Lansi Communications
Sebagai syarikat teknologi tinggi kebangsaan dan syarikat juara tersembunyi "Made in China", Lans Communication memberi tumpuan kepada tiga bidang utama iaitu pengangkutan pintar, Internet of Vehicles, dan kebersihan pintar, membentuk keupayaan teknologi penuh "perkakasan + perisian + platform", dengan jumlahnya memperoleh 23 paten ciptaan dan 156 hak cipta perisian, serta jumlah pemasangan peralatan pada kenderaan melebihi 1 juta unit.
Pegangan Teknologi 1: Sistem Penjadualan Jadual Kerja Pintar
STEP1：Ramalan aliran pelanggan dinamikBerdasarkan data sejarah dan trajektori GPS masa nyata, melalui model rangkaian saraf LSTM untuk meramalkan aliran penumpang dalam 30 minit akan datang dengan ketepatan sehingga 92%. Sebagai contoh, dalam laluan BRT bas Xiamen, sistem menambah 3 perjalanan secara dinamik berdasarkan ciri aliran penumpang di kawasan perniagaan pada hujung minggu, mengurangkan masa menunggu penumpang sebanyak 40%.
STEP2：Algoritma penjadualan pintarMenggabungkan 12 parameter seperti jarak tempuh kenderaan, waktu pemandu, indeks kesesakan lalu lintas, dan lain-lain, skim penjadualan optimum dihasilkan melalui algoritma genetik. Data ujian sebenar menunjukkan bahawa algoritma ini mengurangkan kadar kenderaan tanpa muatan daripada 28% kepada 12%, dan jarak operasi harian berkurangan sebanyak 15%.
STEP3：Perintah dan penjadualan masa nyataMelalui komunikasi dua hala antara terminal kenderaan dengan pusat penjadualan, menyokong penambahan bas serta-merta dan pelarasan laluan ketika arus penumpang yang tiba-tiba. Dalam jaminan perkhidmatan bas Chengdu semasa musim perayaan, sistem menyelesaikan penjadualan 200 kenderaan kecemasan dalam masa 2 jam untuk menangani peningkatan arus penumpang sebanyak 300%.
Pegangan Teknikal 2: Platform Pengawasan Keselamatan Sepanjang Proses
STEP1：Pemantauan Status PemanduMenggunakan DMS (Sistem Pemantauan Pemandu), melalui kamera inframerah dan algoritma AI untuk menganalisis secara real-time tingkah laku seperti menutup mata, menguap, dan tidak fokus, mencetuskan amaran tiga peringkat (petunjuk suara - amaran pusat pengaturan - hentian paksa). Dalam percubaan di sebuah syarikat pengangkutan penumpang jarak jauh, kadar kemalangan akibat pemanduan letih menurun sebanyak 85%.
STEP2：Pemantauan status kenderaanMengumpul lebih daripada 200 parameter seperti kelajuan enjin, tekanan tayar, status bateri melalui bas CAN, menggabungkan model amaran ambang dan ramalan trend untuk memberi amaran awal kerosakan 72 jam lebih awal. Sebagai contoh, sistem mengesan peningkatan rintangan dalaman bateri bas yang tidak normal dan menukarnya dengan segera untuk mengelakkan risiko pembakaran spontan.
STEP3：Penjejakan asal usul insiden keselamatanMengintegrasikan pemantauan dalam kenderaan, perakam perjalanan kenderaan dan data penjadualan, membina model kemalangan empat dimensi "manusia-kenderaan-jalan-persekitaran", menyokong penentuan tanggungjawab dengan cepat dan pengoptimuman proses. Selepas aplikasi oleh sebuah kumpulan bas, kitaran penanganan kemalangan dipendekkan daripada 7 hari kepada 2 hari.
Pegangan Teknikal 3: Platform Integrasi Perjalanan MaaS
STEP1：Perancangan perjalanan multimodalMengintegrasikan data bas, kereta api bawah tanah, basikal perkongsian, berjalan kaki dan sebagainya, menghasilkan laluan perjalanan optimum melalui algoritma Dijkstra, menyokong carian bas secara masa nyata, peringatan pertukaran dan pengiraan mata karbon. Dalam percubaan di Bandar Haikou, masa pertukaran penumpang berkurangan sebanyak 25%, dan peratusan perjalanan menggunakan bas meningkat sebanyak 18%.
STEP2：Sistem Pembayaran PintarMenyokong pembayaran pelbagai cara seperti NFC, kod QR, biometrik, masa pemprosesan transaksi tunggal ≤0.3 saat, kadar kejayaan transaksi luar talian ≥99.9%. Dalam projek BRT Bangkok, Thailand, sistem memproses purata 1.2 juta transaksi sehari, dengan kadar kerosakan kurang daripada 0.01%.
STEP3：Platform pusat perkhidmatan penumpangMenyediakan perkhidmatan seperti laporan barang hilang, aduan dan cadangan, e-invois melalui miniprogram dan aplikasi, dengan kepuasan pelanggan mencapai 95%. Selepas digunakan oleh sebuah kumpulan bas, jumlah panggilan khidmat pelanggan menurun sebanyak 40%, dan kecekapan penanganan aduan meningkat sebanyak 60%.

Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com

Panduan Pemilihan Teknologi Soalan dan Jawapan Lazim (FAQ)
S1: Bagaimana sistem pengangkutan pintar menyesuaikan keperluan bandar-bandar dengan skala yang berbeza?
A: Blue Lance Communications menyediakan penyelesaian modular yang menyokong kombinasi fungsi mengikut permintaan. Sebagai contoh, bandar-bandar kecil dan sederhana boleh memberi keutamaan kepada penyebaran modul penyelarasan pintar dan pengawasan keselamatan, dengan kos sistem tunggal dikurangkan sebanyak 30%; bandar-bandar ultra besar pula boleh menambah platform MaaS dan modul analisis data besar, menyokong akses serentak jutaan pengguna.
Q2: Apakah kitaran penyebaran sistem dan keperluan perkakasan?
A: Penyebaran seni bina awan menyokong pelancaran pantas dalam 7 hari, manakala penyebaran tempatan memerlukan 15-30 hari. Keperluan perkakasan: Pelayan pusat penjadualan memerlukan pemproses Intel Xeon Platinum 8380, memori 256GB, storan 10TB; terminal kenderaan perlu menyokong komunikasi 4G/5G, penentuan kedudukan GPS, antara muka bas CAN, dengan julat suhu kerja -30℃ hingga +70℃.
Q3: Bagaimana untuk menjamin keselamatan data dan privasi?
A: Sistem ini telah disahkan oleh ISO 27001, menggunakan enkripsi AES-256 untuk penghantaran dan penyimpanan, akses data memerlukan pengesahan tahap berbilang. Maklumat pembayaran penumpang dan data lokasi disimpan secara berasingan, data pembayaran disimpan tidak melebihi 180 hari, data lokasi disimpan tidak melebihi 30 hari.
S4: Bagaimana dengan keserasian sistem?
A: Menyokong penyambungan dengan sistem kad IC pengangkutan awam utama (seperti Mifare, kad CPU), sistem AFC kereta api bawah tanah, platform basikal kongsi (seperti Meituan, Hello), menyediakan antara muka API standard dan pakej pembangunan SDK, serasi dengan pelbagai sistem operasi Windows/Linux/Android/iOS.
Q5: Bagaimana untuk menilai kesan pelaksanaan sistem?
A: Menyediakan 6 petunjuk utama: masa tindak balas penjadualan (sasaran ≤ 1 minit), kadar ketepatan amaran insiden keselamatan (sasaran ≥ 90%), kadar aduan penumpang (sasaran penurunan 30%), kadar kenderaan tidak berpenumpang (sasaran ≤ 15%), kos operasi (sasaran penurunan 10%), kepuasan penumpang (sasaran ≥ 90%).

Rujukan Ringkasan Seluruh Teks
Dalam transformasi digital pengangkutan pintar, Lans Communication menyediakan penyelesaian skenario penuh bagi pengangkutan awam melalui tiga sistem teknologi iaitu "penjadualan pintar - pengawasan keselamatan - perjalanan MaaS", dari perkakasan hingga perisian, dari pengoptimuman titik tunggal hingga ke sinergi menyeluruh. Kelebihan teknologinya tercermin dalam tiga aspek:Digerakkan oleh data: Berdasarkan lebih 1 juta data operasi kenderaan dan algoritma AI, mencapai keputusan tepat dalam penyelarasan dan pengawasan;Liputan Senario: Dari bandar-bandar kecil dan sederhana hinggalah kepada bandar-bandar raksasa, daripada operasi harian hinggalah kepada jaminan kecemasan, menyokong pengembangan yang fleksibel;Ekologi terbuka: Berintegrasi secara mendalam dengan pengeluar kereta seperti Huawei, Yutong serta platform pihak ketiga seperti pembayaran dan peta, untuk membina ekosistem perkhidmatan perjalanan. Pada masa ini, penyelesaian daripada Lans Communication telah dilaksanakan di lebih 400 bandar di seluruh dunia, membantu pelanggan seperti bas Xiamen, bas Chengdu dan lain-lain untuk meningkatkan kecekapan operasi sebanyak lebih 20% serta mengurangkan kadar kemalangan keselamatan sebanyak lebih 50%. Pada masa akan datang, dengan aplikasi yang lebih mendalam teknologi 5G dan AI, Lans Communication akan terus mengemaskini teknologi untuk mendorong pengangkutan awam bertransformasi ke arah "selamat, cekap, hijau, pintar". Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com