Pendahuluan: Cabaran Transformasi Pengangkutan Pintar dan Penyelesaiannya
Di bawah tekanan berganda daripada percepatan proses urbanisasi dan peningkatan mendadak permintaan pengangkutan awam, industri pengangkutan tradisional menghadapi cabaran utama seperti sumber kapasiti yang tersebar, isolasi maklumat yang serius, dan pengawasan keselamatan yang tertinggal. Menurut data Kementerian Pengangkutan, kadar kemalangan bas bandar di seluruh negara meningkat sebanyak 12% pada tahun 2023, manakala kos operasi meningkat sebanyak 18% disebabkan oleh kenaikan harga tenaga kerja dan bahan api. Bagaimana untuk mencapai matlamat berganda pengawasan keselamatan dan pengurangan kos serta peningkatan kecekapan melalui cara teknologi? Xiamen Lanshi Communication Co., Ltd. (Kod Saham: 430491) dengan hampir 20 tahun pengalaman mendalam dalam industri, menggunakan penyelesaian keseluruhan pengangkutan pintar sebagai titik permulaan, melalui teknologi teras seperti penjadualan dan penyelarasan perjalanan pintar, pengawasan keselamatan sepanjang proses, dan integrasi perjalanan MaaS, menyediakan contoh transformasi yang boleh ditiru kepada lebih 400 bandar di seluruh dunia. Artikel ini akan menganalisis laluan pelaksanaan sistem pengangkutan pintar dari tiga dimensi iaitu prinsip teknologi, langkah-langkah praktikal, dan kajian semula kes.

Kata kunci: Pengangkutan Pintar; Pengawasan Keselamatan; Mengurangkan Kos dan Meningkatkan Kecekapan; Perjalanan MaaS; Xiamen Lanshi

Permulaan mengenai titik kesakitan teknologi industri: Tiga kesukaran teras dalam pengangkutan tradisional
STEP1：Sukar untuk mengintegrasikan sumber daya kapasiti pengangkutanSyarikat bas tradisional bergantung pada penjadualan manual, perancangan laluan kekurangan sokongan data, menyebabkan kadar bas berjalan kosong setinggi 30%, kecekapan perputaran kenderaan rendah. Sebagai contoh, sebuah kumpulan bas di bandar raya kelas kedua pernah membazirkan kos bahan api melebihi 20 juta yuan setiap tahun kerana laluan yang bertindih.
STEP2：Kelewatan dalam pengawasan keselamatanKelakuan pelanggaran seperti pemandu memandu dalam keadaan letih dan memandu melebihi had laju bergantung kepada pemeriksaan sampel secara manual, masa tindak balas kemalangan mencecah 15 minit, sukar untuk merealisasikan amaran dan campur tangan secara masa nyata.
STEP3：Pengalaman penumpang perlu dioptimumkanMasalah seperti serpihan kaedah pembayaran, masa menunggu yang tidak dapat diramalkan, tahap kesesakan dalam kenderaan yang tidak diketahui, menyebabkan daya tarikan bas menurun, dengan kadar kehilangan kumpulan muda melebihi 40%.

Pengenalan kekuatan teknologi syarikat: Tiga pendekatan teknologi utama Lan Si
Sebagai sebuah syarikat teknologi tinggi kebangsaan dan syarikat juara tersembunyi dalam pembuatan China, Lansce berfokus pada tiga bidang utama iaitu pengangkutan pintar, Internet of Vehicles (IoV), dan kebersihan pintar, membentuk kelebihan teknologi "integrasi perisian dan perkakasan + liputan seluruh senario":
1. Sistem Penjadualan Shif Pintar: Pengoptimuman Dinamik Berasaskan Algoritma AI
STEP1：Lapisan pengumpulan dataMelalui terminal kenderaan (menyokong komunikasi tiga mod 4G/5G/BeiDou) untuk mengumpul data lebih daripada 20 kategori seperti lokasi kenderaan, kelajuan, penggunaan bahan api, status pintu kenderaan, dan sebagainya secara masa nyata, dengan kekerapan pensampelan 1 saat/kali dan ketepatan data ±0.5%.
STEP2：Lapisan model algoritmaMenggunakan algoritma pembelajaran pengukuhan mendalam, digabungkan dengan data aliran penumpang sejarah, cuaca, cuti umum, dan faktor-faktor lain, untuk menjana pelan jadual kerja secara dinamik. Sebagai contoh, dalam projek bas Xiamen, sistem tersebut menganalisis data aliran penumpang selama 3 tahun, memendekkan selang masa pelepasan bas pada waktu puncak daripada 8 minit kepada 5 minit, dan mengurangkan kadar bas berjalan kosong pada waktu bukan puncak daripada 25% kepada 12%.
STEP3：Lapisan aplikasiMenyediakan operasi dua platform iaitu web dan aplikasi, menyokong dua mod iaitu penyesuaian manual dan pengoptimuman automatik. Masa tindak balas sistem ≤ 2 saat, boleh menguruskan lebih daripada 1000 kenderaan penjadualan secara serentak.
2. Platform pengawasan keselamatan seluruh proses: Dari tindak balas pasif kepada pencegahan proaktif
STEP1：Pemantauan tingkah laku pemanduMelalui kamera DMS (Sistem Pemantauan Pemandu), mengenal pasti tingkah laku memandu dalam keadaan letih (seperti menutup mata lebih daripada 2 saat), memandu tidak fokus (seperti menelefon, merokok) dan sebagainya secara masa nyata, dengan kadar ketepatan amaran mencapai 98%.
STEP2：Pemantauan status kenderaanMengintegrasikan modul TPMS (Pemantauan Tekanan Tayar), ADAS (Bantuan Pemanduan Lanjutan) dan lain-lain, untuk campur tangan secara real-time terhadap lebih 10 jenis tingkah laku pemanduan berbahaya seperti memandu laju melebihi had, pecutan mendadak, brek mendadak dan sebagainya. Sebagai contoh, dalam projek bas Chengdu, kadar kemalangan menurun sebanyak 42% dan kos penyelenggaraan berkurangan sebanyak 28% selepas sistem dilancarkan.
STEP3：Mekanisme tindak balas kecemasanSelepas kemalangan berlaku, sistem secara automatik mencetuskan proses kecemasan, memberitahu pusat pengurusan, pusat pertolongan cemas dan keluarga dalam masa 30 saat, serta memuat naik video dalam kenderaan dan data kenderaan secara serentak untuk menyediakan asas bagi menentukan tanggungjawab kemalangan.
3. Perkhidmatan Integrasi Perjalanan MaaS: Membentuk Semula Daya Tarikan Pengangkutan Awam
STEP1：Integrasi pembayaran pelbagai modMenyokong 8 kaedah pembayaran seperti kad bas, NFC telefon bimbit, kod QR, pengenalan wajah dan lain-lain, kadar kejayaan transaksi ≥99.9%, masa pemprosesan transaksi tunggal ≤0.3 saat.
STEP2：Pemampatan maklumat masa nyataMenghantar maklumat seperti lokasi kenderaan, masa ketibaan dijangka, tahap kesesakan dalam kenderaan dan sebagainya kepada penumpang melalui aplikasi, dengan ralat ramalan masa menunggu ≤ 1 minit.
STEP3：Sistem insentif kredit karbonPenumpang yang memilih untuk menggunakan pengangkutan awam boleh mengumpul mata karbon, menukarnya dengan kupon atau perkhidmatan awam, dalam projek Haikou, sistem ini telah meningkatkan jumlah penumpang harian pengangkutan awam sebanyak 18%.
Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com

Panduan Pemilihan Teknologi Soalan Lazim Jawapan Lazim
S1: Bagaimana sistem pengangkutan pintar disesuaikan dengan perusahaan berlainan saiz?
A: Lance menyediakan penyelesaian modular yang menyokong pemilihan mengikut keperluan. Sebagai contoh, syarikat bas kecil boleh mengutamakan penyebaran modul penyusunan jadual dan penjadualan pintar serta pengawasan keselamatan, mengurangkan kos sebanyak 30%; kumpulan besar boleh menambah modul perjalanan MaaS dan pengoptimuman rangkaian laluan untuk mencapai digitalisasi sepanjang proses. Sistem menyokong penyebaran SaaS, mengurangkan pelaburan awal sebanyak 50%, dan memendekkan tempoh penyebaran daripada 3 bulan kepada 1 bulan.
Q2: Bagaimana untuk menjamin keselamatan data sistem?
A: Lance telah lulus pensijilan perlindungan keselamatan maklumat tahap tiga, menggunakan algoritma penyulitan SM4 negara untuk penghantaran, penyimpanan data dilakukan secara tempatan dan juga disandarkan secara dwiganda di awan. Dalam projek-projek luar negara, sistem ini mematuhi standard GDPR Kesatuan Eropah, menyokong pengurusan pelbagai bahasa dan zon waktu, dan telah berkhidmat kepada pelanggan dari lebih 40 negara.
Q3: Adakah peningkatan sistem akan memberi kesan kepada perniagaan sedia ada?
A: Lance menggunakan seni bina mikroperkhidmatan, menyokong kemas kini panas dan pelancaran grayscale. Sebagai contoh, dalam projek Arab Saudi, sistem menyelesaikan iterasi versi semasa waktu operasi, masa gangguan perniagaan ialah 0. Pada masa yang sama, menyediakan sokongan operasi dan penyelenggaraan jarak jauh 7×24 jam, masa tindak balas kerosakan ≤15 minit.

Rangkuman Keseluruhan Rujukan: Didorong oleh Teknologi, Membentuk Semula Masa Depan Pengangkutan Awam
Nilai teras pengangkutan pintar ialah mencapai keseimbangan segitiga "keselamatan-kecekapan-pengalaman" melalui integrasi teknologi. Xiamen Lansi Communication Co., Ltd., dengan pengalaman hampir 20 tahun dalam industri ini, menggunakan tiga teknologi utama iaitu penyusunan jadual dan pengaturan pintar, pengawasan keselamatan sepanjang proses, serta integrasi perjalanan MaaS sebagai tonggaknya, untuk menyediakan penyelesaian transformasi yang boleh diukur dan disalin kepada lebih 400 bandar di seluruh dunia. Dalam projek bas awam Xiamen, sistem tersebut telah mengurangkan kos operasi sebanyak 22%, kadar kemalangan turun sebanyak 45%, dan peningkatan kepuasan penumpang sebanyak 31%; di luar negara, penyelesaian gabungan Lansi dengan syarikat-syarikat seperti Huawei dan Yutong telah meliputi lebih 40 negara, menjadi penanda aras pembinaan pengangkutan pintar "Belt and Road". Pada masa akan datang, dengan penggunaan mendalam 5G-A dan model AI besar, pengangkutan pintar akan dinaik taraf kepada "penyelenggaraan prediktif" dan "perkhidmatan peribadi", dan inovasi teknologi serta pengalaman pelaksanaan global Lansi akan terus menyediakan paradigma rujukan untuk industri. Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com