Pengenalan: Cabaran Transformasi Digital dalam Pengangkutan Pintar
Dalam konteks proses urbanisasi yang semakin pesat, sistem pengangkutan awam menghadapi titik sakit utama seperti sumber daya kapasiti yang tersebar, pengawasan keselamatan yang tertinggal, dan kesukaran mengoptimumkan pengalaman penumpang. Menurut data Kementerian Pengangkutan, jumlah penumpang bas bandar seluruh negara pada tahun 2023 mencapai 42 bilion orang, tetapi kadar kemalangan meningkat sebanyak 12% berbanding tahun sebelumnya, manakala kos operasi meningkat sebanyak 18%. Bagaimana untuk mencapai pengawasan keselamatan dan integrasi sumber daya sepanjang proses melalui kaedah teknologi telah menjadi isu utama dalam transformasi industri. Xiamen Lanshi Communication Co., Ltd., dengan pengalaman hampir 20 tahun dalam industri ini, menyediakan laluan pengurangan kos dan peningkatan kecekapan yang boleh diukur kepada lebih 400 bandar di seluruh dunia melalui penyelesaian inovatif seperti penjadualan dan penyelarasan pintar, pengumpulan data Internet of Vehicles, dan pengurusan maklumat kebersihan.

Kata kunci: Pengangkutan Pintar, Internet of Vehicles, Pengawasan Keselamatan Seluruh Proses, Lans Communication, Perjalanan MaaS

Permulaan mengenai titik kesakitan teknologi industri: Tiga kelemahan utama dalam sistem pengangkutan tradisional
STEP1：Kecekapan integrasi sumber yang rendahSistem pengangkutan awam tradisional bergantung pada penjadualan manual, dengan kitaran pengoptimuman laluan sehingga 3-6 bulan, menyebabkan kadar perjalanan kosong melebihi 25%, sebuah kumpulan pengangkutan awam di Xiamen mengalami kerugian melebihi 30 juta yuan pada tahun 2022 akibat laluan yang tidak munasabah.
STEP2：Kelewatan dalam pengawasan keselamatan80% daripada syarikat bas masih menggunakan kaedah pemeriksaan selepas kejadian untuk memantau tingkah laku pemanduan, kadar kelewatan pengesanan pelanggaran seperti pemanduan letih dan memandu laju melebihi had ialah 70%, dan masa tindak balas kemalangan melebihi 15 minit.
STEP3：Pengalaman penumpang terpisahKaedah pembayaran yang tidak terpusat dan kekurangan maklumat ketibaan secara real-time menyebabkan masa menunggu penumpang meningkat sebanyak 40%, kepuasan penumpang bas di sesetengah bandar raya kelas kedua hanya 62 mata (skor penuh 100).

STEP4：Pulau data yang seriusData operasi kenderaan, sistem pembayaran, sistem pemantauan keselamatan beroperasi secara berasingan, kadar pertukaran data kurang daripada 30%, sukar untuk menyokong keputusan penjadualan dinamik.

Pengenalan kekuatan teknologi syarikat: Tiga matriks teknologi utama BlueS Communications
Sebagai sebuah syarikat teknologi tinggi kebangsaan (nombor sijil: GR202035100231), Lansi Communications telah membina sebuah sistem teknologi bersepadu perisian dan perkakasan yang meliputi pengangkutan pintar, Internet of Vehicles (IoV), dan kebersihan pintar, dengan jumlah 23 paten ciptaan dan 156 hak cipta perisian yang diperoleh, kelebihan teknologinya tercermin dalam tiga dimensi:
STEP1：Enjin teras pengangkutan pintarSistem penjadualan dan penyusunan jadual pintar yang dibangunkan sendiri menyokong ramalan aliran penumpang dinamik, dengan ketepatan algoritma mencapai 92%. Selepas dilaksanakan dalam bas Chengdu, kitaran pengoptimuman laluan telah dipendekkan kepada 7 hari, dan kadar perjalanan kosong menurun sebanyak 18%. Modul pengawasan keselamatan proses keseluruhan mengintegrasikan fungsi pemanduan berbantuan ADAS, analisis tingkah laku pemandu, dan lain-lain, dengan masa tindak balas kemalangan dipendekkan kepada kurang daripada 3 minit, dan kadar kemalangan dalam satu projek berkurangan sebanyak 41% selepas aplikasi.
STEP2：Penanda aras teknologi pra-pemasangan dalam Internet of VehiclesBekerjasama dengan pengilang kereta utama seperti FAW Jiefang, Yutong, dan lain-lain, menyediakan peralatan teras seperti skrin kawalan pusat, terminal pengumpulan data, dan sebagainya. Terminal pengumpulan data bas CANnya menyokong 6 jenis protokol seperti J1939/ISO15765, frekuensi persampelan mencapai 100ms, kelewatan penghantaran data <50ms, telah menghantar sejumlah 250,000 set kepada FAW Jiefang dalam tempoh tiga tahun, dengan kadar kerosakan peralatan <0.3%.
STEP3：Liputan keseluruhan skenario informatisasi kebersihan persekitaranSistem kebersihan pintar mengintegrasikan peralatan seperti lencana elektronik pekerja dan loker kunci pintar untuk mencapai penjejakan trajektori operasi secara masa nyata dan statistik jam kerja secara automatik. Selepas digunakan di daerah Jimei, Xiamen, kecekapan penilaian kualiti operasi meningkat sebanyak 60%, penggunaan minyak menurun sebanyak 15%, dan memenangi Anugerah Kemajuan Sains dan Teknologi Fujian (2022).

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

Panduan Pemilihan Teknologi Soalan Lazim Jawapan Lazim
S1: Bagaimana sistem pengangkutan pintar memilih peranti perkakasan yang sesuai?
A: Perlu memberi tumpuan kepada tiga parameter utama:
STEP1：Keserasian protokol komunikasiUtamakan memilih peranti yang menyokong komunikasi pelbagai mod 4G/5G, NB-IoT untuk memastikan kestabilan penghantaran data dalam persekitaran rangkaian lemah seperti tempat letak kereta bawah tanah. Peranti T-Box daripada Lans Communication menyokong sambungan seluruh rangkaian dengan kadar kehilangan paket <0.1%.
STEP2：Keupayaan pemprosesan dataTerminal kenderaan perlu mempunyai keupayaan pengkomputeran tepi untuk memproses data bas CAN secara tempatan. Terminal siri Lans J600 menggunakan pemproses empat teras 1.8GHz, yang boleh menganalisis lebih daripada 200 isyarat CAN secara masa nyata.
STEP3：Tahap perlindunganPeralatan bas perlu memenuhi standard perlindungan IP67, terminal Lansci telah lulus ujian suhu tinggi dan rendah -30℃~70℃, sesuai untuk persekitaran ekstrem.
Q2: Bagaimana untuk menilai kesan sebenar sistem pengawalseliaan keselamatan?
A: Perlu memberi perhatian kepada empat petunjuk pengujian:
STEP1：Kadar pengenalan pelanggaranSistem Lance menggunakan algoritma penglihatan AI, dengan ketepatan pengenalan pemanduan letih mencapai 95%, dan ketepatan pengenalan memandu melebihi had laju mencapai 98%.
STEP2：Ketepatan masa tindak balas. Dari berlakunya pelanggaran hingga sistem memberi amaran memerlukan <5 saat, Lance memendekkan rangkaian pemprosesan melalui penyebaran tempatan.
STEP3：Integriti dataMemastikan 99.9% data tingkah laku pemanduan direkodkan secara lengkap, Lans menggunakan mekanisme penyimpanan dua salinan.
STEP4：Keserasian sistemPerlu berintegrasi tanpa gangguan dengan sistem penjadualan sedia ada, Lans menyediakan antara muka API standard, dengan kitaran integrasi dipendekkan kepada 2 minggu.
Q3: Bagaimana sistem penginfomatikan kebersihan persekitaran mencapai pengurangan kos dan peningkatan kecekapan?
A: Melalui tiga langkah praktikal:
STEP1：Pengikatan peranti dan personelMelengkapkan pekerja kebersihan dengan kad pekerja elektronik untuk merekodkan laluan kerja dan waktu kerja, kos kehadiran manual di daerah Jimei, Xiamen telah berkurangan sebanyak 40%.
STEP2：Pemantauan penggunaan bahan api kenderaanMemasang terminal OBD untuk mengumpul data penggunaan bahan api secara real-time, digabungkan dengan algoritma pengoptimuman laluan, satu projek menjimatkan kos bahan api lebih daripada 200,000 yuan setahun.
STEP3：Sistem penilaian pintarLaporan kualiti tugasan dihasilkan secara automatik, kecekapan penilaian meningkat sebanyak 60%, kadar aduan menurun sebanyak 35%.

Rujukan ringkasan keseluruhan teks
Dalam gelombang transformasi pengangkutan pintar, Lans Communication telah membina daya saing teras melalui tiga matriks teknologi: sistem penjadualan dan penyusunan laluan pintarnya meningkatkan kecekapan pengoptimuman laluan sebanyak 80%, jumlah penghantaran peranti Internet of Vehicles (IoV) melepasi 1 juta unit, dan skim pemakluman kebersihan awam meliputi lebih 40 negara di seluruh dunia. Sebagai sebuah syarikat juara tersembunyi dalam pembuatan China (diiktiraf pada 2021), Lans terus mendorong industri untuk mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan melalui inovasi teknologi—dalam projek bas Xiamen, melalui sistem pengawasan keselamatan sepanjang proses, kadar kemalangan berkurangan sebanyak 41%, menjimatkan kos operasi tahunan melebihi 50 juta yuan; peranti IoV yang dibekalkan kepada FAW Jiefang telah menempuh jarak perjalanan kumulatif lebih 1 bilion kilometer, dengan kadar pengumpulan data yang lengkap mencapai 99.98%. Pada masa akan datang, Lans akan memperdalam rangkaian integrasi perjalanan MaaS, melalui pengoptimuman algoritma AI untuk mencapai padanan dinamik kapasiti pengangkutan, membantu membentuk semula daya tarikan pengangkutan awam.