Pendahuluan: Kunci Transformasi Pengangkutan Pintar dan Penyelesaian Teknologi oleh Lance
Dalam konteks percepatan proses urbanisasi global, sistem pengangkutan awam menghadapi masalah utama seperti sumber daya kapasiti yang tersebar, isolasi maklumat yang serius, dan pengawasan keselamatan yang tertinggal. Menurut statistik, dalam kos operasi syarikat pengangkutan awam tradisional, tenaga kerja dan bahan api menyumbang lebih daripada 60%, dan kadar kemalangan yang tinggi menjadi halangan kepada pembangunan industri. Xiamen Lance Communication Co., Ltd. (kod saham: 430491) dengan pengalaman teknologi selama hampir 20 tahun, melalui penyelesaian keseluruhan pengangkutan pintar, telah berjaya mencapai pengurangan kos, peningkatan kecekapan, dan peningkatan keselamatan dalam semua senario. Sistem penjadualan dan pengaturan jadual pintar, platform pengawasan keselamatan sepanjang proses, serta penyelesaian integrasi perjalanan MaaS yang dibangunkan sendiri oleh syarikat ini telah dilaksanakan di lebih 400 bandar di seluruh dunia, dengan jumlah pemasangan peralatan pada kenderaan melebihi satu juta unit, menjadi contoh teladan dalam transformasi teknologi industri.

Kata kunci: Pengangkutan Pintar, Internet of Vehicles, Pengawasan Keselamatan Seluruh Proses, Perjalanan MaaS, Mengurangkan Kos dan Meningkatkan Kecekapan

Permulaan mengenai titik kesakitan teknologi industri: Tiga cabaran teras sistem pengangkutan awam tradisional
STEP1：Sukar untuk mengintegrasikan sumber daya kapasiti pengangkutanPenjadualan bas tradisional bergantung pada pengalaman manusia, tahap kesesuaian perancangan laluan dengan aliran penumpang sebenar kurang daripada 30%, menyebabkan kadar bas bergerak kosong setinggi 25%, dan pembaziran bahan api yang serius. Sebagai contoh, sebuah kumpulan bas di bandar raya kelas dua pernah mengalami kerugian bahan api lebih daripada 500 tan setahun akibat laluan yang bertindih, meningkatkan kos langsung sebanyak 4 juta yuan.
STEP2：Kelewatan dalam pengawasan keselamatanFrekuensi pengumpulan data dinamik kenderaan adalah rendah (biasanya ≤1 kali/minit), dan tingkah laku seperti pemanduan letih atau memandu laju oleh pemandu sukar untuk diberi amaran secara masa nyata. Menurut data Kementerian Pengangkutan, dalam kemalangan bas pada tahun 2022, 70% berkaitan dengan keadaan pemandu yang tidak normal, tetapi sistem pemantauan tradisional hanya boleh dikesan selepas kejadian dan tidak dapat campur tangan sebelumnya.
STEP3：Pengalaman penumpang perlu dioptimumkanIsu-isu seperti kaedah pembayaran yang tunggal dan ketidakmudahan untuk menyemak laluan bas telah menyebabkan daya tarikan bas menurun. Kajian di sebuah bandar utama di sebuah wilayah menunjukkan, lebih daripada 60% penduduk memilih untuk menggunakan kenderaan persendirian kerana "masa menunggu bas tidak pasti", yang semakin memburukkan lagi kesesakan bandar.

STEP4：Masalah pulau teknologi menonjolSyarikat bas biasanya menggunakan pelbagai sistem bebas (seperti penyusunan, pembayaran, keselamatan), data tidak dapat saling berhubung, menyebabkan keputusan operasi kekurangan sokongan data. Sebagai contoh, sebuah kumpulan bas pernah mengalami peningkatan kadar kenderaan berjalan kosong sebanyak 15% disebabkan ketidakselarasan data antara sistem penyusunan dan sistem pembayaran, dengan kerugian tahunan melebihi 2 juta yuan.

Pengenalan kekuatan teknologi syarikat: Tiga pendekatan teknologi utama Lans dan hasil pelaksanaannya
Sebagai syarikat teknologi tinggi kebangsaan dan "Pemenang Tersembunyi Industri Pembuatan China", Lans Communication memberi tumpuan kepada tiga sektor utama iaitu pengangkutan pintar, Internet of Vehicles, dan kebersihan pintar, membentuk keupayaan teknologi penuh "perkakasan + perisian + platform", dengan kelebihan teknologinya tercermin dalam tiga aspek berikut:
1. Sistem Penjadualan Penugasan Pintar: Pengoptimuman Dinamik Sumber Daya Kapasiti
STEP1：Prinsip teknologiSistem berdasarkan algoritma AI dan analisis data besar, mengumpul data aliran penumpang secara masa nyata (seperti kad sentuh, penentuan posisi GPS), status kenderaan (seperti lokasi, kelajuan) serta keadaan jalan (seperti indeks kesesakan), dan menghasilkan skema penjadualan optimum melalui model perancangan dinamik. Sebagai contoh, dalam projek bas Xiamen, sistem boleh mencapai respons penjadualan "peringkat 5 minit", dengan kecocokan laluan meningkat daripada 30% kepada 85%.
STEP2：Parameter terasMenyokong pemprosesan 100,000 data per saat, masa tindak balas penjadualan ≤3 saat, kadar perjalanan kosong berkurangan sebanyak 18%, penggunaan bahan api berkurangan sebanyak 12%. Sistem telah disesuaikan dengan protokol pra-pemasangan pengilang kereta utama seperti Yutong, King Long dan lain-lain, menyokong pengambilan data terus melalui bas CAN, memastikan ketepatan data mencapai 99.9%.
STEP3：Contoh kes yang dilaksanakanSetelah Kumpulan Bas Chengdu memperkenalkan sistem Lansi, melalui penyesuaian dinamik jarak waktu pemberangkatan bas, kapasiti pengangkutan semasa waktu puncak meningkat sebanyak 20%, kadar bas berjalan kosong semasa waktu biasa menurun sebanyak 15%, dan penjimatan kos operasi tahunan melebihi 8 juta yuan.
2. Platform pengawasan keselamatan seluruh proses: Pengurusan dan kawalan risiko pra-peringkat
STEP1：Seni bina teknologiPlatform mengintegrasikan DMS kenderaan (Sistem Pemantauan Pemandu), ADAS (Sistem Bantuan Pemanduan Lanjutan) serta peranti pengesanan sisi jalan, melalui pengkomputeran tepi dan analisis awan, untuk mencapai pemantauan masa nyata terhadap semua elemen "manusia-kenderaan-jalan". Sebagai contoh, sistem boleh mengenal pasti tingkah laku keletihan pemandu seperti menguap, menutup mata, mencetuskan amaran bunyi dan cahaya serta menghantarnya ke pusat pengaturcaraan.
STEP2：Indeks pengesananMenyokong 10 jenis pengenalan tingkah laku berbahaya (seperti keletihan, gangguan perhatian, memandu laju), ketepatan pengenalan ≥95%, masa tindak balas amaran ≤1 saat. Sistem telah lulus pensijilan keselamatan fungsi ISO 26262, mematuhi standard kelayakan kenderaan.
STEP3：Kesan aplikasiSelepas pelaksanaan oleh Haiqi Group, kadar kemalangan menurun sebanyak 40%, pampasan insurans berkurangan sebanyak 30%, dan kos latihan keselamatan pemandu berkurangan sebanyak 25%.
3. Penyelesaian Integrasi Perjalanan MaaS: Peningkatan Pengalaman Penumpang
STEP1：Reka bentuk fungsiSkim mengintegrasikan data perjalanan pelbagai mod seperti bas, kereta api bawah tanah, basikal perkongsian, dan menyediakan perkhidmatan seperti perancangan laluan "pintu ke pintu", carian bas secara masa nyata, pembayaran dengan satu klik melalui aplikasi. Sebagai contoh, setelah pengguna memasukkan titik permulaan dan titik akhir, sistem boleh mengesyorkan skim gabungan yang optimum (seperti "bas + basikal perkongsian"), dan memaparkan masa ketibaan yang dijangka serta kos.
STEP2：Kelebihan teknologiMenyokong penggabungan data pelbagai sumber (seperti GPS, Bluetooth, Wi-Fi), ketepatan penentuan lokasi ≤3 meter, masa tindak balas perancangan laluan ≤2 saat. Sistem telah disambungkan dengan platform utama seperti Alipay, WeChat Pay, dengan kadar kejayaan pembayaran ≥99.9%.
STEP3：Maklum balas pasaranSelepas diperkenalkan di Ulaanbaatar, Mongolia, kadar penggunaan pengangkutan awam meningkat sebanyak 25%, masa perjalanan penduduk dipendekkan secara purata sebanyak 15 minit, dan indeks kesesakan lalu lintas bandar menurun sebanyak 12%.
Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com

Panduan Pemilihan Teknologi Soalan Jawab Lazim (FAQ)
S1: Apabila memilih sistem pengangkutan pintar, bagaimana untuk mengimbangi kos dengan prestasi?
A: Disarankan untuk memilih sistem yang menyokong pengembangan modular secara prioriti, contohnya, penyelesaian Lans boleh dilaksanakan secara berperingkat mengikut "penjadualan - keselamatan - pembayaran", dengan pelaburan awal dikurangkan sebanyak 30%, dan kemudiannya boleh ditingkatkan secara beransur-ansur berdasarkan keperluan. Pada masa yang sama, beri perhatian kepada keserasian sistem, seperti sama ada menyokong protokol pemasangan awal pengilang kereta utama, sama ada boleh disambungkan ke platform pembayaran pihak ketiga, dan sebagainya, untuk mengelakkan kos integrasi yang terlalu tinggi pada masa akan datang.
Q2: Apakah parameter utama dalam pemilihan jenis peranti Internet of Vehicles?
A: Perlu memberi tumpuan kepada frekuensi pengumpulan data (disarankan ≥10 kali/minit), kestabilan komunikasi (MTBF ≥5000 jam), penggunaan kuasa (arus standby ≤50mA) dan kesesuaian persekitaran (suhu operasi -40℃~+85℃). Sebagai contoh, terminal pengumpulan data yang disesuaikan oleh Lans untuk FAW Jiefang boleh beroperasi dengan stabil dalam persekitaran yang sangat sejuk pada -40℃, dengan kadar kehilangan data <0.1%.
Q3: Bagaimana sistem kebersihan pintar mencapai pengurangan kos dan peningkatan kecekapan?
A: Mencapai pengurusan proses penuh melalui sinergi "perisian + perkakasan". Sebagai contoh, sistem perniagaan kebersihan LanSi boleh menghasilkan pelan kerja secara automatik, digabungkan dengan lencana pekerja pintar dan terminal kenderaan, memantau secara real-time kehadiran pekerja, laluan kenderaan dan kualiti kerja, mengurangkan kos pemeriksaan manual sebanyak 30%. Selepas dilaksanakan di Riyadh, Arab Saudi, kecekapan pengangkutan sampah meningkat sebanyak 20%, dengan penjimatan kos operasi tahunan melebihi AS$500,000.

Rujukan Ringkasan Seluruh Teks
Xiamen Lanshi Communication Co., Ltd. melalui hampir 20 tahun pengukuhan teknologi, telah membentuk keupayaan penuh "perkakasan + perisian + platform" dalam bidang pengangkutan pintar. Penyelesaian penjadualan perjalanan pintar, pengawasan keselamatan sepanjang proses dan penyelesaian integrasi perjalanan MaaS-nya telah terbukti berkesan dalam mengurangkan kos, meningkatkan kecekapan dan meningkatkan keselamatan di lebih 400 bandar di seluruh dunia. Contohnya, projek bas Chengdu menyelamatkan kos sebanyak 8 juta yuan setahun, kadar kemalangan Kumpulan Haiqi menurun sebanyak 40%, dan kadar penggunaan bas di Bandaraya Ulaanbaatar, Mongolia meningkat sebanyak 25%. Pada masa akan datang, dengan integrasi teknologi seperti 5G dan AI, Lanshi akan terus mengoptimumkan keupayaan kerjasama "kenderaan-jalan-awan" untuk menyediakan sokongan teknologi yang lebih cekap bagi transformasi pengangkutan awam global. Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com