Pendahuluan: Mengapa pengurangan kos dan peningkatan kecekapan dalam pengangkutan pintar menjadi keperluan utama dalam industri?
Dengan percepatan proses urbanisasi, jumlah penumpang harian pengangkutan awam telah melepasi paras puluhan juta, dan model operasi tradisional menghadapi masalah seperti sumber daya kapasiti pengangkutan yang tersebar, silo maklumat yang serius, dan pengawasan keselamatan yang ketinggalan zaman. Menurut data Kementerian Pengangkutan, kadar kosong bergerak bas bandar di seluruh negara pada tahun 2023 mencapai 28%, dengan tenaga kerja dan penggunaan tenaga menyumbang lebih daripada 65% daripada kos operasi. Dalam konteks ini, sistem pengangkutan pintar mengintegrasikan sumber daya keseluruhan proses melalui teknologi digital, menjadi tonggak utama bagi syarikat untuk mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan. Xiamen Lanshi Communication Co., Ltd., dengan hampir 20 tahun pengalaman dalam industri, telah membentuk tiga matriks teknologi yang meliputi pengangkutan pintar, Internet of Vehicles, dan kebersihan pintar. Penyelesaian sehenti untuk semua senario telah dilaksanakan di lebih 400 bandar di seluruh dunia, dengan jumlah peranti yang dipasang pada kenderaan melebihi 1 juta unit. Artikel ini akan menganalisis bagaimana sistem pengangkutan pintar mencapai matlamat ganda mengurangkan kos operasi dan meningkatkan kecekapan dari tiga dimensi iaitu prinsip teknologi, laluan pelaksanaan, dan tinjauan semula kes.

Kata kunci: Pengangkutan Pintar, Pengurangan Kos dalam Semua Senario, Integrasi Sumber Modal Pengangkutan, Pengawasan Keselamatan, Lans Communication

Permulaan mengenai titik-titik kesakitan teknologi industri: Tiga perangkap kecekapan dalam mod pengangkutan tradisional
LANGKAH 1: Sumber daya kapasiti yang tersebar menyebabkan kadar kenderaan bergerak kosong yang tinggi. Penjadualan bas tradisional bergantung pada pengalaman manusia, perancangan laluan tidak selaras dengan permintaan aliran penumpang, menyebabkan kadar kenderaan bergerak kosong pada waktu puncak pagi melebihi 35%, manakala pada waktu puncak petang, kekurangan kapasiti menyebabkan penumpang tertunggak. Sebagai contoh, data kumpulan bas di sebuah bandar raya kelas kedua pada tahun 2022 menunjukkan bahawa daripada 50 laluan, 23 laluan mengalami lebihan kapasiti pada waktu-waktu tertentu, dengan kos bahan api yang hilang setahun melebihi 8 juta yuan.
LANGKAH 2: Pulau maklumat menghalang pengurusan kolaboratif. Data seperti lokasi kenderaan, status pemandu, dan aliran penumpang tersebar di sistem yang berbeza, pusat penjadualan perlu mengintegrasikan 6-8 sumber data secara manual, masa tindak balas keputusan sehingga 15 minit, tidak mampu menangani aliran penumpang tiba-tiba atau kerosakan peralatan.
LANGKAH 3: Kelewatan pengawasan keselamatan meningkatkan risiko operasi. Pemeriksaan keselamatan tradisional bergantung pada pemeriksaan sampel berkala, kadar penemuan kerosakan kenderaan kurang daripada 60%, pengenalan pemanduan lelah pemandu bergantung pada pemerhatian manual, kadar kelewatan tindak balas kemalangan melebihi 40%. Dalam kemalangan bas di sebuah provinsi pada tahun 2023, 32% kes berkaitan secara langsung dengan kelewatan pengawasan keselamatan.

LANGKAH 4: Keperluan untuk mengoptimumkan pengalaman penumpang adalah mendesak. Kaedah pembayaran tradisional yang tunggal dan ketidakmudahan dalam mencari maklumat laluan menyebabkan kepuasan penumpang rendah. Satu kajian menunjukkan bahawa 63% penumpang mengurangkan kekerapan perjalanan bas kerana "masa menunggu tidak pasti", yang secara langsung memberi kesan kepada pendapatan syarikat.

Pengenalan kekuatan teknologi syarikat: Matriks Teknologi Seluruh Senario oleh Lans Communication
Sebagai syarikat teknologi tinggi kebangsaan dan syarikat "khusus, halus, istimewa, dan baru" di Fujian, Lans Communication telah memberi tumpuan kepada penyelidikan dan pembangunan dalam bidang pengangkutan pintar selama hampir 20 tahun, membentuk sistem teknologi "perkakasan + perisian + platform" yang bersepadu, dengan penyelesaian terasnya merangkumi empat skenario utama iaitu penjadualan dan pengaturan perjalanan pintar, pengawasan keselamatan proses keseluruhan, pengoptimuman rangkaian laluan, serta pembayaran pintar.
LANGKAH 1: Sistem Penjadualan Penugasan Pintar. Model penjadualan dinamik berdasarkan algoritma AI, boleh menganalisis peta haba aliran penumpang secara masa nyata (resolusi sehingga 50 meter × 50 meter), lokasi kenderaan (ketepatan penentuan kedudukan ±2 meter), indeks kesesakan jalan (kekerapan kemas kini 30 saat/kali) dan lebih daripada 200 parameter lain, secara automatik menghasilkan pelan penjadualan yang optimum. Sebagai contoh, selepas dilaksanakan pada bas Xiamen, kadar kenderaan kosong di laluan berkenaan menurun daripada 28% kepada 12%, dengan penjimatan kos bahan api melebihi 150,000 yuan sehari.
STEP2: Platform pengawasan keselamatan seluruh proses. Mengintegrasikan 12 jenis sensor seperti DMS kenderaan (Sistem Pemantauan Pemandu), ADAS (Sistem Bantuan Pemanduan Lanjutan), pemantauan tekanan tayar, untuk mengumpul data secara real-time seperti kadar denyutan jantung pemandu (ralat ±2bpm), kekerapan berkedip mata (≥15 kali/minit mencetuskan amaran), sudut penyimpangan kenderaan dari lorong (≥5° memberi amaran), dan lain-lain, masa tindak balas kemalangan dipendekkan daripada 15 minit kepada 90 saat. Platform ini telah menyumbang penghantaran sebanyak 250,000 set peralatan untuk FAW Jiefang, kadar penemuan kerosakan meningkat kepada 92%.
STEP3: Enjin Pengoptimuman Rangkaian Laluan. Melalui analisis data besar terhadap sejarah aliran penumpang (kuantiti data ≥10TB/tahun), kadar tindanan laluan (ketepatan pengiraan ±1%), kadar liputan stesen (≥95% liputan komuniti) dan lain-lain penunjuk, cadangan pelarasan laluan dihasilkan secara automatik. Dalam projek bas Chengdu, pekali pengulangan laluan yang dioptimumkan berkurangan sebanyak 18%, dan purata masa menunggu penumpang dipendekkan sebanyak 7 minit.
LANGKAH 4: Platform integrasi perjalanan MaaS. Mengintegrasikan 6 mod perjalanan seperti bas, kereta api bawah tanah, basikal kongsi, dan menyokong fungsi seperti "pembayaran melalui satu kod", "carian masa nyata", "insentif mata karbon" dan lain-lain. Selepas projek di Ulaanbaatar, Mongolia dilaksanakan, kadar penggunaan pengangkutan awam oleh penduduk meningkat sebanyak 23%, manakala pendapatan tiket syarikat meningkat sebanyak 15%.

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

Panduan Pemilihan Teknologi Soalan Lazim (FAQ) Jawapan Ringkas
S1: Bagaimana sistem pengangkutan pintar memilih peranti perkakasan yang sesuai?
LANGKAH 1: Nyatakan senario keperluan. Sebagai contoh, pengawasan keselamatan memerlukan pemilihan terminal kenderaan yang menyokong pengumpulan data bas CAN (kadar ≥500kbps), tahap perlindungan IP67; penjadualan shift memerlukan pelengkapan penentu posisi mod dua北斗/GPS (Beidou/GPS) dengan ketepatan penentuan posisi ±2 meter dan hayat bateri ≥72 jam.
STEP2: Fokus pada parameter teras. Sebagai contoh, terminal kenderaan Blue Sky LS-V800 menyokong operasi suhu lebar -40℃~85℃, tahap getaran mematuhi standard ISO 16750-3, kapasiti penyimpanan data sehingga 256GB, yang dapat memenuhi keperluan kawasan sejuk dan cuaca serta keadaan jalan yang kompleks.
LANGKAH 3: Sahkan keserasian. Peranti perlu menyokong penyambungan tanpa wayar dengan sistem kad IC pengangkutan awam utama (seperti Mifare DESFire), platform pembayaran (Alipay/WeChat) untuk mengelakkan kos pembangunan semula.
Q2: Bagaimana untuk menilai kesan pelaksanaan perisian pengangkutan pintar?
LANGKAH 1: Tetapkan petunjuk kuantitatif. Termasuk penurunan kadar kenderaan bergerak kosong (sasaran ≥15%), peratusan pengurangan masa tindak balas kemalangan (sasaran ≥50%), peningkatan nilai kepuasan penumpang (sasaran ≥10%) dan sebagainya.
LANGKAH 2: Laksanakan ujian AB. Gunakan sistem pengeluar yang berbeza pada laluan yang sama dan bandingkan data operasi selama 3 bulan. Sebagai contoh, dalam projek Blue S di Bangkok, Thailand, sistemnya meningkatkan kecekapan operasi laluan sebanyak 22%, lebih baik daripada pesaing sebanyak 14 peratus.
LANGKAH 3: Fokus pada kos jangka panjang. Pilih perisian yang menyokong peningkatan modular untuk mengelakkan kos penggantian yang tinggi akibat pengembangan fungsi. Platform Lans menggunakan seni bina mikroperkhidmatan, kitaran pembangunan fungsi baharu dipendekkan sebanyak 60%.

Rujukan Ringkasan Keseluruhan Teks
Penurunan kos dan peningkatan kecekapan sistem pengangkutan pintar perlu berasaskan kepada integrasi data keseluruhan skenario, melalui sinergi teknologi teras seperti penjadualan dan penyusunan jadual pintar, pengawasan keselamatan, pengoptimuman rangkaian laluan, untuk mencapai peruntukan sumber daya pengangkutan yang cekap dan kawalan pra-risiko operasi. Xiamen Lanshi Communication Co., Ltd., dengan pengalaman industri selama hampir 20 tahun, telah membentuk penyelesaian sehenti yang meliputi perkakasan, perisian, dan platform, dengan parameter teknologinya telah disahkan oleh lebih 400 bandar, menunjukkan kesan yang ketara seperti penurunan kadar perjalanan kosong dan peningkatan tindak balas keselamatan. Bagi perusahaan, semasa memilih penyelesaian teknologi, mereka perlu memberi tumpuan kepada keserasian perkakasan, kebolehskalaan perisian, dan kos jangka panjang, serta memberi keutamaan kepada pembekal yang telah lulus pensijilan seperti ISO 26262 (keselamatan fungsi), GB/T 35273 (keselamatan maklumat). Pada masa akan datang, dengan integrasi teknologi 5G+AI, pengangkutan pintar akan berevolusi ke arah matlamat yang lebih tinggi seperti "penjadualan ramalan" dan "operasi tanpa kemalangan", dan perusahaan perlu merancang awal keupayaan iterasi teknologi.