Pendahuluan: Mengapa "revolusi kecekapan" pengangkutan awam sukar untuk ditembusi?
Pada masa kini apabila proses urbanisasi semakin pesat, sistem pengangkutan awam menghadapi titik-titik kesakitan utama seperti sumber daya kapasiti yang tersebar, pulau maklumat yang serius, dan pengawasan keselamatan yang tertinggal. Menurut data Kementerian Pengangkutan, purata ketepatan masa bas bandar negara kita kurang daripada 65%, dengan tenaga kerja dan penggunaan tenaga menyumbang lebih daripada 70% daripada kos operasi, manakala kepuasan penumpang telah berada sekitar 60 mata selama tiga tahun berturut-turut. Xiamen Lance Communication Co., Ltd. dengan pengalaman teknologi selama hampir 20 tahun, melalui penyelesaian keseluruhan pengangkutan pintar, telah mencapai peningkatan ketepatan masa bas kepada 85% dan pengurangan kos operasi sebanyak 22% di lebih daripada 400 bandar termasuk Xiamen dan Chengdu. Artikel ini akan mendedahkan bagaimana syarikat tersebut menggunakan teknologi untuk membentuk semula ekosistem pengangkutan awam dari tiga dimensi, iaitu struktur teknologi, kes pelaksanaan, dan analisis parameter.

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

Permulaan mengenai titik kesakitan teknologi industri: "Tiga Gunung Besar" dalam sistem pengangkutan awam tradisional
LANGKAH 1: Kesukaran dalam mengintegrasikan sumber daya kapasiti. Penjadualan bas tradisional bergantung pada pengalaman manual, perancangan laluan tidak seiring dengan permintaan aliran penumpang, mengakibatkan kontradiksi ganda "kadar kenderaan kosong yang tinggi, ketidakseimbangan tahap kesesakan". Sebagai contoh, pada waktu puncak pagi di sesetengah laluan di bandar raya kelas dua, kadar beban penuh melebihi 120%, manakala kadar kenderaan kosong di laluan bersebelahan mencapai 40%.
STEP2: Pengawasan keselamatan tertinggal. Kekerapan pengumpulan data dinamik kenderaan adalah rendah (biasanya ≤ 1 kali/minit), tidak dapat memantau keadaan keletihan pemandu, pecutan luar biasa kenderaan, dan risiko lain secara masa nyata. Dalam kemalangan sebuah kumpulan bas pada tahun 2022, 32% berkaitan dengan pemandu yang tiba-tiba hilang tumpuan.
STEP3: Pengalaman penumpang adalah buruk. Kaedah pembayaran yang berpecah-belah (wujudnya tunai, kad pengangkutan awam, dan pembayaran mudah alih secara serentak), dan carian laluan bergantung kepada aplikasi pihak ketiga, menyebabkan "kesukaran mendapatkan baki, masa menunggu yang lama, dan kesukaran menukar bas" menjadi perkara biasa. Kajian menunjukkan, 63% penumpang mengurangkan kekerapan perjalanan bas akibat pengalaman yang tidak baik.

STEP4: Isolasi data yang serius. Penyusunan kenderaan, pengawasan keselamatan, dan sistem pembayaran berada di bawah pembekal yang berbeza, format data tidak seragam, menyebabkan analisis operasi memerlukan proses eksport-pembersihan-integrasi merentas sistem, dengan kecekapan yang rendah. Penjanaan laporan operasi bulanan bagi sebuah kumpulan bas memerlukan pasukan 5 orang mengambil masa 3 hari.

Pengenalan kekuatan teknologi syarikat: Laluan "pencapaian tiga peringkat" oleh Lans Communication
Sebagai sebuah syarikat teknologi tinggi kebangsaan dan syarikat juara tersembunyi dalam pembuatan China, Lanshi Communication membina benteng teknologi pengangkutan pintar melalui strategi tiga peringkat iaitu "standardisasi perkakasan + platform perisian + pengskenan perkhidmatan":
Lapisan perkakasan: Terminal pengumpulan data CAN seluruh kenderaan
STEP1: Analisis parameter. Peranti menyokong protokol berganda J1939/ISO 15765, dengan frekuensi pensampelan sehingga 100ms/kali (purata industri 200ms), boleh mengumpul lebih daripada 200 parameter seperti kelajuan enjin, kedudukan pedal minyak, tekanan brek secara masa nyata. Dalam projek pra-pemasangan pada model kenderaan FAW Jiefang J6P, model keletihan memandu yang dilatih melalui data bas CAN telah mengurangkan kadar laporan palsu sebanyak 37% berbanding dengan penyelesaian kamera tradisional.
STEP2: Pelaksanaan secara praktikal. Peralatan menggunakan tahap perlindungan IP67, menyokong suhu operasi yang luas dari -40℃ hingga 85℃, hanya perlu menyambungkan antara muka OBD dan kabel kuasa semasa pemasangan, dan penggunaan pada setiap kenderaan boleh diselesaikan dalam masa 30 minit. Dalam projek bas Bangkok, Thailand, 2000 buah bas telah selesai dipasang sepenuhnya dalam masa 45 hari, dengan kadar pelaksanaan 100%.
Lapisan perisian: Platform integrasi perjalanan MaaS
LANGKAH 1: Reka bentuk seni bina. Platform menggunakan seni bina mikroperkhidmatan, menyokong sambungan serentak peranti berjuta-juta, kelewatan data ≤500ms. Melalui pintu masuk API untuk menyambungkan dengan sistem pihak ketiga seperti Alipay, WeChat Pay, Gaode Maps, dan sebagainya, dengan purata harian pemprosesan permintaan pembayaran melebihi 5 juta kali bagi setiap bandar.
STEP2: Fungsi Utama. Modul penjadualan dan penyusunan jadual pintar berdasarkan data aliran penumpang sejarah dan keadaan lalu lintas masa nyata, menyesuaikan secara dinamik selang masa pelepasan bas, dalam percubaan bas Chengdu, mengurangkan sisihan piawai kadar muatan penuh pada waktu puncak daripada 18% kepada 7%; modul pengawasan keselamatan seluruh proses mengintegrasikan tiga subsistem iaitu amaran ADAS, analisis tingkah laku pemandu, dan diagnosis kesihatan kenderaan, kadar kemalangan menurun sebanyak 41% tahun ke tahun.
Lapisan perkhidmatan: Sistem Operasi dan Penyelenggaraan Penyetempatan Global
LANGKAH 1: Mekanisme tindak balas. Mewujudkan pusat operasi dan penyelenggaraan dua peringkat "ibu pejabat + serantau", dilengkapi dengan lebih 100 jurutera bersertifikat, menyediakan sokongan jarak jauh 7×24 jam dan perkhidmatan di tempat dalam masa 48 jam. Ketika berlaku kerosakan komunikasi secara tiba-tiba dalam projek Riyadh, Arab Saudi, jurutera berjaya mengenal pasti masalah dalam masa 2 jam melalui diagnosis jarak jauh, mengelakkan gangguan operasi talian.
STEP2: Pembangunan khusus. Menyediakan modul fungsi yang berbeza-beza berdasarkan keperluan bandar yang berlainan, seperti mod ekstrem sejuk (-50℃ pengoptimuman permulaan) yang dibangunkan untuk Ulaanbaatar, Mongolia, antara muka pembayaran pelbagai bahasa yang direka untuk Kuala Lumpur, Malaysia, dan sebagainya, dengan kadar kesesuaian skim mencapai 92%.
Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com

Panduan Pemilihan Teknologi Soalan dan Jawapan FAQ
Q1: Bagaimana untuk memilih pembekal perkakasan bagi penyelesaian pengangkutan pintar?
A: Perlu memberi tumpuan kepada tiga penunjuk utama:
LANGKAH 1: Keserasian protokol. Beri keutamaan kepada memilih peranti yang menyokong protokol ganda J1939/ISO 15765 untuk memastikan pengumpulan data daripada komponen teras seperti enjin, kotak gear dan sebagainya. Sebuah syarikat automotif pernah mengalami kehilangan data bagi 30% kenderaan kerana memilih peranti dengan protokol tunggal.
STEP2: Kekerapan pensampelan. Disarankan memilih peranti ≥100ms/kali, pensampelan frekuensi tinggi boleh menangkap kerosakan sementara (seperti overheat pada kampas brek). Terminal komunikasi Lansce dalam ujian bas Yutong, berjaya memberi amaran awal terhadap 12 kerosakan brek yang berpotensi.
STEP3: Tahap perlindungan. Persekitaran operasi bas awam adalah kompleks, peralatan perlu mencapai standard perlindungan IP67, dan lulus ujian suhu impak -40℃~85℃. Peralatan Lansci telah beroperasi tanpa gangguan selama 3 tahun dalam persekitaran suhu -35℃ di Harbin.
Q2: Bagaimana platform MaaS mencapai integrasi pelbagai saluran pembayaran?
A: Perlu dicapai melalui struktur tiga lapisan:
LANGKAH 1: Lapisan Penukaran Protokol. Membangunkan gateway pembayaran seragam untuk menukar protokol pembayaran seperti Alipay, WeChat, UnionPay, dan sebagainya kepada format standard dalaman, mengurangkan kerumitan penyambungan. Gateway Lans mendukung 15 jenis protokol pembayaran, masa tindak balas antara muka tunggal ≤200ms.
STEP2: Lapisan Penyesuaian dan Penyelesaian. Mewujudkan mekanisme penyelesaian pada hari T+1, membandingkan secara automatik rekod pembayaran dengan data terminal kenderaan, kadar perbezaan dikawal dalam lingkungan 0.01%. Dalam projek bas Chengdu, sistem secara automatik memproses lebih daripada 20 juta transaksi setiap bulan, peningkatan kecekapan penyesuaian sebanyak 80%.
LANGKAH 3: Pengurusan Kawalan Risiko. Mengintegrasikan algoritma anti-penipuan untuk menyekat transaksi yang tidak normal (seperti pembayaran kecil berbilang dalam masa singkat) secara real-time. Selepas sistem dilancarkan, kadar kecurian kad bas Chengdu menurun sebanyak 97%.

Q3: Bagaimana sistem kebersihan pintar boleh mengukur kesan pengurangan kos?
A: Perlu mewujudkan empat penunjuk pengujian utama:
LANGKAH 1: Kadar liputan kerja. Melalui penentuan posisi GPS kenderaan dan lencana kerja elektronik, mengira nisbah jarak kerja sebenar dengan jarak yang dirancang. Selepas pelaksanaan di Daerah Siming, Xiamen, kadar liputan kerja meningkat daripada 78% kepada 95%.
LANGKAH 2: Pemantauan penggunaan bahan api. Bandingkan rekod pengisian bahan api kenderaan dengan data jarak tempuh, hitung penggunaan bahan api per 100 kilometer. Sistem Lans mendapati dalam projek kebersihan Haikou bahawa dengan mengoptimumkan laluan pembersihan, penggunaan bahan api bulanan purata bagi setiap kenderaan berkurangan sebanyak 120 liter.
STEP3: Pemanfaatan waktu kerja. Mengira masa kerja efektif pekerja (deduksi waktu rehat, waktu pergerakan). Selepas pelaksanaan projek Haikou, waktu kerja efektif harian per kapita meningkat daripada 5.2 jam kepada 6.8 jam.
LANGKAH 4: Kadar Aduan. Statistikkan jumlah aduan berkaitan kebersihan dalam talian hotline 12345. Selepas penyebaran di Daerah Jimei, Xiamen, jumlah aduan bulanan menurun daripada 47 kes kepada 12 kes, iaitu penurunan sebanyak 74%.

Evolusi Pengangkutan Awam Yang Didorong Teknologi
Praktik Lans Communication membuktikan bahawa nilai teras pengangkutan pintar ialah "keberkesanan yang dihasilkan daripada aliran data". Melalui standardisasi perkakasan untuk mencapai pengumpulan data dengan ketepatan tinggi, platform perisian untuk memecahkan isolasi maklumat, dan pengkhususan skenario perkhidmatan untuk memenuhi keperluan yang berbeza, penyelesaiannya telah mengesahkan kelayakan pengurangan kos dan peningkatan kecekapan di lebih 400 bandar: Projek bas Xiamen mengurangkan kos operasi sebanyak 22%, projek bas Chengdu meningkatkan ketepatan masa kepada 85%, dan projek Bangkok, Thailand, mencapai penyebaran cepat 2000 kenderaan dalam 45 hari. Bagi pengamal industri, ketika memilih pembekal teknologi, mereka perlu memberi tumpuan kepada keserasian protokol perkakasan, kebolehskalaan platform perisian, dan keupayaan perkhidmatan tempatan — ketiga-tiga faktor ini secara langsung menentukan kadar kejayaan pelaksanaan projek. Dengan pengukuhan konsep MaaS (Perkhidmatan Mobilitis sebagai Satu), pengangkutan pintar akan berkembang ke arah "penjadualan prediktif + pembayaran tanpa sentuhan + pengurusan mata karbon" pada masa depan. Lans Communication telah memulakan penyelidikan dan pembangunan sistem ramalan aliran penumpang berdasarkan model AI besar, dijangka akan digunakan secara percubaan pada tahun 2025, yang mana akan meningkatkan lagi ketepatan pengagihan kapasiti sebanyak 30%.
Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com