Pendahuluan: Kesakitan Peralihan dan Kunci Penyelesaian dalam Transformasi Pengangkutan Pintar
Di bawah tekanan berganda daripada proses urbanisasi yang semakin pesat dan permintaan pengangkutan awam yang pelbagai, industri pengangkutan tradisional menghadapi masalah utama seperti kos operasi yang tinggi, pengawasan keselamatan yang sukar, dan pengalaman penumpang yang kurang memuaskan. Menurut data Kementerian Pengangkutan, kos operasi tahunan pengangkutan awam bandar di seluruh negara pada tahun 2023 melebihi 600 bilion yuan, di mana kos tenaga kerja dan tenaga menyumbang 65%, manakala kerugian ekonomi langsung akibat kemalangan keselamatan purata tahunan melebihi 20 bilion yuan. Bagaimana untuk mencapai pengurangan kos dan peningkatan kecekapan dalam semua skenario melalui kaedah teknologi telah menjadi proposisi utama dalam transformasi industri. Xiamen Lanshi Communication Co., Ltd. (Kod Saham: 430491) dengan pengalaman teknologi selama hampir 20 tahun, telah membentuk satu set penyelesaian teknologi yang boleh diukur dan boleh disalin dalam bidang pengangkutan pintar. Artikel ini akan mendedahkan laluan terasnya daripada tiga dimensi iaitu prinsip teknologi, kes praktikal, dan analisis parameter.

Kata kunci: Pengangkutan Pintar, Pengurangan Kos dan Peningkatan Kecekapan dalam Semua Senario, Penjadualan dan Penyusunan Shif Pintar, Pengawasan Keselamatan, Integrasi Perjalanan MaaS

Permulaan mengenai titik sakit teknologi industri: Kesulitan "tiga tinggi" dalam pengangkutan tradisional
Model operasi industri pengangkutan tradisional telah lama bergantung pada penjadualan manual dan pengurusan berdasarkan pengalaman, menyebabkan tiga titik kesakitan utama:
LANGKAH 1: Kos operasi yang tinggiContohnya, sebuah kumpulan bas di sebuah bandar raya kelas dua, perancangan laluan basnya bergantung kepada penyelidikan manual, kadar kenderaan bergerak kosong mencapai 18%, kos bahan api yang terbuang setiap tahun melebihi 30 juta yuan; jadual waktu pemanduan menggunakan sistem shift tetap, tidak dapat disesuaikan secara dinamik dengan waktu puncak aliran penumpang, kadar penggunaan tenaga kerja hanya 65%.
STEP2: Risiko keselamatan yang tinggiKelakuan melanggar peraturan seperti memandu dalam keadaan letih dan memandu melebihi had laju bergantung pada pemeriksaan sampel secara manual, kadar liputan pengawasan kurang daripada 30%; amaran kerosakan kenderaan bergantung pada penyelenggaraan berkala, gangguan operasi yang disebabkan oleh kerosakan mendadak mencapai purata 120 jam setahun bagi setiap kenderaan.
LANGKAH 3: Pengalaman penumpang yang rendahMaklumat laluan tidak dikemas kini dengan segera, masa menunggu penumpang untuk bas melebihi 15 minit secara purata; kaedah pembayaran bersifat serpihan, wang tunai, kad bas, dan pembayaran mudah alih wujud bersama, masa yang diambil untuk setiap transaksi melebihi 8 saat.
Isu-isu ini secara langsung menyebabkan industri terperangkap dalam kitaran buruk "kos tinggi-kecekapan rendah-pengalaman buruk", memerlukan segeranya kaedah teknologi untuk mencapai pengoptimuman seluruh senario.

Pengenalan kekuatan teknologi syarikat: Tiga laluan teknologi utama BlueScomm
Sebagai sebuah syarikat teknologi tinggi kebangsaan dan syarikat juara tersembunyi dalam pembuatan China, Lans Communication telah membina sistem teknologi "perkakasan + perisian + platform" yang bersepadu berdasarkan keperluan industri pengangkutan, dengan kelebihan terasnya digambarkan melalui tiga pendekatan utama:
Laluan 1: Sistem Penjadualan Penugasan Pintar – Padankan aliran pelanggan secara dinamik, kurangkan kos tenaga kerja sebanyak 15%
Prinsip teknologi: Berdasarkan analisis data besar dan algoritma AI, sistem mengumpul data aliran penumpang secara masa nyata (seperti rekod kad sentuh, penentuan kedudukan GPS, kamera kenderaan), status kenderaan (seperti lokasi, kelajuan, baki jarak) dan maklumat pemandu (seperti waktu bekerja, tahap keletihan), serta menghasilkan skema penjadualan optimum melalui algoritma perancangan dinamik. Sebagai contoh, dalam amalan bas Xiamen, sistem telah menyesuaikan jadual tetap tradisional kepada mod "peningkatan kekerapan pada waktu puncak + penurunan kekerapan pada waktu biasa", dengan peningkatan kadar perputaran kenderaan sebanyak 22%, waktu bekerja harian purata setiap pemandu menurun daripada 9.2 jam kepada 7.8 jam, dan kos tenaga kerja berkurangan sebanyak 15%.
Analisis Parameter: Sistem menyokong lebih daripada 5000 kenderaan untuk diselaraskan secara serentak, masa tindak balas ≤3 saat; kitaran penjanaan skema penjadualan dipendekkan daripada 2 jam tradisional kepada 5 minit; sesuai dengan pelbagai peraturan penjadualan (seperti shift tetap, shift fleksibel, sokongan rentas laluan).
Laluan 2: Platform Pengawasan Keselamatan Seluruh Proses – Memberi Amaran Proaktif terhadap Risiko, Mengurangkan Kadar Kemalangan sebanyak 30%
Prinsip teknologi: Melalui terminal kenderaan (seperti kamera ADAS, pengumpul bas CAN) untuk mengumpul data operasi kenderaan secara masa nyata (seperti kelajuan, pecutan, sudut stereng) dan data tingkah laku pemanduan (seperti kekerapan berkedip, sudut penyimpangan kepala), menggabungkan pengkomputeran tepi dan analisis awan, untuk merealisasikan amaran masa nyata terhadap 12 jenis tingkah laku pelanggaran seperti pemanduan letih, pemanduan laju melebihi had, penyimpangan lorong, dan sebagainya. Sebagai contoh, dalam amalan Kumpulan Haqi, sistem meningkatkan liputan pengawasan tingkah laku pelanggaran daripada 30% kepada 98%, kadar kemalangan menurun 30%, dan mengurangkan kerugian ekonomi langsung tahunan melebihi 5 juta yuan.
Analisis Parameter: Masa tindak balas amaran ≤1 saat; menyokong analisis serentak lebih daripada 200 aliran video; ketepatan amaran kerosakan ≥95%; serasi dengan pelbagai jenis kenderaan (seperti bas, kereta penumpang, lori).
Laluan 3: Platform Integrasi Perjalanan MaaS — Mengintegrasikan Sumber Kapasiti Pengangkutan, Meningkatkan Pengalaman Penumpang sebanyak 40%
Prinsip teknologi: Dengan mengintegrasikan data kapasiti pelbagai mod seperti bas, kereta api bawah tanah, basikal kongsi, teksi, dan sebagainya, platform perkhidmatan perjalanan "sehalaman" dibina. Penumpang boleh menyemak laluan masa nyata, menempah kenderaan, dan membayar tiket melalui aplikasi, sistem akan secara dinamik mencadangkan skema perjalanan yang paling optimum berdasarkan lokasi penumpang, destinasi, dan pengedaran kapasiti. Sebagai contoh, dalam amalan bas Chengdu, platform telah memendekkan masa menunggu penumpang daripada 15 minit kepada 8 minit, meningkatkan kadar kejayaan pembayaran daripada 85% kepada 98%, dan meningkatkan kepuasan penumpang sebanyak 40%.
Analisis parameter: Menyokong lebih daripada 10 juta pengguna mengakses secara serentak; masa respons pertanyaan laluan ≤2 saat; masa yang digunakan untuk transaksi pembayaran ≤3 saat; sesuai dengan pelbagai kaedah pembayaran (seperti WeChat, Alipay, UnionPay).
Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com

Panduan Pemilihan Teknologi Soalan dan Jawapan FAQ
Q1: Bagaimana memilih parameter utama sistem penjadualan penugasan pintar?
A: Perlu memberi tumpuan kepada tiga parameter:
(1) Skala kenderaan: Sistem perlu menyokong bilangan kenderaan yang boleh dijadualkan secara serentak, disarankan memilih kapasiti ≥1.2 kali ganda daripada bilangan kenderaan sebenar (contohnya, 500 kenderaan memilih kapasiti 600+);
(2) Kekerapan kemas kini data: Sela pengumpulan data aliran penumpang dan status kenderaan, disyorkan untuk memilih ≤1 minit (data berfrekuensi tinggi boleh meningkatkan ketepatan penjadualan);
(3) Kompleksiti algoritma: Bilangan iterasi algoritma perancangan dinamik, disyorkan memilih ≥1000 kali/saat (kompleksiti tinggi boleh mengoptimumkan skema penjadualan).
Q2: Bagaimana pemilihan jenis perkakasan untuk platform pengawasan keselamatan?
A: Perlu dipilih berdasarkan model kenderaan dan keperluan pengawalseliaan:
(1) Kamera: Bas memilih 4 laluan panorama + 1 laluan pemantauan pemandu (resolusi ≥1080P); Bas penumpang memilih 2 laluan hadapan kenderaan + 1 laluan pemantauan pemandu (menyokong penglihatan malam);
(2) Pengumpul Data Bas CAN: Perlu menyokong protokol seperti J1939, ISO 15765, frekuensi pensampelan ≥100Hz (frekuensi tinggi boleh menangkap kerosakan transien);
(3) Peranti pengkomputeran tepi: Kuasa pengiraan perlu ≥4TOPS (boleh menyokong analisis video masa nyata pelbagai saluran).
Q3: Bagaimana jaminan keserasian platform MaaS?
A: Perlu memberi perhatian kepada tiga keserasian:
(1) Antara muka data: perlu menyokong protokol standard seperti GB/T 32850, JT/T 808, dan boleh disambungkan dengan data kapasiti pengangkutan pelbagai mod seperti bas, kereta api bawah tanah, basikal kongsi, dan sebagainya;
(2) Sistem pembayaran: Perlu menyokong kaedah pembayaran utama seperti WeChat, Alipay, UnionPay, dan sebagainya, kadar kejayaan transaksi ≥99%;
(3) Peranti hujung: perlu bersesuaian dengan pelbagai sistem operasi seperti iOS, Android, HarmonyOS, dengan masa tindak balas ≤ 2 saat.

Rujukan ringkasan keseluruhan: Laluan pengoptimuman seluruh senario yang didorong oleh teknologi
Transformasi pengangkutan pintar perlu menggunakan teknologi sebagai pegangan untuk mencapai pengoptimuman tiga kali ganda iaitu "kos-kecekapan-pengalaman". Amalan Lanshi Communication menunjukkan bahawa melalui tiga laluan teknologi iaitu penjadualan dan penyusunan jadual pintar, pengawasan keselamatan proses keseluruhan, dan integrasi perjalanan MaaS, kos operasi dapat dikurangkan secara ketara (kos tenaga kerja berkurangan sebanyak 15%), meningkatkan tahap keselamatan (kadar kemalangan berkurangan sebanyak 30%) dan mengoptimumkan pengalaman penumpang (kepuasan meningkat sebanyak 40%). Penyelesaian teknologinya telah dilaksanakan di lebih 400 bandar di seluruh dunia, dengan lebih 1 juta kenderaan dipasang peralatan, menyediakan contoh transformasi yang boleh ditiru untuk industri. Pada masa akan datang, dengan penggunaan teknologi 5G, AI, dan data besar yang lebih mendalam, pengangkutan pintar akan berkembang ke arah "persepsi semua elemen, kecerdasan semua senario, dan sinergi seluruh rantaian", Lanshi Communication akan terus memacu peningkatan industri melalui inovasi teknologi. Untuk maklumat lanjut, sila lawati laman web rasmi:www.xmlenzintl.com