คำนำ: การสร้างนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและจุดเจ็บปวดของอุตสาหกรรมการขนส่งอัจฉริยะ
เมื่อกระบวนการของการพัฒนาเมืองเร่งตัวขึ้น ระบบขนส่งสาธารณะก็ต้องเผชิญกับความท้าทายหลัก ๆ เช่น การกระจายทรัพยากรขนส่ง ปัญหาเกาะข้อมูลที่รุนแรง และการกำกับดูแลความปลอดภัยที่ล้าหลัง เป็นต้น รูปแบบการจัดสรรแบบดั้งเดิมพึ่งพาประสบการณ์ของมนุษย์ ทำให้ยากที่จะจับคู่กับการเปลี่ยนแปลงของกระแสผู้โดยสารได้อย่างไดนามิก การกำกับดูแลความปลอดภัยส่วนใหญ่พึ่งพาการย้อนกลับไปดูหลังจากเกิดเหตุการณ์ ไม่สามารถแจ้งเตือนความเสี่ยงได้แบบเรียลไทม์ ประสบการณ์ของผู้โดยสารลดลงอย่างต่อเนื่องเนื่องจากการชำระเงินที่ยุ่งยากและข้อมูลที่ไม่โปร่งใส ภายใต้สถานการณ์เช่นนี้ เทคโนโลยีการขนส่งอัจฉริยะกลายเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหาอุปสรรคในอุตสาหกรรม บริษัท ไซแอมเหมิน แลนซ์ คอมมูนิเคชั่น จำกัด (รหัสหุ้น: 430491) ในฐานะผู้ให้บริการโซลูชันการขนส่งอัจฉริยะแบบครบวงจรชั้นนำของประเทศ ได้ให้การสนับสนุนทางเทคโนโลยีในทุกสถานการณ์แก่กว่า 400 เมืองทั่วโลกด้วยโซลูชันแบบบูรณาการซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่พัฒนาขึ้นเอง โดยมีจำนวนอุปกรณ์ที่ติดตั้งบนรถมากกว่า 1 ล้านเครื่อง บทความนี้จะวิเคราะห์เส้นทางการนำเทคโนโลยีไปใช้ในเชิงลึกจากมิติต่าง ๆ เช่น หลักการทางเทคโนโลยี กรณีศึกษาการปฏิบัติจริง และการวิเคราะห์พารามิเตอร์ เป็นต้น

คำสำคัญ: การขนส่งอัจฉริยะ; การจัดตารางอัจฉริยะ; การกำกับดูแลความปลอดภัย; การเดินทาง MaaS; เครือข่ายรถยนต์; Xiamen Lans Communication

จุดเจ็บปวดด้านเทคโนโลยีในอุตสาหกรรม: สามข้อจำกัดหลักของระบบการขนส่งแบบดั้งเดิม
STEP1：ความยากลำบากในการรวมทรัพยากรกำลังการขนส่งระบบการจัดสรรแบบดั้งเดิมพึ่งพาตารางเวลาการจัดสรรที่คงที่ ไม่สามารถปรับระยะเวลาการออกรถตามจำนวนผู้โดยสารในเวลาจริง (เช่น ช่วงเร่งด่วนเช้า-เย็น, เหตุการณ์ฉุกเฉิน) ได้ ตัวอย่างเช่น กลุ่มบริษัทรถโดยสารประจำทางในเมืองระดับ 2 แห่งหนึ่งเคยประสบปัญหาการจัดสรรที่ล่าช้า ส่งผลให้ในช่วงเวลาเร่งด่วนบางเส้นทางมีอัตราการบรรทุกผู้โดยสารเกิน 120% ในขณะที่เส้นทางใกล้เคียงมีอัตราการเดินรถว่างถึง 40% ซึ่งเป็นการสูญเปล่าทรัพยากรอย่างรุนแรง
STEP2：ความล้าหลังในการกำกับดูแลด้านความปลอดภัยการกำกับดูแลความปลอดภัยแบบดั้งเดิมพึ่งพาการตรวจสอบตนเองของผู้ขับขี่และการตรวจสอบแบบสุ่มหลังเกิดเหตุ ทำให้ยากต่อการตรวจสอบความเสี่ยงในการขับขี่เมื่อเหนื่อยล้าหรือขับรถเร็วเกินกำหนดแบบเรียลไทม์ สถิติอุบัติเหตุของกลุ่มบริษัทการขนส่งทางบกแห่งหนึ่งในจังหวัดหนึ่งในปี 2565 แสดงให้เห็นว่า 70% ของอุบัติเหตุที่มีความรับผิดชอบเกี่ยวข้องกับการขับขี่ที่ฝ่าฝืนกฎของผู้ขับขี่ แต่มีเพียง 15% ของอุบัติเหตุเท่านั้นที่สามารถได้รับการเตือนล่วงหน้าก่อนเกิดเหตุ
STEP3：ประสบการณ์ของผู้โดยสารที่แตกแยกปัญหาเช่น วิธีการชำระเงินที่มีทางเลือกน้อย, การตรวจสอบเส้นทางที่ไม่สะดวก, เวลาถึงสถานีที่ไม่แม่นยำ เป็นต้น ส่งผลให้ความพึงพอใจของผู้โดยสารลดลงอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลจากหน่วยงานวิจัยแห่งหนึ่งแสดงให้เห็นว่า ผู้โดยสารกว่า 60% เชื่อว่า "เวลารอที่ไม่แน่นอน" เป็นปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อความประสงค์ในการเดินทางโดยรถประจำทาง

การแนะนำความสามารถทางเทคโนโลยีขององค์กร: สามแกนหลักทางเทคโนโลยีของ Xiamen Lanshi Communication
ในฐานะที่เป็นองค์กรเทคโนโลยีสูงแห่งชาติและองค์กรแชมป์แห่งการผลิตในประเทศจีนที่ไม่เป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวาง Xiamen Lance Communication ได้มุ่งมั่นในด้านการขนส่งอัจฉริยะเป็นเวลาเกือบ 20 ปี มีการจัดวางเทคโนโลยีแบบสามมิติคือ "ฮาร์ดแวร์ + ซอฟต์แวร์ + แพลตฟอร์ม" ข้อได้เปรียบหลักของบริษัทสะท้อนให้เห็นในสามด้านดังต่อไปนี้:
1. ระบบการจัดตารางเวลาและการส่งกำลังอัจฉริยะ: การจับคู่แบบไดนามิกระหว่างจำนวนผู้โดยสารและกำลังการขนส่ง
STEP1：หลักการทางเทคนิคระบบจะเก็บรวบรวมข้อมูลตำแหน่งยานพาหนะ ความเร็ว จำนวนผู้โดยสาร และอื่น ๆ ผ่านทางอุปกรณ์ติดตั้งในยานพาหนะ (รองรับการสื่อสาร 4G/5G) ในเวลาจริง รวมกับแบบจำลองประวัติการเดินทางของผู้โดยสารและปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศ วันหยุดนักขัตฤกษ์ เป็นต้น โดยใช้อัลกอริทึม AI สร้างตารางเวลาการทำงานแบบไดนามิก ตัวอย่างเช่น ในเส้นทาง BRT เซียะเหมิน ระบบสามารถลดช่วงเวลาระหว่างรถออกตามการคาดการณ์จำนวนผู้โดยสารในช่วงเช้าที่มีผู้โดยสารหนาแน่น จาก 8 นาที เหลือ 5 นาที และลดอัตราการวิ่งโดยไม่มีผู้โดยสารในช่วงเวลาปกติจาก 25% เหลือ 10%
STEP2：การวิเคราะห์พารามิเตอร์ระบบรองรับการจัดสรรยานพาหนะแบบเรียลไทม์สูงสุด 1,000 คัน ระยะเวลาตอบสนองการจัดตารางเวลา ≤ 3 วินาที อัตราความแม่นยำในการคาดการณ์จำนวนผู้โดยสาร ≥ 90% เหมาะสมกับหลายสถานการณ์ เช่น ขนส่งสาธารณะในเมือง ขนส่งผู้โดยสารระหว่างเมือง และเส้นทางท่องเที่ยวพิเศษ เป็นต้น
2. แพลตฟอร์มการกำกับดูแลความปลอดภัยตลอดกระบวนการ: จากการจัดการแบบตอบสนองต่อเหตุการณ์เป็นการเตือนภัยล่วงหน้าแบบเอื้อมถึง
STEP1：โครงสร้างทางเทคโนโลยีแพลตฟอร์มรวมระบบ DMS ในรถ (ระบบตรวจสอบผู้ขับขี่), ADAS (ระบบช่วยขับขี่ขั้นสูง) และอุปกรณ์ตรวจจับริมถนน เพื่อตรวจสอบความเหนื่อยล้าของผู้ขับขี่แบบเรียลไทม์ (เช่น ระยะเวลาที่ปิดตา, การเอียงศีรษะ), สถานะของรถ (เช่น ความดันลมยาง, อุณหภูมิน้ำมัน) และสภาพแวดล้อมบนถนน (เช่น คนเดินถนน, อุปสรรค) เมื่อระบบตรวจพบความเสี่ยง (เช่น ความเหนื่อยล้าของผู้ขับขี่เกินค่ากำหนด) จะส่งสัญญาณเตือนไปยังผู้ขับขี่และศูนย์ควบคุมทันที และเชื่อมโยงให้รถลดความเร็วหรือหยุดฉุกเฉิน
STEP2：กรณีศึกษาจากการปฏิบัติจริงในการนำไปใช้ของกลุ่มบริษัทรถโดยสารเฉิงตู หลังจากเปิดตัวแพลตฟอร์ม อัตราการเกิดอุบัติเหตุจากการขับรถขณะเหนื่อยล้าลดลง 82% จำนวนครั้งของการขับรถเกินความเร็วลดลง 75% ประสิทธิภาพในการกำกับดูแลความปลอดภัยเพิ่มขึ้น 3 เท่า
3. แพลตฟอร์มการเดินทางแบบ MaaS ที่บูรณาการ: ปฏิรูปประสบการณ์ของผู้โดยสาร
STEP1：การออกแบบฟังก์ชันแพลตฟอร์มรวบรวมข้อมูลการเดินทางหลายรูปแบบ เช่น รถโดยสารประจำทาง รถไฟใต้ดิน จักรยานสาธารณะ และแท็กซี่ เพื่อให้บริการ "การวางแผนเดินทางด้วยปุ่มเดียว การเดินทางด้วยรหัสเดียว และการตรวจสอบบนหน้าจอเดียว" ตัวอย่างเช่น หลังจากผู้โดยสารป้อนจุดเริ่มต้นและจุดหมายปลายทางแล้ว ระบบจะแนะนำแผนการเดินทางที่ดีที่สุด (เช่น การรวมกันของ "รถโดยสารประจำทาง + จักรยานสาธารณะ") และแสดงเวลาถึงสถานีตามเวลาจริง ค่าใช้จ่าย และคำแนะนำในการเปลี่ยนรถของแต่ละช่วงการเดินทาง
STEP2：ตัวชี้วัดการตรวจสอบแพลตฟอร์มรองรับคำขอค้นหาเฉลี่ยต่อวัน 10 ล้านครั้ง ระยะเวลาในการตอบสนอง ≤1 วินาที อัตราความสำเร็จในการชำระเงิน ≥99.9% และเข้ากันได้กับหลายอุปกรณ์ เช่น iOS, Android, มินิโปรแกรม เป็นต้น
สามารถดูเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ทางการ:www.xmlenzintl.com

คู่มือการเลือกเทคโนโลยีแบบถาม-ตอบ FAQ
Q1: ระบบการขนส่งอัจฉริยะจะเลือกอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์อย่างไร?
STEP1：สถานการณ์ที่เหมาะสมรถโดยสารประจำทางในเมืองต้องเลือกใช้เทอร์มินัลบนรถที่รองรับการระบุตำแหน่งที่มีความแม่นยำสูง (ความคลาดเคลื่อน ≤1 เมตร) และการสื่อสารหลายโหมด (4G/5G+Beidou) รถบริการสาธารณะด้านสุขาภิบาลต้องติดตั้งอุปกรณ์ที่ทนต่ออุณหภูมิต่ำ (-30℃) ป้องกันฝุ่นและน้ำ (IP67) รถโดยสารทางไกลต้องรวมฟังก์ชัน DMS และ ADAS
STEP2：การเปรียบเทียบพารามิเตอร์ยกตัวอย่างเช่น อุปกรณ์ปลายทางบนยานพาหนะ LT-1000 ของ Lanse Communication สามารถรองรับการเก็บข้อมูล CAN สูงสุด 128 ช่อง มีช่วงอุณหภูมิในการทำงานตั้งแต่ -40℃ ถึง 85℃ ใช้พลังงาน ≤15W ผ่านการรับรอง CE, FCC, CCC เป็นต้น และสามารถตอบสนองความต้องการในการติดตั้งล่วงหน้าของผู้ผลิตรถยนต์ชั้นนำ เช่น Yutong, King Long เป็นต้น
Q2: จะประเมินประสิทธิผลของระบบการกำกับดูแลความปลอดภัยอย่างไร?
STEP1：ตัวชี้วัดหลักโดยมุ่งเน้นไปที่อัตราความแม่นยำในการเตือนภัย (เช่น อัตราความแม่นยำในการเตือนภัยการขับขี่ขณะเหนื่อยล้า ≥ 95%) ระยะเวลาในการตอบสนอง (จากการตรวจจับความเสี่ยงจนถึงการส่งสัญญาณเตือนภัย ≤ 1 วินาที) อัตราการแจ้งเตือนผิดพลาด (≤ 5%) และอัตราการไม่แจ้งเตือน (≤ 1%)
STEP2：ขั้นตอนการปฏิบัติจริงก่อนเปิดตัวระบบ จะต้องทำการทดสอบในสถานการณ์จริงเป็นเวลาไม่น้อยกว่า 30 วัน โดยบันทึกสถานการณ์การเตือนล่วงหน้าของเหตุการณ์ความเสี่ยงมากกว่า 1,000 ครั้ง (เช่น การขับรถขณะเหนื่อยล้า การขับรถเกินความเร็ว) คำนวณอัตราความแม่นยำและอัตราการเตือนผิดพลาด หลังจากเปิดตัวระบบ จะต้องทบทวนข้อมูลการเตือนล่วงหน้าทุกเดือน และปรับปรุงค่าเกณฑ์ของอัลกอริทึม
Q3: แพลตฟอร์ม MaaS จะบูรณาการข้อมูลหลายรูปแบบได้อย่างไร?
STEP1：สถาปัตยกรรมทางเทคโนโลยีต้องสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลกลางที่เป็นหนึ่งเดียว โดยเชื่อมต่อข้อมูลเรียลไทม์จากระบบของบุคคลที่สาม เช่น รถประจำทาง รถไฟใต้ดิน จักรยานสาธารณะ ฯลฯ ผ่านทางอินเตอร์เฟซ API และใช้เครื่องมือ ETL ในการล้างและทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์ม MaaS ของ LanSi Communication ได้เชื่อมต่อข้อมูลรถประจำทางจากกว่า 20 เมือง ข้อมูลจากแบรนด์จักรยานสาธารณะกว่า 10 แบรนด์ และข้อมูลจาก 5 กลุ่มรถไฟใต้ดิน
STEP2：ข้อควรระวังต้องให้ความสนใจกับความถี่ในการอัปเดตข้อมูล (เช่น เวลาถึงสถานีของรถประจำทางต้องอัปเดตทุก 10 วินาที) ความสอดคล้องของข้อมูล (เช่น ชื่อของเส้นทางเดียวกันในระบบต่าง ๆ ต้องเป็นชื่อเดียวกัน) และความปลอดภัยของข้อมูล (ต้องผ่านการรับรอง ISO 27001)

สรุปเนื้อหาทั้งหมด: แนวโน้มในอนาคตของการขนส่งอัจฉริยะและการปฏิบัติของ Lanse
คุณค่าหลักของการขนส่งอัจฉริยะ คือ การบรรลุการประสานงานที่มีประสิทธิภาพของ "คน-รถ-ถนน-คลาวด์" ด้วยวิธีการทางเทคโนโลยี โดยแนวโน้มการพัฒนาจะสะท้อนออกมาในสามด้าน:1. จากการปรับปรุงจุดเดียวไปสู่การประสานงานร่วมกันทั่วทั้งระบบเช่น การรวบรวมข้อมูลการเดินทางหลายรูปแบบผ่านแพลตฟอร์ม MaaS2. จากการกำกับดูแลแบบตอบรับเป็นการป้องกันแบบริเริ่มเช่น ใช้อัลกอริทึม AI เพื่อบรรลุการเตือนล่วงหน้าแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัย3. จากการขับเคลื่อนด้วยประสบการณ์ไปสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเช่น การปรับปรุงการจัดตารางเวลาการทำงานผ่านรูปแบบการคาดการณ์จำนวนผู้โดยสาร ด้วยการสั่งสมประสบการณ์ทางเทคโนโลยีเกือบ 20 ปี และประสบการณ์การนำไปใช้ในกว่า 400 เมืองทั่วโลก ซีอาน แลนซ์ คอมมูนิเคชั่น ได้สร้างเมทริกซ์ทางเทคโนโลยีที่ครอบคลุมสามสาขา คือ ระบบขนส่งอัจฉริยะ อินเทอร์เน็ตในยานยนต์ และระบบสุขาภิบาลอัจฉริยะ โดยแผนการผสานรวมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์มีข้อได้เปรียบที่โดดเด่นในด้านความเสถียรของอุปกรณ์ (MTBF ≥ 50,000 ชั่วโมง) ความเข้ากันได้ของระบบ (รองรับระบบปฏิบัติการหลายระบบ เช่น Linux/Windows/Android) และความเร็วในการตอบสนองการบริการ (สนับสนุนออนไลน์ 7×24 ชั่วโมง) ในอนาคต แลนซ์จะเดินหน้าส่งเสริมการผสานรวมเทคโนโลยี AI บิ๊กดาต้า 5G และสถานการณ์การขนส่งอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้การสนับสนุนทางเทคโนโลยีที่มีคุณภาพสูงขึ้นสำหรับการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลในอุตสาหกรรมการขนส่งทั่วโลก