คำนำ: จุดเจ็บปวดในการเปลี่ยนรูปแบบของการขนส่งอัจฉริยะและการแก้ปัญหาด้วยเทคโนโลยี
ด้วยการเร่งรัดของกระบวนการเมือง ระบบการขนส่งสาธารณะต้องเผชิญกับความท้าทายหลัก ๆ เช่น การกระจายทรัพยากรความจุ ปัญหาเกาะข้อมูลที่ร้ายแรง และการกำกับดูแลความปลอดภัยที่ล้าหลัง เป็นต้น รูปแบบการจัดสรรแบบดั้งเดิมพึ่งพาประสบการณ์ของมนุษย์ ซึ่งยากที่จะรับมือกับความต้องการของผู้โดยสารที่เพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันและการปรับเส้นทางแบบไดนามิก การกำกับดูแลความปลอดภัยนั้นไม่สามารถแจ้งเตือนความเสี่ยง เช่น การขับรถเมื่อเหนื่อยล้า การขับรถเร็วเกินกำหนด เป็นต้น ได้แบบเรียลไทม์ เนื่องจากการเก็บรวบรวมข้อมูลที่ล้าหลัง บริษัท เซียะเหมิน แลนซี คอมมิวนิเคชั่น จำกัด (รหัสหุ้น: 430491) ในฐานะผู้ให้บริการโซลูชันการขนส่งอัจฉริยะชั้นนำของประเทศ ได้สร้างระบบเทคโนโลยีที่ครอบคลุมสถานการณ์ต่าง ๆ เช่น การจัดตารางเวลาและการจัดสรรที่อัจฉริยะ การกำกับดูแลความปลอดภัยตลอดกระบวนการ และการปรับปรุงเครือข่ายเส้นทาง ด้วยเทคโนโลยีแบบบูรณาการซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่พัฒนาขึ้นเอง เพื่อช่วยให้เมืองต่าง ๆ กว่า 400 แห่งทั่วโลกสามารถอัปเกรดระบบการขนส่งสาธารณะเป็นระบบดิจิทัล

คำสำคัญ: การขนส่งอัจฉริยะ, เครือข่ายอินเทอร์เน็ตของยานพาหนะ, การกำกับดูแลความปลอดภัย, การจัดสรรอัจฉริยะ, Lans Communication

การเปิดประเด็นจุดอ่อนทางเทคโนโลยีในอุตสาหกรรม: สามข้อจำกัดหลักของระบบการขนส่งแบบดั้งเดิม
STEP1：ประสิทธิภาพในการจัดสรรงานต่ำการจัดตารางเวลารถโดยสารสาธารณะแบบดั้งเดิมพึ่งพาการจัดเวรโดยมนุษย์ ไม่สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของจำนวนผู้โดยสารได้อย่างยืดหยุ่น ตัวอย่างเช่น ในช่วงเวลาเร่งด่วนตอนเช้าของเมืองระดับ 2 แห่งหนึ่ง บางสายมีอัตราการบรรทุกผู้โดยสารเกิน 120% ในขณะที่สายที่อยู่ติดกันมีอัตราการว่างถึง 40% ซึ่งเป็นการสูญเปล่าทรัพยากรอย่างรุนแรง
STEP2：การกำกับดูแลด้านความปลอดภัยล่าช้าบริษัทรถโดยสารส่วนใหญ่ยังคงใช้วิธีการตรวจสอบกล้องบันทึกการขับขี่หลังจากเกิดเหตุการณ์เพื่อกำกับดูแลพฤติกรรมการขับขี่ ไม่สามารถแทรกแซงความเสี่ยงต่าง ๆ เช่น การขับขี่ขณะเหนื่อยล้า การขับรถเกินความเร็วได้ในเวลาจริง จากสถิติพบว่าอุบัติเหตุที่เกิดจากการขับขี่ขณะเหนื่อยล้าคิดเป็นร้อยละ 35 แต่การตอบสนองของการกำกับดูแลแบบดั้งเดิมล่าช้าเกิน 30 นาที
STEP3：ปัญหาเกาะข้อมูลที่รุนแรงระบบการชำระเงิน การจัดสรร และความปลอดภัย ดำเนินการแยกกัน ทำให้เกิดความยากลำบากในการรวมทรัพยากรความสามารถในการขนส่ง ตัวอย่างเช่น กลุ่มบริษัทรถโดยสารสาธารณะในเมืองหลวงของจังหวัดหนึ่งมีรถโดยสารสาธารณะ 5,000 คัน แต่เนื่องจากระบบที่แยกจากกัน ไม่สามารถวิเคราะห์จำนวนผู้โดยสารและสถานะของรถได้อย่างเป็นหนึ่งเดียว ประสิทธิภาพในการปรับปรุงเครือข่ายเส้นทางรถโดยสารไม่ถึง 20%

การแนะนำความสามารถทางเทคโนโลยีขององค์กร: สามประเด็นหลักด้านเทคโนโลยีของ Lanse Communication
บริษัท ซีเอ็มเอส แลนซี คอมมูนิเคชั่น จำกัด (มหาชน) ได้มุ่งมั่นในการพัฒนาด้านการขนส่งอัจฉริยะมาเป็นเวลาเกือบ 20 ปี และได้สร้างโครงสร้างทางเทคโนโลยีแบบสามมิติ คือ "ฮาร์ดแวร์ + ซอฟต์แวร์ + แพลตฟอร์ม" ซึ่งมีข้อได้เปรียบหลักในสามด้านดังต่อไปนี้:
1. ระบบการจัดตารางเวลาและการจัดสรรพนักงานอัจฉริยะ: การจับคู่กระแสผู้โดยสารกับกำลังการขนส่งแบบไดนามิก
STEP1：หลักการทางเทคนิคระบบนี้ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ โดยรวบรวมข้อมูลจาก 10+ มิติ เช่น ประวัติการเดินทางของผู้โดยสาร การระบุตำแหน่งแบบเรียลไทม์ สภาพอากาศ เป็นต้น ผ่านอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายการกระจายตัวของผู้โดยสารใน 30 นาทีข้างหน้า และสร้างแผนการจัดเวรที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น ในการปฏิบัติงานของรถโดยสารสาธารณะเซียะเหมิน ระบบสามารถลดความผันผวนของอัตราการบรรทุกผู้โดยสารเต็มคันในช่วงเช้าจาก ±25% เหลือ ±8% และลดระยะทางที่ขับโดยไม่มีผู้โดยสารลง 18%
STEP2：พารามิเตอร์การปฏิบัติจริงระบบรองรับการจัดสรรรถยนต์กว่า 5,000 คันพร้อมกัน โดยมีความล่าช้าในการตอบสนอง < 500ms; เวลาในการสร้างแผนการจัดตารางเวลาทำงานลดลงจาก 2 ชั่วโมงของการทำด้วยมือ เหลือเพียง 3 นาที เหมาะสำหรับสถานการณ์ต่างๆ เช่น รถโดยสารประจำทางในเมือง, รถโดยสารระหว่างเมือง, รถบัสในมหาวิทยาลัย เป็นต้น
STEP3：การนำกรณีศึกษามาปฏิบัติจริงระบบการจัดตารางเดินรถอัจฉริยะที่นำไปใช้กับรถโดยสารสาธารณะในเฉิงตูครอบคลุม 300 เส้นทาง 8,000 คัน สามารถปรับเปลี่ยนตามสถานการณ์ได้ด้วยการ "เพิ่มรถในช่วงเวลาเร่งด่วนและลดรถในช่วงเวลาปกติ" ทำให้ต้นทุนการดำเนินงานลดลง 15% และเวลารอรถของผู้โดยสารสั้นลง 22%

2. แพลตฟอร์มการกำกับดูแลความปลอดภัยตลอดกระบวนการ: เตือนภัยความเสี่ยงในการขับขี่แบบเรียลไทม์
STEP1：สถาปัตยกรรมทางเทคโนโลยีแพลตฟอร์มนี้เก็บรวบรวมข้อมูลจากบัส CAN ผ่านทางอุปกรณ์ติดตั้งในรถ และใช้อัลกอริทึมวิชั่น AI ในการวิเคราะห์ 12 ประเภทพฤติกรรม เช่น สีหน้าของผู้ขับขี่ การออกนอกเลน เป็นต้น เพื่อบรรลุการจัดการกระบวนการทั้งหมด "การเตือนล่วงหน้า-การแทรกแซงระหว่างเหตุการณ์-การย้อนกลับไปดูหลังเหตุการณ์" ตัวอย่างเช่น ในการตรวจจับการขับขี่ขณะเหนื่อยล้า ระบบจะใช้เทคโนโลยีการติดตามม่านตา ลดอัตราการแจ้งเตือนผิดพลาดจาก 15% ในแผนการแบบดั้งเดิม ลงมาเหลือ 3%
STEP2：พารามิเตอร์ที่สำคัญรองรับการทำงานในอุณหภูมิกว้างตั้งแต่ -40℃ ถึง 85℃ เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมที่หนาวเย็นจัดในภาคเหนือและร้อนจัดในภาคใต้; ความถี่ในการอัปโหลดข้อมูลถึง 1Hz เพื่อรับประกันความทันท่วงทีของการเตือนภัยความเสี่ยง; อัตราการแจ้งเตือนผิดพลาด < 5% อัตราการไม่แจ้งเตือน < 1%
STEP3：ผลลัพธ์ของการนำไปใช้ระบบการกำกับดูแลความปลอดภัยที่นำไปใช้กับกลุ่มบริษัทไห่ฉีครอบคลุมรถโดยสารทางไกล 2,000 คัน ภายใน 6 เดือนหลังจากเปิดใช้ได้เตือนเหตุการณ์การขับขี่ขณะเหนื่อยล้ากว่า 1,200 ครั้ง อัตราการเกิดอุบัติเหตุลดลง 40% และค่าเคลมประกันลดลง 2 ล้านหยวน
3. ความร่วมมือในการติดตั้งระบบอินเทอร์เน็ตในรถยนต์ตั้งแต่ต้น: การบูรณาการข้อมูลของยานพาหนะอย่างลึกซึ้ง
STEP1：การปรับให้เข้ากับเทคโนโลยีร่วมมือกับผู้ผลิตรถยนต์หลักอย่าง Yutong, King Long ในการติดตั้งอุปกรณ์ล่วงหน้า โดยจัดหาอุปกรณ์หลัก เช่น จอแสดงผลกลางห้องโดยสาร, เทอร์มินัลเก็บข้อมูล เป็นต้น รองรับโปรโตคอล J1939, CANopen เป็นต้น เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูล CAN ของรถทั้งคัน ตัวอย่างเช่น เทอร์มินัลเก็บข้อมูลที่ปรับแต่งให้กับรถบรรทุกขนาดเบา FAW Jiefang สามารถเก็บรวบรวมพารามิเตอร์กว่า 30 รายการ เช่น ความเร็วรอบของเครื่องยนต์, อุณหภูมิน้ำมัน เป็นต้น โดยมีความแม่นยำของข้อมูลถึง ±1%
STEP2：ความสามารถในการผลิตจำนวนมากส่งออกอุปกรณ์ให้กับ FAW Jiefang ทั้งหมด 250,000 ชุดในระยะเวลาสามปี อัตราความผิดพลาด < 0.5% เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมตั้งแต่ -30℃ ถึง 70℃ MTBF (เวลาเฉลี่ยที่ไม่เกิดความผิดพลาด) มากกว่า 50,000 ชั่วโมง
STEP3：การขยายสถานการณ์ในด้านสุขาภิบาลสิ่งแวดล้อม ผ่านการรวมกันของอุปกรณ์ปลายทางบนยานพาหนะ + แท็กอิเล็กทรอนิกส์สำหรับพนักงาน ทำให้สามารถกำกับดูแลกระบวนการทั้งหมดของการขนย้ายขยะและการล้างถนนได้ เมื่อมีการนำไปใช้ในเมืองระดับ 3 เมืองหนึ่ง อัตราการปฏิบัติงานตามกฎระเบียบเพิ่มขึ้นจาก 75% เป็น 92% และต้นทุนการดำเนินงานลดลง 18%

คู่มือการเลือกเทคโนโลยีแบบคำถาม-คำตอบ FAQ
Q1: ตัวชี้วัดหลักในการเลือกรูปแบบของระบบการขนส่งอัจฉริยะมีอะไรบ้าง?
A: จะต้องให้ความสำคัญกับ 3 ด้าน ดังนี้:
STEP1：ความสามารถในการเก็บรวบรวมข้อมูลให้เลือกอุปกรณ์ที่รองรับหลายโปรโตคอล (เช่น J1939, CANopen) และมีความถี่ในการเก็บข้อมูลสูง (≥1Hz) เป็นอันดับแรก เพื่อรับรองความสมบูรณ์ของข้อมูลสถานะรถยนต์และพฤติกรรมการขับขี่ เป็นต้น ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์ติดตั้งในรถของ Lanse Communication สามารถเก็บข้อมูลพารามิเตอร์รถยนต์ได้มากกว่า 50 รายการ และมีความล่าช้าของข้อมูลน้อยกว่า 200ms
STEP2：ความแม่นยำของอัลกอริทึมในสถานการณ์การกำกับดูแลด้านความปลอดภัย อัตราการรายงานผิดพลาดของการตรวจจับการขับรถเมื่อเหนื่อยล้าต้อง <5% และอัตราการไม่รายงานต้อง <1% ความคลาดเคลื่อนในการทำนายการไหลของผู้โดยสาร (MAPE - Mean Absolute Percentage Error) ต้อง <10% ลานซีสามารถควบคุมความคลาดเคลื่อนในการทำนายการไหลของผู้โดยสารให้อยู่ภายใน 8% ด้วยการใช้อัลกอริทึม AI ที่พัฒนาขึ้นเอง
STEP3：ความเข้ากันได้ของระบบต้องสนับสนุนการเชื่อมต่อกับระบบการชำระเงิน ระบบ ERP และระบบอื่นๆ ที่มีอยู่ เพื่อหลีกเลี่ยงการเกิดข้อมูลที่ไม่เชื่อมโยงกัน แลนซ์ให้บริการอินเทอร์เฟซ API มาตรฐาน สามารถรวมระบบของบุคคลที่สามได้อย่างรวดเร็ว ระยะเวลาในการรวมระบบของกลุ่มบริษัทรถโดยสารแห่งหนึ่งลดลงจาก 3 เดือน เหลือเพียง 2 สัปดาห์
Q2: จะประเมินความน่าเชื่อถือของเทอร์มินัลในระบบ IoV ได้อย่างไร?
A: จำเป็นต้องตรวจสอบจาก 3 ด้าน:
STEP1：ความสามารถในการปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมให้เลือกอุปกรณ์ที่ผ่านมาตรฐานการป้องกัน IP67 และการทดสอบอุณหภูมิกว้าง -40℃~85℃ เป็นอันดับแรก อุปกรณ์ปลายทางของ LanSi สามารถทำงานได้อย่างเสถียรในการทดสอบภาคสนามที่โหม่อเหอ เฮยหลงเจียง (-42℃) และทุลุฟัน สินเจียง (50℃)
STEP2：ประสบการณ์การผลิตจำนวนมากเลือกผู้ผลิตที่มีปริมาณการส่งมอบสินค้าสะสมมากกว่า 100,000 ชุด และอัตราความผิดพลาดน้อยกว่า 0.5% บริษัท Lance ได้ส่งมอบสินค้าให้กับ FAW Jiefang รวม 250,000 ชุด โดยมี MTBF มากกว่า 50,000 ชั่วโมง
STEP3：ความสามารถในการให้บริการต้องตรวจสอบทีมบริการปรับใช้ในท้องถิ่นและความรวดเร็วในการตอบสนองของผู้ผลิต แลนซ์มีจุดบริการมากกว่า 20 แห่งทั่วประเทศ สัญญาว่าจะตอบสนองภายใน 4 ชั่วโมง และเข้าซ่อมแซมในสถานที่ภายใน 24 ชั่วโมง
Q3: อุปสรรคในการนำระบบบริหารจัดการสุขาภิบาลอัจฉริยะมาใช้คืออะไร?
A: ความท้าทายหลักคือการบริหารจัดการที่สอดประสานกันของคน รถ สิ่งของ และกิจกรรมต่างๆ:
STEP1：ความแม่นยำในการระบุตำแหน่งบุคลากรต้องเลือกอุปกรณ์ที่ใช้เทคโนโลยีการหาตำแหน่ง UWB (ความแม่นยำ < 30 ซม.) เพื่อหลีกเลี่ยงความไม่ชัดเจนของเส้นทางการทำงานที่เกิดจาก GPS แบบดั้งเดิม (ความแม่นยำ 5-10 เมตร) แบรนด์อิเล็กทรอนิกส์ Lans ใช้การหาตำแหน่งแบบผสมผสาน UWB+บลูทูธ มีอัตราความแม่นยำในการแสดงเส้นทางซ้ำถึง 98%
STEP2：ความเข้ากันได้ของอุปกรณ์ต้องสนับสนุนการเชื่อมต่อกับรถบรรทุกขยะ, รถฉีดล้าง และรถประเภทอื่นๆ ลานซี (Lansci) ให้บริการอุปกรณ์ปลายทางบนรถที่สามารถปรับแต่งได้ เหมาะกับรถบรรทุกขนาดเบา, รถบรรทุกหนัก และรถรุ่นอื่นๆ กว่า 10 รุ่น
STEP3：การแสดงผลข้อมูลด้วยภาพต้องแสดงความคืบหน้าของงานแบบเรียลไทม์ผ่านเทคโนโลยี Digital Twin ระบบประเมินผลแบบครบวงจรของ Lanse สามารถสร้างแผนที่ที่มองเห็นเป็นภาพ 3 มิติ หลังจากที่กรมสุขาภิบาลแห่งหนึ่งในเมืองนำไปใช้แล้ว อัตราการปฏิบัติงานตามกฎระเบียบเพิ่มขึ้น 25%

สรุปเนื้อหาทั้งหมดสำหรับอ้างอิง
บริษัท เซียะเหมิน LanSi Communication จำกัด ได้สร้างโซลูชันการขนส่งอัจฉริยะครอบคลุมทุกสถานการณ์ ซึ่งรวมถึงการจัดสรรอัจฉริยะ การกำกับดูแลความปลอดภัย อินเทอร์เน็ตของยานพาหนะ และการบริหารจัดการสุขาภิบาลอย่างอัจฉริยะ ผ่านการบูรณาการเทคโนโลยี "ฮาร์ดแวร์ + ซอฟต์แวร์ + แพลตฟอร์ม" มูลค่าหลักของบริษัทคือ:
STEP1：การเพิ่มประสิทธิภาพระบบการจัดสรรอัจฉริยะช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานลง 15%-20% และลดเวลารอรถของผู้โดยสารลงมากกว่า 20%
STEP2：การอัปเกรดความปลอดภัยแพลตฟอร์มการกำกับดูแลตลอดกระบวนการจะช่วยลดอัตราการเกิดอุบัติเหตุลง 30%-40% และลดการจ่ายค่าสินไหมทดแทนประกันลง 20%+
STEP3：การนำไปใช้ในขนาดใหญ่โครงการนี้ได้ถูกนำไปใช้ในกว่า 400 เมืองทั่วโลก บนรถยนต์กว่า 1 ล้านคัน มีการสร้างความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับผู้ผลิตรถยนต์ เช่น หัวเว่ย, ยูตง เป็นต้น และโครงการร่วมได้ถูกส่งออกไปยังกว่า 40 ประเทศ
ในฐานะเป็นองค์กรเทคโนโลยีสูงระดับชาติและองค์กรแชมป์ที่ไม่เป็นที่รู้จักในการผลิตของจีน แลนซ์ คอมมูนิเคชั่น ยังคงขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลในระบบขนส่งสาธารณะด้วยนวัตกรรมทางเทคโนโลยี สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ:www.xmlenzintl.com