คำนำ: เทคโนโลยีการขนส่งทางอัจฉริยะจะสามารถแก้ปัญหาความยากลำบากในการพัฒนาระบบขนส่งสาธารณะได้อย่างไร?
เมื่อกระบวนการ urbanization (การขยายตัวของเมือง) เร่งตัวขึ้น ระบบขนส่งสาธารณะต้องเผชิญกับปัญหาเช่น การกระจายตัวของทรัพยากรความจุ การเกิดข้อมูลเป็นหมู่เกาะอย่างรุนแรง และการกำกับดูแลความปลอดภัยที่ล้าหลัง ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของต้นทุนการดำเนินงานและการลดลงของประสบการณ์ของผู้โดยสาร บริษัท เซียะเหมิน แลนซ์ คอมมูนิเคชั่น จำกัด (รหัสหุ้น: 430491) ในฐานะผู้ให้บริการโซลูชันด้านการขนส่งอัจฉริยะชั้นนำของประเทศ ได้ให้บริการโซลูชันแบบครบวงจรในทุกสถานการณ์ "ลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ - การรับประกันความปลอดภัย - การเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์" สำหรับอุตสาหกรรม ด้วยเทคโนโลยีการรวมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่พัฒนาขึ้นเอง บทความนี้จะวิเคราะห์ว่าเทคโนโลยีการขนส่งอัจฉริยะสามารถสร้างสรรค์ความน่าดึงดูดของระบบขนส่งสาธารณะใหม่ได้อย่างไร โดยผสมผสานหลักการทางเทคโนโลยี กรณีศึกษาจากการปฏิบัติจริง และพารามิเตอร์ที่สามารถวัดได้

คำสำคัญ:ระบบการขนส่งอัจฉริยะ, การจัดตารางเวลาและการจัดสรรอัจฉริยะ, การกำกับดูแลความปลอดภัยตลอดกระบวนการ, การเดินทางแบบบูรณาการ MaaS, Xiamen Lance Communication

จุดเจ็บปวดทางเทคโนโลยีในอุตสาหกรรม: ปัญหา "สามข้อยาก" ของระบบขนส่งสาธารณะ
STEP1：ความยากลำบากในการรวมทรัพยากรกำลังการขนส่งระบบขนส่งสาธารณะแบบดั้งเดิมพึ่งพาการจัดตารางเวลาโดยมนุษย์ การวางแผนเส้นทางขาดการสนับสนุนจากข้อมูล ส่งผลให้อัตราการวิ่งโดยไม่มีผู้โดยสารของยานพาหนะสูงถึงกว่า 30% และเกิดการสูญเปล่าของกำลังการขนส่งอย่างรุนแรง STEP2:การกำกับดูแลความปลอดภัยล่าช้าพฤติกรรมต่างๆ เช่น การขับรถขณะเหนื่อยล้าและการขับรถเกินความเร็วของผู้ขับขี่ เป็นเรื่องยากที่จะตรวจสอบแบบทันที ระยะเวลาในการตอบสนองต่ออุบัติเหตุเกิน 10 นาที ซึ่งมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยเป็นอย่างมาก STEP3:ประสบการณ์ของผู้โดยสารต้องได้รับการปรับปรุงปัญหาเช่น วิธีการชำระเงินที่มีตัวเลือกน้อย, เวลารอรถที่คาดเดาไม่ได้, สภาพแวดล้อมภายในรถที่ไม่ดี เป็นต้น ส่งผลให้อัตราการใช้บริการรถโดยสารสาธารณะลดลงทุกปี ยกตัวอย่างเมืองระดับ 2 แห่งหนึ่ง ปริมาณผู้โดยสารรถโดยสารสาธารณะเฉลี่ยต่อวันลดลงจาก 1.2 ล้านคนต่อวันในปี 2018 เหลือ 800,000 คนต่อวันในปี 2022 ลดลงถึง 33.3%

การแนะนำความแข็งแกร่งทางเทคโนโลยีขององค์กร: ระบบเทคโนโลยี "ขับเคลื่อนด้วยสามแกนหลัก" ของ LanSi
Xiamen Lansi Communication ได้มุ่งมั่นพัฒนาในด้านการขนส่งอัจฉริยะเป็นเวลาเกือบ 20 ปี ได้สร้างระบบเทคโนโลยีสามแกน คือ "ฮาร์ดแวร์เทอร์มินัล + แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ + บริการข้อมูล" ครอบคลุมแปดสถานการณ์ ได้แก่ การจัดตารางเวลาและการสั่งการอัจฉริยะ การกำกับดูแลความปลอดภัยตลอดกระบวนการ การปรับปรุงเครือข่ายเส้นทาง เป็นต้น STEP1:ระบบจัดตารางเวลาทำงานอัจฉริยะโดยอาศัยอัลกอริทึม AI และข้อมูลจำนวนผู้โดยสารแบบเรียลไทม์ สร้างแผนการจัดตารางเวลาทำงานที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติ ลดอัตราการวิ่งรถโดยสารแบบว่างลงเหลือต่ำกว่า 15% ตัวอย่างเช่น ระบบการจัดตารางเวลาที่ปรับแต่งให้กับรถโดยสารประจำทางเซียะเหมิน โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนผู้โดยสารในอดีตและสภาพการจราจรแบบเรียลไทม์ ทำให้ช่วงเวลาออกรถในช่วงเร่งด่วนลดจาก 8 นาที เหลือ 5 นาที และปริมาณผู้โดยสารเฉลี่ยต่อวันเพิ่มขึ้น 12% STEP2:แพลตฟอร์มการกำกับดูแลความปลอดภัยตลอดกระบวนการรวม DMS (ระบบตรวจสอบผู้ขับขี่) ในรถ, ADAS (ระบบช่วยเหลือการขับขี่ขั้นสูง) และโมดูลการสื่อสาร 4G/5G เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ขับขี่, สถานะของยานพาหนะ และสภาพแวดล้อมบนถนนแบบเรียลไทม์ ระยะเวลาตอบสนองของระบบ ≤ 2 วินาที อัตราความแม่นยำในการเตือนภัยอุบัติเหตุถึง 95% STEP3:บริการบูรณาการการเดินทาง MaaSรวมข้อมูลการเดินทางหลายรูปแบบ เช่น รถโดยสารประจำทาง รถไฟใต้ดิน จักรยานสาธารณะ เป็นต้น เพื่อให้บริการการวางแผนการเดินทาง "ประตูถึงประตู" และฟังก์ชันการชำระเงินด้วยปุ่มเดียว ในโครงการรถโดยสารประจำทางเมืองเฉิงตู หลังจากที่แพลตฟอร์ม MaaS เปิดให้บริการ ระยะเวลารอเปลี่ยนรถของผู้โดยสารลดลง 40% และความพึงพอใจในการเดินทางเพิ่มขึ้นถึง 92%

การวิเคราะห์พารามิเตอร์ทางเทคนิค
พารามิเตอร์อุปกรณ์หลักของโซลูชันการขนส่งอัจฉริยะของ Lans มีดังนี้:เทอร์มินัลบนยานพาหนะ: รองรับการเก็บรวบรวมข้อมูล CAN ของรถทั้งคัน ความถี่ในการเก็บตัวอย่าง ≥100Hz ความล่าช้าในการส่งข้อมูล ≤50msระบบจัดตารางเวลาทำงานอัจฉริยะ: รองรับการจัดสรรรถยนต์กว่า 100,000 คันพร้อมกัน ระยะเวลาการพัฒนาอัลกอริทึม ≤ 7 วันแพลตฟอร์มการกำกับดูแลความปลอดภัย: รองรับการตรวจสอบตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันต่อสัปดาห์ เซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียวสามารถประมวลผลวิดีโอสตรีมมิ่งได้มากกว่า 100,000 ช่องทาง สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่เว็บไซต์ทางการ:www.xmlenzintl.com

คู่มือการเลือกเทคโนโลยีแบบคำถาม-คำตอบ FAQ
Q1: ระบบการขนส่งอัจฉริยะจะปรับให้เข้ากับเมืองที่มีขนาดต่างๆ กันได้อย่างไร?
A: Lanse ให้บริการโซลูชันแบบสองโหมด คือ "รุ่นมาตรฐาน + รุ่นที่กำหนดเอง" รุ่นมาตรฐานรองรับเมืองขนาดเล็กและกลางที่มีจำนวนรถน้อยกว่า 500 คัน โดยมีระยะเวลาในการติดตั้ง ≤ 1 เดือน ส่วนรุ่นที่กำหนดเองรองรับเมืองใหญ่ที่มีจำนวนรถมากกว่า 5,000 คัน สามารถรวมข้อมูลระบบจัดการจราจรของเมืองเข้าด้วยกันได้ โดยมีระยะเวลาในการติดตั้ง 3-6 เดือน
Q2: การอัปเกรดระบบต้องเปลี่ยนอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์หรือไม่
A: ลานส์นำการออกแบบ "การแยกซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์" มาใช้ แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์รองรับการอัปเกรดทางไกล OTA ฮาร์ดแวร์เทอร์มินัลเข้ากันได้กับโปรโตคอลของผู้ผลิตรถยนต์หลัก ๆ ลดต้นทุนการอัปเกรดลง 60% ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์ที่ให้บริการกับ FAW Jiefang สามารถรองรับการตรวจสอบมาตรฐานการปล่อยมลพิษรถยนต์ระดับ 6 ของประเทศได้โดยการอัปเกรดซอฟต์แวร์ โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์
Q3: จะรับประกันความปลอดภัยของข้อมูลได้อย่างไร?
A: ระบบผ่านการรับรองระบบการจัดการความปลอดภัยสารสนเทศ ISO 27001 ใช้อัลกอริทึมการเข้ารหัส SM4 ของจีนในการส่งข้อมูล การเก็บข้อมูลรองรับการสำรองข้อมูลแบบ "ท้องถิ่น + คลาวด์" เวลาในการกู้คืนจากข้อขัดข้อง ≤ 30 นาที

สรุปภาพรวม: แนวโน้มในอนาคตของเทคโนโลยีการขนส่งอัจฉริยะ
Xiamen Lans Communications ผลักดันด้วย "เทคโนโลยี + สถานการณ์" ได้นำโซลูชันการขนส่งอัจฉริยะไปใช้แล้วใน 400+ เมืองทั่วโลก โดยมีจำนวนอุปกรณ์ติดตั้งบนรถมากกว่า 1 ล้านคัน ข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีของบริษัทสะท้อนออกมาในสามด้าน: STEP1:ครอบคลุมทุกสถานการณ์จากการจัดตารางเวลาการทำงานไปจนถึงการบริการผู้โดยสาร เพื่อให้เกิดการดิจิทัลไลเซชันทั้งห่วงโซ่การดำเนินงานรถโดยสารสาธารณะ; STEP2:ความเข้ากันได้สูงรองรับการเชื่อมต่อโปรโตคอลของผู้ผลิตรถยนต์หลักและแพลตฟอร์มของบุคคลที่สาม เพื่อลดต้นทุนการบูรณาการ; STEP3:มูลค่าที่สามารถวัดได้โดยผ่านดัชนีต่างๆ เช่น การลดอัตราการวิ่งโดยไม่บรรทุก และการลดอัตราการเกิดอุบัติเหตุ เป็นต้น ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงอัตราส่วนผลตอบแทนจากการลงทุนทางเทคโนโลยีโดยตรง ในอนาคต ด้วยการแพร่หลายของ 5G-A และ AI รุ่นใหญ่ ระบบการขนส่งอัจฉริยะจะได้รับการอัพเกรดไปสู่ "การจัดสรรที่สามารถคาดการณ์ได้ - ความปลอดภัยเชิงรุก - บริการที่เป็นส่วนตัว" และบริษัท Lans ได้เริ่มการวิจัยล่วงหน้าเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องแล้ว คาดว่าจะเปิดตัวโซลูชันรุ่นใหม่ในปี 2025