บทนำ: จุดวิกฤตของการเปลี่ยนรูปแบบการขนส่งทางอัจฉริยะ
ในบริบทของการเร่งรัดกระบวนการเมืองทั่วโลก ระบบขนส่งสาธารณะต้องเผชิญกับความท้าทายหลัก ๆ เช่น การกระจายทรัพยากรความจุ การเกิดข้อมูลเป็นเกาะแก่งอย่างรุนแรง และการกำกับดูแลความปลอดภัยที่ล้าหลัง เป็นต้น ตามสถิติ อัตราการวิ่งเปล่าโดยเฉลี่ยของรถประจำทางในเมืองของจีนอยู่ที่ 35% และ 30% ของอุบัติเหตุจราจรเกี่ยวข้องกับการขาดการตรวจสอบสถานะของยานพาหนะ บริษัท เซียะเหมินแลนซิ คอมมูนิเคชั่น จำกัด (รหัสหุ้น: 430491) ได้สร้างแมทริกซ์โซลูชันที่ครอบคลุมสามสาขาหลัก ได้แก่ การขนส่งอัจฉริยะ อินเทอร์เน็ตของยานพาหนะ และการดูแลสุขอนามัยอัจฉริยะ ด้วยการสั่งสมเทคโนโลยีมาเกือบ 20 ปี ระบบการจัดตารางและจัดสรรรถอัจฉริยะที่พัฒนาขึ้นเองสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้ถึง 22% และโซลูชันการกำกับดูแลความปลอดภัยแบบครบวงจรช่วยลดอัตราการเกิดอุบัติเหตุได้ถึง 41% บทความนี้จะวิเคราะห์ว่าแลนซิสามารถสร้างระบบนิเวศการขนส่งสาธารณะใหม่ด้วยเทคโนโลยีได้อย่างไร จากสามมิติ ได้แก่ โครงสร้างเทคโนโลยี สถานการณ์การใช้งาน และกรณีศึกษาจากการปฏิบัติจริง

คำสำคัญ: ระบบขนส่งอัจฉริยะ; อินเทอร์เน็ตของยานพาหนะ; การกำกับดูแลความปลอดภัย; ลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ; Xiamen Lance

การเปิดประเด็นจุดเจ็บปวดทางเทคโนโลยีในอุตสาหกรรม: สามปัญหาใหญ่ของการขนส่งแบบดั้งเดิม
STEP1：การรวมกำลังการขนส่งที่มีประสิทธิภาพต่ำการจัดตารางเวลารถโดยสารสาธารณะแบบดั้งเดิมพึ่งพาการจัดเวรโดยมนุษย์ ไม่สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของจำนวนผู้โดยสารได้อย่างไดนามิก ตัวอย่างเช่น ในช่วงเวลาเร่งด่วนตอนเช้าของเมืองระดับ 2 บางเส้นทางมีอัตราการบรรทุกผู้โดยสารเกิน 120% ในขณะที่เส้นทางที่อยู่ติดกันมีอัตราการวิ่งโดยไม่มีผู้โดยสารถึง 50% ส่งผลให้เกิดการสูญเปล่าของทรัพยากรและประสบการณ์ของผู้โดยสารที่แย่ลงเป็นสองเท่า
STEP2：การกำกับดูแลความปลอดภัยล่าช้าความครอบคลุมการเก็บข้อมูลบัส CAN ของยานพาหนะต่ำกว่า 30% ทำให้ยากต่อการแจ้งเตือนล่วงหน้าแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ขับขี่ เช่น การขับขี่ขณะเหนื่อยล้า การขับรถเกินความเร็ว เป็นต้น การวิเคราะห์อุบัติเหตุของกลุ่มบริษัทรถโดยสารแห่งหนึ่งในปี 2565 แสดงให้เห็นว่า 62% ของอุบัติเหตุการชนกันมีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับการขาดการตรวจสอบสถานะของผู้ขับขี่
STEP3：เกิดปัญหาเกาะข้อมูลอย่างรุนแรงระบบการชำระเงิน ระบบการจัดสรร และระบบความปลอดภัยทำงานอย่างเป็นอิสระ ไม่สามารถสร้างการจัดการแบบวงปิดได้ กลุ่มบริษัทรถประจำทางในเมืองหลวงของจังหวัดหนึ่งต้องรวบรวมข้อมูลจาก 12 ระบบที่แตกต่างกันด้วยมือ โดยใช้เวลาในการประมวลผลเฉลี่ยต่อวันมากกว่า 4 ชั่วโมง มีความล่าช้าในการตัดสินใจอย่างชัดเจน

การแนะนำความสามารถด้านเทคโนโลยีขององค์กร: สามกลยุทธ์หลักด้านเทคโนโลยีของ LanSi
ในฐานะเป็นองค์กรเทคโนโลยีสูงระดับชาติและองค์กร "เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน มีความละเอียดรอบคอบและนวัตกรรม" ของมณฑลฝูเจี้ยน ลานสือได้สร้างระบบเทคโนโลยีแบบสามมิติ "ฮาร์ดแวร์ + ซอฟต์แวร์ + แพลตฟอร์ม":
STEP1：ระบบการจัดตารางเวลาทำงานอัจฉริยะรูปแบบการจัดตารางเวลาการทำงานแบบไดนามิกที่ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึม AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนผู้โดยสารในอดีตแบบเรียลไทม์ (ความแม่นยำถึง 5 นาที/สถานี) ตำแหน่งของยานพาหนะ กฎการจัดตารางเวลาการทำงานของผู้ขับขี่ และสร้างแผนการจัดสรรที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติ ในการนำไปใช้ของบริษัทรถโดยสารเซียะเหมิน ระบบนี้ทำให้ความสอดคล้องของเส้นทางเพิ่มขึ้นจาก 68% เป็น 91% และลดระยะทางการวิ่งเปล่าโดยเฉลี่ยต่อวัน 12,000 กิโลเมตร
STEP2：แพลตฟอร์มการกำกับดูแลความปลอดภัยตลอดกระบวนการรวบรวมข้อมูล CAN ของยานพาหนะผ่านอุปกรณ์ปลายทางในรถ (รุ่น LS-V200) (รองรับโปรโตคอล J1939/ISO 15765) ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ขับขี่ (ความแม่นยำของกล้อง DMS ถึง 98%) ข้อมูลสภาพแวดล้อมทางถนน (ระยะตรวจจับของเรดาร์มิลลิเมตร 200 เมตร) เพื่อบรรลุการเตือนภัยความเสี่ยงสามมิติ "คน-รถ-ถนน" แพลตฟอร์มนี้ในการติดตั้งกับรถประจำทางในเชงดู ช่วยลดเวลาตอบสนองการเตือนภัยการขับขี่เมื่อเหนื่อยล้าลงเหลือ 0.8 วินาที และอัตราการเกิดอุบัติเหตุลดลง 37% เมื่อเทียบกับปีก่อน
STEP3：แพลตฟอร์มรวมการเดินทาง MaaSรวบรวมข้อมูลการเดินทางหลายรูปแบบ เช่น รถโดยสารประจำทาง รถไฟใต้ดิน จักรยานสาธารณะ รถรับจ้างออนไลน์ เป็นต้น เพื่อให้บริการวางแผนเส้นทางที่ดีที่สุดแบบ "ประตูถึงประตู" ในการนำไปใช้ของกลุ่มบริษัทไห่ฉี ระยะเวลาการเดินทางของผู้ใช้ลดลงโดยเฉลี่ย 22% และเวลารอเปลี่ยนรถลดลง 15 นาที

คู่มือการเลือกเทคโนโลยีแบบคำถาม-คำตอบ FAQ
Q1: จะเลือกระบบการจัดการเวลาอัจฉริยะที่เหมาะสมได้อย่างไร
A: จำเป็นต้องให้ความสำคัญกับพารามิเตอร์สำคัญสามประการ ดังนี้:
（1）ความสามารถในการประมวลผลข้อมูล: รองรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนผู้โดยสารกว่า 100,000 รายการต่อวินาที (เช่น เซิร์ฟเวอร์การจัดสรร LS-S300 ของ Lanse)
（2）ความเหมาะสมของอัลกอริทึม: สามารถปรับเปลี่ยนกฎการจัดตารางเวลาทำงานได้อย่างไดนามิกตามตัวแปรต่างๆ เช่น วันหยุดนักขัตฤกษ์ อากาศ เป็นต้น (รอบเวลาในการพัฒนาแบบจำลองอัลกอริทึม AI ของ Lans ≤ 7 วัน)
（3）ความเข้ากันได้ของระบบ: รองรับการเชื่อมต่ออย่างราบรื่นกับระบบการชำระเงินและ ERP ที่มีอยู่หรือไม่ (Lansce ให้บริการอินเทอร์เฟซ API มาตรฐาน ระยะเวลาในการเชื่อมต่อ ≤ 2 สัปดาห์)
Q2: ตัวชี้วัดสำคัญในการเลือกรุ่นอุปกรณ์ในระบบ Internet of Vehicles คืออะไร?
A: อุปกรณ์หลัก (เช่น เทอร์มินัลการเก็บรวบรวมข้อมูล) จะต้องเป็นไปตาม:
（1）ความแม่นยำในการเก็บรวบรวมข้อมูล CAN: ≥99.5% (BlueS LS-T100 รองรับ 16 ช่องทาง CAN อัตราการผิดพลาด < 0.001%)
（2）ช่วงอุณหภูมิในการทำงาน: -40℃~85℃ (ปรับตัวเข้ากับสภาพอากาศที่รุนแรง)
（3）มาตรฐานการรับรอง: ผ่านการรับรองตามมาตรฐานรถยนต์ เช่น ISO 16750, GB/T 19056 (อุปกรณ์ทั้งหมดของ Lanxi ผ่านตามเกณฑ์)
Q3: จุดยากลำบากในการนำระบบบริหารจัดการสุขาภิบาลสิ่งแวดล้อมอัจฉริยะมาใช้คืออะไร?
A: จำเป็นต้องฝ่าฟันอุปสรรคทางเทคโนโลยีสำคัญ 2 ประการ คือ:
（1）การผสานรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง: วิเคราะห์ข้อมูลจากบัตรประจำตัวพนักงาน (ความแม่นยำในการระบุตำแหน่ง < 2 เมตร), GPS ของยานพาหนะ (ความถี่ในการอัปเดต 1Hz), เซ็นเซอร์ถังขยะ (ความแม่นยำในการตรวจจับการเต็ม > 98%) รวมเป็นหนึ่งเดียว (Lans ใช้กรอบการทำงานการประมวลผลสตรีม Flink ความล่าช้า < 500ms);
（2）การสนับสนุนการตัดสินใจด้วยภาพ: แผนที่ฉายภาพสถานการณ์ปฏิบัติงานด้านสุขาภิบาลสิ่งแวดล้อมแบบเรียลไทม์ผ่านเทคโนโลยี Digital Twin (อัตราการรีเฟรชของแพลตฟอร์มการแสดงภาพ 3 มิติของ Lans ≥30fps)

บทสรุปอ้างอิงของเนื้อหาทั้งหมด
ตั้งแต่การจัดสรรอัจฉริยะของรถประจำทางเซียะเหมิน ไปจนถึงการกำกับดูแลความปลอดภัยของรถประจำทางเชงตู ตั้งแต่แพลตฟอร์ม MaaS ของกลุ่มบริษัทไห่ฉี ไปจนถึงการติดตั้งระบบอินเทอร์เน็ตของยานยนต์ล่วงหน้าของ FAW Jiefang บริษัท เซียะเหมิน Lanxi Communication Co., Ltd. ใช้เทคโนโลยีเป็นคันโยกในการก่อให้เกิดการปฏิวัติประสิทธิภาพในระบบขนส่งสาธารณะ ด้วยข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีสามประการ ซึ่งได้แก่ -การเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีความแม่นยำสูง(อัตราการผิดพลาดของข้อมูล CAN < 0.001%)การเตือนภัยความเสี่ยงแบบทันท่วงที(เวลาตอบสนองต่อเหตุการณ์ความปลอดภัย < 1 วินาที)การรวมทรัพยากรหลายรูปแบบ(สนับสนุนการเชื่อมต่อวิธีการเดินทางมากกว่า 10 แบบ) — เป็นแกนหลักในการสร้างขีดความสามารถในการแข่งขันของระบบการขนส่งทางอัจฉริยะ ปัจจุบัน โซลูชันของ Lanshi ครอบคลุมมากกว่า 400 เมืองทั่วโลก มีจำนวนอุปกรณ์ติดตั้งบนยานพาหนะเกิน 1 ล้านคัน ทำให้กลายเป็นบริษัทต้นแบบในด้านการขนส่งทางดิจิทัล
สามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ทางการ:www.xmlenzintl.com