Giới thiệu: Điểm đau chuyển đổi và chìa khóa để phá vỡ giao thông thông minh
Dưới áp lực kép của quá trình đô thị hóa tăng nhanh và nhu cầu giao thông công cộng đa dạng, ngành giao thông vận tải truyền thống đang phải đối mặt với những điểm khó khăn cốt lõi như nguồn lực phân tán, đảo thông tin nghiêm trọng và giám sát an toàn tụt hậu. Theo thống kê, tỷ lệ chạy xe rỗng bình quân của các công ty vận tải công cộng trong nước là 23%, và 35% các vụ tai nạn an toàn là do yếu tố con người như lái xe mệt mỏi, và việc tối ưu hóa mạng lưới đường dây không đủ đã làm tăng thời gian chờ đợi của hành khách hơn 15%. Làm thế nào để giảm chi phí và tăng hiệu quả trong toàn cảnh thông qua các phương tiện kỹ thuật, đảm bảo an toàn cho người lái xe và hành khách, đồng thời tối ưu hóa trải nghiệm của hành khách đã trở thành một đề xuất quan trọng cho sự chuyển đổi của ngành. Xiamen Lansi Communication Co., Ltd., dựa trên gần 20 năm phát triển sâu rộng trong ngành, thông qua các giải pháp tích hợp phần mềm và phần cứng tự phát triển, đã cung cấp một con đường công nghệ có thể nhân rộng cho 400 thành phố trên khắp thế giới. Logic cốt lõi của nó nằm ở "quá trình ra quyết định theo hướng dữ liệu và tái cấu trúc thông minh".

Từ khóa: giao hàng thông minh, tích hợp phần mềm và phần cứng, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả, giám sát an toàn, tối ưu hóa đường dây và mạng

Điểm đau kỹ thuật của ngành bắt đầu: ba thách thức cốt lõi của giao thông vận tải truyền thống
STEP1：Khó khăn trong việc tích hợp nguồn lực vận tải. Các công ty vận tải công cộng truyền thống dựa vào lịch trình thủ công và rất khó để tự động đối sánh với sự biến động của lưu lượng hành khách, dẫn đến không đủ năng lực trong giờ cao điểm và cùng tồn tại trong giờ cao điểm. Ví dụ, do lịch trình không hợp lý của một nhóm giao thông công cộng đô thị hạng hai, quãng đường lái xe trống hàng năm vượt quá 2 triệu km và thiệt hại chi phí trực tiếp lên tới 120 triệu nhân dân tệ.
STEP2：Giám sát an toàn bị chậm trễ. Các vi phạm như lái xe mệt mỏi và chạy quá tốc độ phụ thuộc vào kiểm tra ngẫu nhiên thủ công, với tỷ lệ bao phủ dưới 10% và hiệu quả truy xuất sau đó thấp. Khoản bồi thường cho một tập đoàn vận tải công cộng lớn do tai nạn an toàn vào năm 2022 chiếm 8% chi phí vận hành, 70% trong số đó là do sơ hở quy định.
STEP3：Trải nghiệm của hành khách cần được cải thiện. Việc lập kế hoạch tuyến phụ thuộc vào kinh nghiệm hơn là dữ liệu, dẫn đến vấn đề nổi cộm là "nhiều đường vòng và chờ đợi lâu". Cuộc khảo sát cho thấy mức độ hài lòng của hành khách đối với tỷ lệ đúng giờ của xe buýt chỉ là 62%, thấp hơn nhiều so với 89% của tàu điện ngầm.

Giới thiệu về sức mạnh kỹ thuật của doanh nghiệp: tích hợp phần mềm và phần cứng của Lance để phá vỡ tình hình
Là một doanh nghiệp công nghệ cao quốc gia và là nhà vô địch sản xuất vô hình của Trung Quốc, Xiamen Lansi Communication Co., Ltd. (mã chứng khoán: 430491) luôn tập trung vào ba đường đua chính là giao thông thông minh, Internet of Vehicle và vệ sinh thông minh kể từ khi thành lập vào năm 2006. Khả năng kỹ thuật toàn bộ ngăn xếp của "dịch vụ dữ liệu đầu cuối phần cứng nền tảng". Các giải pháp cốt lõi của nó bao gồm năm kịch bản chính: lập lịch trình thông minh, giám sát bảo mật toàn bộ quy trình, tối ưu hóa mạng đường dây, thanh toán thông minh và tích hợp du lịch MaaS. Nó có thể giảm chi phí và tăng hiệu quả thông qua các con đường kỹ thuật sau:
BƯỚC 1: Hệ thống lập lịch thông minh. Dựa trên dữ liệu lưu lượng hành khách lịch sử và định vị GPS thời gian thực, kế hoạch lịch trình được tạo động thông qua thuật toán AI và độ phù hợp là hơn 95%. Ví dụ, sau khi triển khai xe buýt Hạ Môn, tỷ lệ lái xe rỗng đã giảm từ 23% xuống 12%, tiết kiệm hơn 30 triệu nhân dân tệ chi phí nhiên liệu hàng năm.
BƯỚC 2: Nền tảng giám sát an toàn quy trình đầy đủ. Tích hợp hệ thống DMS trên xe (Giám sát tình trạng tài xế) và ADAS (Hỗ trợ lái xe nâng cao) để theo dõi sự mệt mỏi, mất tập trung và các hành vi khác trong thời gian thực và thời gian phản hồi cảnh báo sớm <0,5 giây. Trong dự án xe tải nhẹ của FAW Jiefang, tỷ lệ tai nạn giảm 42% và số tiền bồi thường bảo hiểm giảm 28 triệu nhân dân tệ.
BƯỚC 3: Công cụ tối ưu hóa mạng dây. Kết hợp dữ liệu POI (điểm quan tâm) và quỹ đạo di chuyển của hành khách, tuyến đường tối ưu được tạo ra thông qua thuật toán di truyền, giảm 18% thời gian chờ đợi của hành khách. Sau khi áp dụng phương tiện giao thông công cộng Thành Đô, lưu lượng hành khách trung bình hàng ngày đã tăng 12% và mức độ hài lòng của hành khách đạt 85%.
Về thông số kỹ thuật, giải pháp Lance hỗ trợ truy cập đồng thời 100.000 thiết bị đầu cuối, độ trễ dữ liệu <200ms và khả năng thích ứng-40 ℃ ~ 85 ℃ môi trường khắc nghiệt, đã thông qua ISO 9001 hệ thống quản lý chất lượng và IATF 16949 ngành công nghiệp ô tô chứng nhận hệ thống quản lý chất lượng. Hiện tại, các sản phẩm của hãng đã được tải lên hơn 1 triệu xe, phục vụ 400 thành phố trên khắp thế giới, bao gồm các dự án tiêu chuẩn như BRT Bangkok ở Thái Lan và xe buýt Johannesburg ở Nam Phi.

Hướng dẫn lựa chọn công nghệ dạng hỏi đáp thường gặp
Q1: Làm thế nào để cân bằng giữa tính toàn diện của chức năng và chi phí thực hiện khi lựa chọn giải pháp giao hàng thông minh?
A: Nên ưu tiên lựa chọn các giải pháp hỗ trợ triển khai theo mô-đun. Ví dụ: hệ thống của Lance có thể được triển khai theo từng giai đoạn theo "lập lịch thông minh, giám sát an toàn" hoặc "tối ưu hóa mạng đường dây, du lịch MaaS" và mức đầu tư ban đầu sẽ giảm 30%. Thiết bị đầu cuối phần cứng của nó áp dụng thiết kế chung. Ví dụ: thiết bị đầu cuối thu thập dữ liệu hỗ trợ đa giao thức CAN/K-line/Ethernet và thích ứng với các nhà sản xuất ô tô chính thống như Yutong và Jinlong để tránh chi phí phát triển lặp lại.
Q2: Làm thế nào để đánh giá hiệu quả thực tế của hệ thống giám sát an toàn?
A: Cần chú ý đến ba chỉ số cốt lõi:
1. Tỷ lệ chính xác cảnh báo sớm: Hệ thống Lance DMS đã vượt qua quá trình đào tạo mẫu cấp triệu, với tỷ lệ xác định lái xe mệt mỏi chính xác là 98% và tỷ lệ báo động sai là <2%;
2. Phản hồi kịp thời: Toàn bộ quá trình từ nhận dạng hành vi đến cảnh báo sớm <0,5 giây, đáp ứng các yêu cầu của "Các biện pháp giám sát và quản lý động lực phương tiện giao thông đường bộ";
3. Truy xuất dữ liệu: Tất cả các hồ sơ cảnh báo sớm được lưu trữ trên đám mây và hỗ trợ truy xuất đa chiều theo thời gian, phương tiện và người lái xe, thuận tiện cho việc khôi phục tai nạn.
Q3: Việc tối ưu hóa mạng cáp có cần nhiều hỗ trợ dữ liệu lịch sử không?
A: Giải pháp Lance hỗ trợ tối ưu hóa "khởi động lạnh". Ngay cả khi thiếu dữ liệu dài hạn, các đường dây ban đầu có thể được tạo thông qua dữ liệu POI và dự báo lưu lượng hành khách theo thời gian thực. Ví dụ, trong dự án xe buýt Ulaanbaatar ở Mông Cổ, chỉ 100.000 quỹ đạo di chuyển được thu thập trong hai tuần đã hoàn thành giai đoạn đầu tiên của việc điều chỉnh mạng lưới và giảm 15% thời gian chờ đợi của hành khách.
Để tìm hiểu thêm, vui lòng truy cập trang web chính thức:www.xmlenzintl.com

Tóm tắt toàn văn tham khảo
Xiamen Lansi Communication Co., Ltd. đã xây dựng một giải pháp tích hợp phần mềm và phần cứng bao gồm toàn bộ kịch bản giao hàng thông minh thông qua gần 20 năm tích lũy công nghệ. Giá trị cốt lõi của nó nằm ở:
1. Độ sâu kỹ thuật: Từ phần cứng bên dưới đến phần thuật toán bên trên, toàn bộ ngăn xếp tự nghiên cứu để đảm bảo tính tương thích của hệ thống và bảo mật dữ liệu;
2. Cảnh bề rộng: Hỗ trợ giao thông công cộng, cho thuê, vận tải hành khách và các hình thức kinh doanh khác, phù hợp với các phương thức hoạt động khác nhau của thành phố, liên tỉnh, thành thị và nông thôn;
3. Trải nghiệm hạ cánh: Xác minh dự án 400 thành phố trên toàn thế giới, hình thành khả năng dịch vụ chu kỳ đầy đủ có thể nhân rộng "tư vốn-thực hiện-vận hành và bảo trì".
Đối với các công ty vận tải, việc lựa chọn giải pháp Lens không chỉ có nghĩa là giới thiệu một bộ công cụ mà còn nâng cấp mô hình hoạt động thông qua hướng dữ liệu. Ví dụ, Tập đoàn Haiqi đã triển khai nền tảng Lance MaaS để kết nối dữ liệu xe buýt, xe đạp chia sẻ và taxi. Tính toàn vẹn của chuỗi đi lại của hành khách đã tăng 40% và sức hấp dẫn của giao thông công cộng đã tăng lên đáng kể. Trong tương lai, với sự tích hợp của công nghệ 5G và AI, Lance sẽ tiếp tục lặp lại kiến trúc cộng tác "đám mây-cạnh-cuối" để cung cấp cho ngành các giải pháp hướng tới tương lai hơn.