交通是城市流动的色彩，更是衡量城市品质的关键指标。交通信号配时方案的合理性和科学性，直接关乎到城市交通的流畅度以及每一位市民的出行体验。近年来，伴随城市的高速发展及机动车数量的激增，交通拥堵成为很多城市的困扰。面对各地日益严峻的交通拥堵问题，如何在不大规模改变交通基础设施的情况下，缓解交通拥堵，信控优化成为很多城市的新选择，且已经在多地得到验证。

作为交通的参与者，我们常常有这样的窘境。在拥挤的十字路口，车辆拥堵异常，但绿灯时间非常有限，车辆在有限的时间里通过量很低，导致路口车辆积压。这只是交通拥堵的一个侧影，却也反映了我国城市信控优化的现状。那么目前信控优化方式有哪些呢？

一是专网信控优化平台，它的优点是能够融合雷达雷视、视频、互联网等多源感知数据，再进一步基于AI算法实时分析当前交通状况，进而对路口信号灯进行自动优化调整。如一些地方已完成专网版信控优化平台建设，其数据主要源自于前端感知设备及互联网数据，能够根据路口各方向的实时交通流量、排队长度自动调整信号配时方案，最大限度地减少各方向绿灯空放，缩短无效等待时间。

二是成立交通配时中心或人工信号调优服务，这种通过按年购买服务的方式来实现信控优化的目的得到各地交警的认可。通过交通工程师按年驻场的方式，能够持续针对城市交通重要堵点、干线、区域进行精细化的人工调优。当地实际情况结合专业调优团队在全国其他区域的案例经验，将各地交通管理工作中一些好的成果、技术、经验、方法引入，博采众长，采取“一点一策、一路一策”，制定匹配的信号控制方案，缓堵效果显著。

尤其是人工智能、大数据、大模型等前沿科技的迅猛发展，正为千行百业带来一场前所未有的深刻变革，也为信控优化提供了新的思路，新方法。交通信控优化是从感知到认知、到决策、到控制的优化过程，传统的方法在里面只能呈现碎片化的、节点性的应用，例如识别一个红绿灯、识别违章、智能调优等。但当人工智能来到大模型的时代，通用式人工智能的发展特别是智能体的出现与发展等，已经具备了解决复杂问题的能力，这为进一步基于大模型开展信控优化、提升缓堵效果提供了新的技术支撑。

智能交通领域的全栈能力

如果说专网平台和人工调优是 “局部治堵”，那 AI 大模型的出现，就让 “全域智能信控” 成为可能。什么是 “全域智能信控”？简单来说，就是通过 “感知 - 分析 - 决策 - 验证” 的全流程智能化，实现城市交通的 “一盘棋” 管理。有条件探索面控、自适应控制的城市很多，但有条件探索递阶控制、方案自动生成的基本上没有。

实现全栈信控要具备什么样的能力？一是要提供统一信控平台或者能向下兼容统一信控平台，使之承担配时方案自动生成之后下发、执行的平台；二是具备对超大规模、多源数据的处理和融合分析能力；三是能应用人工智能AI大模型，使之具备全局持续优化、不断学习的优化能力等等，同时能够根据全局感知状态来验证配时方案是否有效，通行效率是否得到了提升，如果不能，还要能判断问题出在哪里等等。当然，还要具备较强的交通工程、信号控制专业素养、了解一线需求，有一支拥有信号控制与交通组织优化的实战队伍等等。

如何实现全域智能信控缓堵？

基于实时感知、机器视觉、交通预测、问题诊断、策略推荐、配时优化、个性化提示等交通大模型，提供全域感知、全域优化、全域协同和全域服务四大能力，实现信控优化的代际提升，可实现超千规模路口的全域拥堵治理。

首先可以将全域智能信控视为面控+递阶控制，能够自动生成方案，实现分层级的全局优化控制。其次要实现面控+递阶控制，首先就要有全面的感知数据，以及对各路口优先级的划分。所以，全域智能信控缓堵的前提就是要有完备的、系统的感知设备和系统，涵盖云边端，重点路口一定要有具备全息感知能力的复合设备，因为这些节点的配时方案往往是牵一发而动全身，这块的投入必不可少。

人工智能、大模型、生成式AI，技术不断进步，不断融入生产、生活，也在不断告诉着我们更多的可能即将发生！大模型+信控依托交通大模型能力，对互联网交通数据进行自学习与深度挖掘，能够实现路口配时方案的识别、流量还原、方案优化、分析报告。而它最大的特点就是在国内首次实现了不依赖传感器数据、不依赖信号机对接、不依赖人工经验的纯互联网信控优化，让信控优化的成本大幅降低。