★智慧城市典型案例展示★
城市综合交通数据分析及仿真平台
赵慧 吴海俊 姜安培
北京市市政工程设计研究总院有限公司
一、建设背景
随着我国城镇化进程进入深化发展阶段，城市交通系统面临严峻挑战。机动车保有量持续攀升，道路交通供需矛盾日益尖锐，传统依赖经验判断和局部改造的治理模式已难以应对复杂动态的交通问题。城市交通管理亟需从“被动响应”向“主动干预”、从“经验驱动”向“数据驱动”转型，以实现精细化管理与科学决策。
从政策导向来看，国家层面高度重视智慧交通与智慧城市建设，多项顶层设计为行业发展指明方向。《数字中国建设整体布局规划》明确提出“推动数字技术和实体经济深度融合，以数字化驱动生产生活和治理方式变革”；《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出“在交通等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用”。《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》提出“贯通基础设施、运输服务、行业治理等业务领域，面向交通运输典型应用场景的综合交通运输大模型，打造‘人工智能+交通运输’高质量数据集、算法库、工具链，为建设智能综合立体交通网提供技术底座”。
在此背景下，我单位自主研发了“屹通——城市综合交通数据分析及仿真平台”。平台以“数据驱动决策”为核心理念，旨在通过构建“数据融合—模型推演—智能决策”的全链条能力，为城市交通的规划、设计、建设与管理提供多维度、多尺度、智能化的决策支持，助力城市交通系统实现健康、高效与可持续发展，为智慧城市建设筑牢交通根基。
二、建设内容
平台以“多源数据为基础、模型算法为核心、应用场景为导向”，构建了“交通一张图—现状体检—宏观模型—方案决策”的闭环决策支持体系，实现从数据整合到智能决策的全流程赋能。
1. 总体架构
平台采用三层架构设计：数据层汇聚政务公开数据、基础设施数据、交通调查数据及交通大数据等多源信息，通过标准化处理形成统一数据中心；服务层集成GIS引擎、仿真运算引擎和大数据计算引擎，支撑现状体检、情景测试、方案评估等核心功能；用户层面向院内各业务部门及政府规自、交通、发改城管等行业主管部门，提供个性化、场景化服务空间。
图1 系统架构图
2.系统与平台
“交通一张图”整合用地、道路、公交、轨道、铁路、枢纽、POI等多类数据，实现了交通设施全要素一体化管理、一张图展示，为分析工作提供直观的数据基底。
图2 交通一张图
“现状体检”汇集十余类交通数据，从“社会经济、居民出行、道路交通、常规公交、轨道交通”五大维度进行综合指标分析，支持自定义区域查询与计算，为问题精准研判提供依据。
图3 现状体检—栅格岗位
图4 现状体检—OD分析
图5 现状体检—路况分析
图6 现状体检—公交条数分析
“宏观模型”搭建道路网宏观交通模型，支持道路网拖拽操编辑与多情景测试，为交通项目规划、政策制定提供快速定量分析支持。
图7 宏观模型—不同方案路网负荷度对比
“方案决策”以中微观仿真技术为核心，集成方案对比、三维展示和运行监测等功能。能够实现多方案的同屏仿真展示和指标输出；融合BIM数据，提供多尺度、多视角、区域级三维数字孪生演示。同时，利用物联感知数据，实时监测交通运行状态，为运维决策提供直观的数据支持。
图8 微观仿真方案对比
“智能决策”模块基于自然语言交互与智能分析引擎，构建了“理解-分析-决策-呈现”一体化的智能辅助决策体系。系统依托大语言模型技术，可自动将用户输入的自然语言问题转化为结构化数据查询、多维度分析与可视化图表生成指令，并结合业务规则与历史数据进行深度推理，实现了从意图识别到决策建议生成、再到结果直观呈现的全链路智能化支持，显著降低数据检索与图形化分析的操作门槛，极大提升了决策效率和系统可用性。
图9 智能决策—AI智能问答
3. 典型应用场景
平台深度应用于交通综合治理、道路工程论证、公共交通优化及重大项目评估四大核心场景，为城市交通科学决策提供全流程支撑。
在交通综合治理中，通过多源数据融合与高精度数字孪生，实现信号配时、车道调整等方案的三维动态仿真，推动治理从“二维图纸”向“三维预判”跨越，提升治理精准度。
在道路工程论证中，依托车流量溯源与多维度仿真对比，实现方案精准比选，有效规避“二次改造”风险，降低工程成本。
在公交优化中，提供线网评估、站点可达性分析与客流深度挖掘等功能，精准识别公交服务薄弱环节，为公交线网优化、站点布局调整提供数据支撑，提升公共交通运行效能。
在重大项目评估中，构建“诊断-测试-优化-评估”全流程体系，通过宏-中-微观一体化仿真，为重大工程提供可靠数字沙盘推演与前瞻风险预判，确保项目实施科学高效。
三、创新亮点
1.数据治理范式创新
打破传统交通数据分散、标准不一、难以复用的痛点，建立“标准-坐标-规范”三统一的交通数据治理体系，构建全域全要素的“交通一张图”数字基座，将碎片化的多源数据转化为标准化、可复用的统一数据资产，为交通分析与决策提供权威数据支撑。
2.仿真推演能力突破
基于“数据-模型-服务”理念，构建一体化的宏-中-微一体化仿真引擎，突破传统单一尺度仿真局限，实现从战略规划到工程设计的全尺度、多方式仿真推演，达到“现状可复现、未来可预测、方案可验证”。
3.智能交互模式革新
业内率先将 AI 大模型技术与交通分析业务深度融合，打造“会思考、懂业务、能输出”的交通分析智能体。通过自然语言交互实现“对话即分析”，推动平台从被动工具向主动业务伙伴转型，大幅降低专业工具使用门槛。
4.系统架构机制创新
首创“积木式”模块化平台架构，将核心功能拆解为独立可复用的模块单元，支持根据场景需求进行灵活组装与快速部署，可在3分钟内构建项目级定制化分析系统，具备“可生长、可演化”敏捷响应能力，适配多样化、动态变化的业务需求。
四、推广价值
1.社会经济效益显著
在社会效益方面，推动交通治理从 “经验判断” 向 “数据驱动” 转型，显著提升政府决策科学性与治理精细化水平。在京港澳高速杜家坎缓堵项目中，通过平台仿真优化，使通行时间从40分钟缩短至19分钟，平均速度提升100%，惠及大量通勤人群。
在经济效益方面，为大型交通工程提供科学决策支撑，避免盲目投资与资源浪费。在五环路拓宽改造等大型工程中，通过多方案比选，避免数亿元投资浪费；在丽泽路改造等项目中，精准优化工程细节，有效节约建设成本，实现投资效益最大化。
图10 杜家坎项目改造前后对比
2.标准化实施路径清晰
本案例形成“四步走”标准化实施路径。
第一步：顶层设计与数据筑基
（1）制定统一标准：确立数据坐标、格式、质量等规范，破除数据孤岛。
（2）构建“交通一张图”：全面汇聚基础设施、社会经济、交通出行等多源数据，形成权威数据源。
第二步：模型集成与能力中台化
（1）打通模型关键技术：建立宏观、中观、微观一体化模型体系，实现数据与模型的无缝衔接。
（2）模块化封装：将拥堵溯源、方案仿真等核心功能模块化、服务化，构建可复用的能力中台。
第三步：场景牵引与智能赋能
（1）业务闭环设计：针对规划、疏堵、工程可行性、交通治理等具体业务场景，设计端到端的分析流程。
（2）引入AI智能体：通过自然语言交互等方式，让业务人员能直接调用专业分析能力，实现“对话即分析”。
第四步：迭代推广与生态共建
（1）试点先行：选择典型项目进行深度应用，打造标杆案例。
（2）持续运营：建立反馈优化机制，推动平台持续迭代。
（3）知识沉淀：将优秀案例与策略存入知识库，形成可复用的“数据资产”。
3.行业示范价值突出
本案例通过“数据筑基、能力中台、场景智能、迭代推广”的实施路径，构建了交通数据要素与城市治理深度融合的完整解决方案，其技术架构、数据治理模式、应用落地路径均具备较强的行业参考价值，为我国智慧交通行业数字化转型提供了可复制、可推广的成功范本，对推动行业技术进步与治理模式升级具有重要示范意义，助力更多城市实现交通精细化、智能化治理。
END
编辑：于菲菲
初审：李 萍
审核：李 洁
