拥抱大模型时代，中控信息助力城市大脑“杭州样板”再升级

当前，ChatGPT掀起的大模型浪潮席卷全球，面对新一代信息技术发展形势，杭州城市大脑不断深化建设，持续走在全国前列，7月21日召开的《杭州城市大脑智库专家聘任暨向大模型试点开放场景发布专题会》给出新技术方向，也“布置”了新任务。

专题会宣布锚定“城市大脑2.0与大模型融合建设”新技术方向，向拥有大模型的企业开放场景。目前杭州城市大脑指挥部已经谋划形成一个整体思路，概括为“123N”，即构建1个“智能中枢”支撑大模型生产体系，分别从服务侧应用、治理侧工具入手，打造“城市大脑GPT”和“数智公务员”两大数智产品。通过数据治理、模型训练、赋能场景这3个步骤，为“三个一网”培育N个行业大模型，全面“提智赋能”亚运、交通、住房、旅游等领域场景，打造“更聪明、更智慧、更高效”的城市大脑。

中控信息作为智慧交通治理在线项目的承建单位与阿里云、高德、海康、大华、宇视、浙江高信、每日互动、新奇点、银江科技等企业，入选城市大脑“智慧交通”创新联合体成员单位，与这些来自学界、企业界的专家组成智库团队形成合力，为城市大脑迭代升级提供智慧力量。

摘自 中控信息

重庆逆势成为全国公交客流第二，究竟做了什么？

重庆在多座城市的公交客流持续低迷，运营困难之时，实现客流迅速恢复，在2023年已经超越上海、广州和深圳，仅次于帝都，逆势成为全国公交客流第二，这与其加速公交优先、提供高质量公共交通服务密不可分。

与其他城市不同，重庆公交优先道建设过程中，重庆公交集团深度参与。公交优先道建设过程中，公交优先道与客流走廊深入匹配，干线更是可以跟优先道长距离匹配，且像长江大桥这样的关键点位也实现了公交优先道连续不中断，避免了部分城市公交专用道开辟在低客流走廊的窘境。

同时，赛文交通在2023年全国近100个城市的调研中发现，公交客流恢复好的城市，都是仍旧保持着相对高水平服务竞争力的城市，而不是重覆盖范围，低服务水平。

摘自 赛文交通网

多个过亿项目爆出 | 车路协同建设投资依旧火热

7月，车路协同市场又发布了多项过亿项目招标计划，均计划于2023年8月开始招标。

尽管2023年疫情已经褪去，但整体经济恢复仍然需要喘息的时间。据财政部公布数据，2023一季度，全国政府性基金预算收入同比下降21.8%；全国政府性基金预算支出同比下降15%。从整个城市智能交通市场来看，上半年缺少振奋人心的项目。而一个月内出现多个智能网联过亿项目，也足以体现出地方政府在基础设施方面对车路协同建设的倾斜。

根据近三年研究数据显示，车路协同千万项目市场规模占整体市场规模的比例均为70%以上。2023年上半年，城市智能交通市场投资规模同比大幅下滑，而车路协同市场投资仍然保持着增长活力。

摘自 赛文交通网

杨涛：数据驱动下公交客流评估与提质增效技术探索与实践

7月13日，在第二届全国智慧公交创新发展高峰论坛上，中国公共交通协会副理事长、南京市城市与交通规划设计研究院院长杨涛发表了题为《数据驱动下公交客流评估与提质增效的技术探索与实践》的演讲。

杨涛表示，目前城市交通发展的重心从规模扩张向高效运营、高质量发展转变，数字交通是大家关注的重点。相信在大数据驱动下进行公交客流评估，在此基础上进行诊断，提出优化方案，能够最终有效提升公共交通的运行效益和服务质量。

实现公共交通优化的路径首先要在大数据的支持下建立一个公共交通一体化的信息与仿真平台，其次是实现对公交运行和公交出行的动态溯源画像和仿真。这样才能够对线路功能、客流效益、客流潜能、服务可靠性等进行全面地评估。要对居民的出行轨迹进行还原，识别居民出行方式链条。最后有针对性地为乘客提供需要和满意的公共交通服务。最终归根到底就是如何优化公交线网，如何完善支撑设施，以及如何提升公交服务。

摘自 赛文交通网

大语言模型的灰度与大数据平台的精度融合发展路径探索

在近日“交通大模型实践应用探索”在线研讨会上，深圳市城市交通规划设计研究中心交通信息与模型院院长丘建栋作了《大语言模型的灰度与大数据平台的精度融合发展路径探索》主题报告。

该报告分析了交通领域的大语言模型支撑交通业务场景下知识集成、经验复用、快速赋能业务应用决策等方面的进展及实践，报告指出大语言模型的灰度理解和模糊表达可能会降低模型预测结果的准确度和可靠性，这种现象与实际交通场景中对高精度的需求不相符。需要与原有数据库系统的精准指标相融合，才能达到较实用的效果，因此要构建交通专题大语言模型以应对交通治理高精度的挑战。

目前是阶段性目标是希望交通大语言模型综合在多元交通大数据的基础上集成交通综合规划方案、交通治理方案智库，在大语言模型原有的能力之上全面学习支持交通知识检索、交通业务专业方案及文本报告生成。

摘自 赛文交通网

ChatGPT在交通拥堵指数系统中的应用实践

交通拥堵指数系统在超过10年的迭代中，已经形成了完备的时空查询体系与海量的可视化工具，但依然存在一些痛点，如存在大量差异化的查询场景，重复性的操作导致时间耗费以及从系统查询得到的数据是较为零散的，无法作为结论直接呈送。

而ChatGPT的出现与交通拥堵指数信息查询产生了新的碰撞，其优点体现在：

多种时空查询条件的准确理解：支持对不同时间、空间和计算颗粒度的交叉组合查询条件快速文字理解，准确输出查询结果，同时可通过语音方式输入。

智能生成可视化图形：基于用户的数据需求和应用场景，自动生成可视化图形、图表，形象表达指标变化规律。

快速生成简易的报告：根据用户的个性化需求，自动生成交通运行分析简报，节省报告编制的人力投入，实现结论的直接呈现。

摘自 赛文交通网

从ITS大厂中东、南非区域经理的专访看该地区智能交通市场发展

Teledyne Flir中东、非洲和东南欧地区的业务经理Hesham Enan表示，中东地区对于智慧交管的需求正在蓬勃发展。他表示，阿联酋、沙特、卡塔尔和阿曼有明确的推进智慧交管技术应用的需求，但现在摩洛哥、埃及、土耳其等也在推进相应的技术和设备落地，这些国家都出现了两三个大型项目，项目总数也在增长。而非洲区域需要重视的问题是客户偏爱旧技术和低价格应该如何引导。

未来，他比较看好人工智能技术在海外智能交通市场的积极影响，但需要向客户强调在目前的实际情况下，一个固定摄像头不可能完成他们想要的这一切，人工智能不能被误解为可以做任何事情。

摘自 智慧交通