原題：蘇州借助大模型治理交通擁堵難題

信號燈會“思考” 一路綠燈成常態

對於每天上下班必經的干將路，程序員曹理最近有了新感受，“開車經常‘一路綠燈’，順暢不少，通勤時間比以前節省近10分鐘。”這條貫通蘇州市姑蘇區、東西向7公裡長的主干道，曾經早晚高峰擁堵是常態，而今悄然暢通。

“這歸功於今年創新構建的‘羲和巡路’模型。我們基於大模型與標准化聯控技術，讓信號燈根據實時車流自動優化配時，提升了路網整體通行效率。”蘇州市公安局交管支隊科研所所長談宏毅笑著揭秘。

蘇州機動車保有量超590萬輛，傳統的交通信號優化往往聚焦於路口或路段，如同“踢足球隻盯球不盯人”，常常這個路口擁堵解決了，下個路口又堵了。“隻有將信號優化從單點優化向區域乃至全域優化轉變，才能更好提升路網整體通行效率。”談宏毅說。

要實現這一步，並非易事。“在全市聯網信號機實現統一控制的基礎上，我們一直在思考如何為復雜交通路網制定能夠互相配合的信號管理策略。”市公安局交管支隊科研所民警江曉峰稱，隨著生成式人工智能的發展和應用，此類困擾有了新解法。大模型具有整體思路，訓練它理解交通、認識交通，來生成路網控制策略，指導具體信號配時，會不會效率更高？去年底，蘇州交警選取姑蘇區全域及周邊行政區部分重點路口開始探索。

姑蘇區域內教育、醫療和文旅資源集中，交通出行需求量大，且背街小巷多、道路狹窄，是交通擁堵治理的“硬骨頭”。若訓練大模型直接給出整體交通信號控制方案，需要非常龐大的數據、算力。江曉峰和同事們想了一個折中辦法：一方面，根據道路的地理位置、結構特性和承擔的通行功能，對區內422個信控路口劃分區域場景，控制路網運算規模﹔另一方面，收集全市道路典型通行場景和優秀控制策略，用於訓練大模型。

以干將路為例，模型根據其日常交通運行情況，推薦“雙向綠波、快進快出”的整體控制策略，生成工作日常態12套方案、周末常態8套方案，另有8套專用預備方案，實現信號燈精細化控制組合，並根據實際交通情況動態調整。“試點時我開車跑了一圈，發現雙向平均停車率下降近20個百分點。”測試結果讓江曉峰信心倍增。經過幾個月不斷優化調整，該模型已累計生成3000多套協調或單點配時方案，姑蘇區道路雙向綠波覆蓋率達71.09%，居全國領先水平，主要道路雙向平均停車率同比下降約15個百分點，通行效率大幅提升。

今年國慶假期，針對拙政園景區周邊道路交通流“假日集中、人車交織”復雜擁堵情況，模型自動生成“遠端分流、近端控流、中心防溢、行人優先”策略，配合交通顯示屏誘導、現場指揮疏導等措施，景區周邊道路平均車速提升約10.8%，擁堵指數下降4.18%。“蘇超”賽事散場時，模型根據體育場周邊路口間距、流量、車速等要素，構建“中心開花、梯次綠波、三圈銜接”信控方案，實現核心道路20分鐘清空，整體疏散效率提升60%。

“這種模式在不增加基礎設施投入情況下，讓有限的交通資源在時空維度上得到更加合理的分配，也把交警從手動控制信號燈中解放出來，更專注維護交通秩序，阻止交通違法行為。”談宏毅表示，“羲和巡路”模型正在擴大試點，計劃明年覆蓋蘇州全市道路。（胡蘭蘭）

來源：新華日報

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