构建复合型大数据交通 态势感知联合作战智慧交通指挥中心 交通形势及主要问题 › 预计到 2020 年，全国 GDP 将超过 90 万亿元人民币，人均 GDP 将突破 1 万美元，常住人口城镇化 率将达到 60 ％；汽车保有量将由 " 十二五”末的 1.72 亿辆增至 2.5 亿辆，汽车保有量超过 100 万辆 的城市将由 31 个增至 100 个，驾驶人将由 3.27 亿人增至 4 系，建成实战、实用、实效，集情报中心，宣传中心， 舆情控制中心，督察中心，指挥中心等五大业务中心为 一体大数据联合作战智慧指挥中心，从而提升交通管理 和治理的能力，更好地服务人民群众。 复合型大数据交通态势感知联合作战智慧交通指挥中心 需要闭环的全方位交通态势及风险感知 › 态势感知是指在特定时间空间范围内，对环境要素的认 知理解以及对当前或近期状态的预测。态势感知不仅涉 及原始数据（一级 SA ），还包括理解任务目标重要

（二）网络层 / 7 （三）能力层 / 8 （四）应用层 / 8 （五）显示层 / 8 三、指挥中心应用领域 / 9 （一）公安指挥中心 / 9 （二）应急指挥中心 / 12 （三）交通指挥中心 / 15 （四）机场指挥中心 / 19 （五）电力指挥中心 / 23 四、各地公安指挥中心建设情况 / 27 五、指挥中心建设企业推荐 / 32 结语 / 40 目录 CONTENTS （三）交通指挥中心 交通指挥中心的雏形可追溯至 20 世纪中叶。随着汽车保有量的逐渐增加，城市道路交通拥堵与安全问题 开始显现。早期交通管理主要依靠人工指挥，交警在路口通过手势、哨声引导交通。随着电子技术的初步发展， 部分城市开始尝试使用简单的交通信号灯来辅助交通管理，但此时交通信息收集与处理能力有限，缺乏统一的 2024-2025 中国指挥中心研究报告 16 交通指挥调度体系。到了 交通指挥调度体系。到了 20 世纪 70 年代，一些发达国家开始探索建立交通指挥中心，将分散的交通控制设施 进行整合，运用电子计算机技术对交通流量数据进行简单分析，实现了部分路口信号灯的定时控制，一定程度 上提高了交通通行效率。在国内，20 世纪 80 年代起，大城市开始逐步建设交通指挥中心，主要功能是集中控 制交通信号灯，对交通流量进行初步监测，交通管理开始从单纯人工指挥向半自动化、集中化方向迈进。 步入

...................................................................60 第 IV 页 智慧交通产品总体解决方案 3. 公安交通指挥中心...............................................................................................63 随着中国城市化进程快速推进，城市人口与机动车保有量激增，经济往来、 社会活动密集，出行需求旺盛，交通资源有限，交通文化尚待积淀，行车难、 停车难等已经成为大中城市普遍存在的现象，交通资源与交通需求失衡突显。 城市公安交通指挥系统以交通物联网感知、视频智能分析、大数据分析、 云服务、移动互联为技术手段，全面物联、充分整合，协同运作人、车、路、 环境多方面资源，建设城市交通信息融合处理中心和智能管控业务中心，强化 源；采用大数据分析引擎，驱动交通信息资源云中心，形成数据挖掘和信息研 判能力，支撑面向交通管理者、交通参与者及运维管理者的业务综合应用。通 过信息化、网络化、可视化、智能化的智能管控平台以向各级公安交通指挥中 心及关联机构展现整体/重点路网运行态势，为交通事件快速处置提供管控工具， 支撑扁平化、协同化的管理模式；通过交通信息服务平台向交通参与者提供及 时准确的出行信息，提升主动出行能力，改善出行体验；通过交通运维管理平

交通排放 环保部门 合作伙伴应用创新接口 交通指标体系 交通 KPIs ( 拥 堵指数 ) 规划 KPIs ( 职 住分布 ) 公交 KPIs ( 公 交 & 出租车 ) 污染 KPIs ( 碳 排放 ) 数据 KPIs ( 准 确度 ) 14 交通指标体系 可量化的交通情况、科学化的评价体系 交通指标体系 交通运行评价指标 路段运行  路段平均行驶速度 数据接入 KPI （流量、密度）  数据时空分布、历史对比分析  数据冗余率、错误率、转化率 数据质量预警  数据接入异常、转化异常 智能纠错与维护  数据纠错、传感器设备维护计划 15 交通指标体系 例：交通运行评价指标 拥堵指数 交通拥堵评价 指标体系 K1 强度 交通拥堵 指数 K2 范围 拥堵里程 比例 K3 时间 拥堵持续 时间 K4 频率 拥堵路段 分布 K5 路网、局域、重点交通走廊等不同空间粒度 进行细化 对年、月、周、日、时、分等不同时间粒度 进行细化 支持结合时空范围对重点保障区域进行 分析和研究 从速度、时间、空间分布等方面对交通运行 进行评价 交通指标体系 例：交通运行评价指标 拥堵指数 17 交通管理 实时展现交通状况、实时分析交通数据、实时提供决策建议 交通流量热点分析 交通流结构组成 发现热点交通需求 行使轨迹查询 18 关键信息

等系统，整合公共交通各类特种车辆运 行状态、车内的信息、乘客流量信息、交通信息等，为城市交通管理提供导航、提示、救援、 指挥疏导服务。 具体目标如下： 1) 通过对运行车辆的动态监测，分析车流量，结合可调动储备量，联动交通指挥系统（改进 现有逻辑运算模式）、乘客分布信息、物资配送信息，实现公共车辆动态调度； 机密 第 7 页 共 25 页 6/18/2025 城市公共车联网综合服务平台项目建议书 图 2.4 GPS 统一通信平台 2.2.2.2 车辆调度系统 智能化的交通指挥调度系统通过对智能交通各子系统的高度集成，汇总融合、分析处理各 类交通数据，并依据最终获取的有效信息进行决策和交通指挥调度，同时对各种交通突发事件 进行判断、确认和处理；以达到提高城市交通的管理水平，加强对道路交通宏观调控和指挥调 度的能力，并对突发事件形成快速高效的应对机制。 城市公共车联网综合服务平台的规划必然要融入到城市建设规划和城市道路交通规 划当中，这是一个相辅相成的过程。城市建设规划和城市道路交通规划中的道路改造， 将会减少城市交通拥堵，最大限度的发挥城市交通指挥系统的作用，这样在不增加过 多的道路建设投资和减少占用土地的基础上，因交通物联网建设而增加的城市交通通 行能力，会为城市建设节省宝贵的资金。 机密 第 25 页 共 25 页 6/18/2025

连接现实与虚拟世界的 AI 交通指挥官 AI 智慧交通解决方案 城市交通面临的困境 “ 交通都是交警的事情”城市交通的误解 01 、底数不清 无法弄清城市交通的特征 02 、动态不 明 城市交通变化莫测 03 、交警兜 底 交通不是交警一家之务 迫在眉睫的城市交通治理  传统车辆检测手段投 入大、易损坏  城市拥堵现象突出， 信号控制高峰拥堵效 果不佳  视频设备大量建设， 交通安全防控 公众出行服务 事件感知与处置 交通运输决策分析 中兴软创在全域交通智慧应用奋力奔跑 交通运输综合监测 双引擎驱动全域交通 交通物理世界的映射 奔跑在两个世界里的 AI 交通指挥 官 AI 指挥官的三个中 心 感知中心 思维中心 控制中心 交通要素 人 车 路 环境 融合、研判、仿真、自我学习 在虚拟世界里，我们可以跑得很快 让数据多跑路，民警少跑腿 数据生态环境

城市层面时空融合的权重： 单条道路速度： 道路平均行程速度 = 统计周期内通过车辆数 × 道路长度 观测车辆在该路段上行驶时间和 VKT = 统计时段通过的当量小汽车量 ×道路长度 图19 全国日平均运行状况与交通指数 高峰平均速度：高峰小时内道路上全部驶过车辆的空间平均速度。用根据《道路交通信息服务—交通状况描述》(GB/T 29107-2012)，先计算高峰期单条道路速度，计算方法为路段长度除以通过该路段所有车辆的平均行程时间（包括信号控 工作日一日全国平均运行状况变化 交通指数* 10 8 6 4 2 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 周末一日全国平均交通指数变化 时刻 交通指数* 6 7 18 19 20 21 22 23 8 6 4 2 0 *为直观体现道路运行态势，根据国标（GB/T 33171-2016）将道路运行速度转化成为交通指数 图20 城市路况计算范围示意图 道 路 运 行 状 态 监 测 3 TRAFFIC OPERATION MONITORING 3.1 名词解释及计算方法 24 监测空间范围: 为体现

理转变。有效应对各种突发灾害和突发事件，为乡村安全高效的工作提供有力保障，从而 全面提高处理突发事件的应急指挥能力。 创新引领，融合发展，打造一流信息技术企业 平安某 - 交通指挥管理系统 安全 • 展示综合交通态势 • 综合交通指数可视，指数 变化趋势可视 • 实时接入交通事件、警情 • 事件处置流程化控制，任 务从派发、接收、处置到 反馈、评价的流程可视化 • 交通事件视频联动可视

故 RSU RSU RSU 近端 推送 远端 推送 远端 推送 前方 1000 米交通事 故 前方 500 米交通事 故 前方 100 米交通事 故 事件 上报 云端事件下 发 交通指挥 中心系统 交通事件 V2X 车路协同服务平台 智能边缘计算 雷视融合算法 问题：  高速行车速度快，一旦某一路段突发生事故或 拥堵情况，若不能及时告警后方车辆。  后车将没有足够时间反应，极易引起连环追尾 雷达 摄像头 交通事故 RSU RSU 近端推送 远端推送 远端推送 前方 1000 米交通 事故 前方 500 米交通事 故 前方 100 米交通事 故 事件上报 云端事件下发 交通指挥中心 系统 交通事件 V2X 车路协同服务平台 智能边缘计算 雷视融合算法 视频与雷达检测数据融合，实现事故精准检测和快速响应 交通事故快速响应 秒级感知，秒级响应 价值：缩短百倍响应时间，提升处置效率

震 王晓鹏 钱 玲 朱望兰 王新民 分指数工作组负责人 新型基础设施竞争力指数 清华大学互联网产业研究院副研究员、研究主管 李红娟 云栖指数 阿里云智能集团副总裁、市场营销总裁 刘湘雯 数据流通指数 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室特聘研究员 徐克付 政府新基建项目投资指数 北京明树数据科技有限公司总经理 肖光睿 数字政策指数 北京北大英华科技有限公司（北大法宝）总经理 赵晓海 与应用技术国家工程实验室主任 专家委员会 第一章 新型基础设施竞争力指数 52 第二章 政府新基建项目投资指数 56 第三章 云栖指数 60 第四章 数据流通指数 64 第五章 数字政策指数 70 第六章 数字人力指数 76 第七章 AI 开发者指数 80 第八章 人工智能科研指数 84 第九章 数字安全能力指数 由阿里云研究院研制，从规模、深度、广度、创新性、成长性五个方面，反映各 地的上云水平和发展进程。 数据资源 开放数林指数 引用自复旦大学数字与移动治理实验室，反映各地政府公共数据对外开放水平。 数据流通指数 由国家工程实验室研制，从各地区机构支撑度、政策支持度、数据供给能力、交 易市场成熟度、流通配置活跃度五个维度，反映各地数据要素市场的建设水平与 数据流通程度。 政策环境 数字政策指数 由国家工