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一、边缘计算应用趋势

当前全球市场正处于最具活力的时代，人类的方方面面正在快速向着数字化的方向扬帆前行，交通出行面临的挑战错综复杂且相互关联，如何充分利用基础设施和创新技术，解决现在和未来的产业难题，化挑战为机遇，促进业务高效增长并保持未来领先地位是第一要务。

IDC报告指出全球智慧城市在智能交通领域的投入到2025年将超过2万亿美金，中国投入占比超过四分之一，国际咨询机构麦肯锡、BATH都在不断提及智能交通，我国也相继印发了众多政策与规划，推动智能交通的发展：2019年，中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》，其中明确提出推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合，大力发展智慧交通。2021年，住建部与工信部提出“智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展”的建设发展思路，在提升城市基础设施智能化水平的同时推动城市智能交通的高质量发展，目前已在全国16个城市开展“双智城市”试点工作。

Gartner预测，到2025年，企业生成的数据中将有75%在传统数据中心或云平台之外产生和进行处理，到 2027 年，全球边缘计算的市场价值有望达到434亿美元。随着5G技术的加速发展，边缘计算将触及几乎所有行业，边缘计算能力也将推动行业的创新和变革。

在相关政策的不断引领推动下，中国的城市智能交通无疑会在未来迈入更高的台阶。

二、应用路口基础情况

南宁市亭洪路-南建路路口属于市区主干道路的重要路口，日常交通通行车辆较多，而且路口道路渠化较为复杂，形成常态化的路口交通拥堵状况。在实施信号优化改造前尤其早晚高峰期间，经常需要执勤民警手动控制红绿灯并进行现场交通指挥，人工疏散交通流，保障路口的通畅运行，目前亭洪路-南建路路口卫星图（见图1）以及交通流特征分析如下：

图1 亭洪路-南建路路口卫星图

Ø  四个方向在路口排队区域均为扩宽车道，远处车道数少于近处车道，车辆积压时容易造成远处排队车辆无法顺利到达路口，加剧交通压力；

Ø  南北车流量极大，尤其在早晚高峰期间，民警需在路口频繁手控疏导；

Ø  北方向存在斜路、弯路、下坡路（坡度大），进口车道从2车道变为路口5车道，且车道长度仅有40米左右，会导致频繁出现车辆变道，若不及时疏散，车辆交织排队，容易导致交通事故和更严重的交通拥堵；

Ø  现有杆件、地形以及复杂的交通排队拥堵情形，交通流检测设备感知状态无法达到最优。

三、边缘智能体优化建设方案

针对规划建设需求以及路口的交通渠化和原有交通设施现状，博研智通凭借核心信控引擎中枢能力以及在交管行业多年的实践经验与业务理解力，自主研发出具备超强AI算力的核心节点设备—边缘智能体，与雷达、雷视一体等路侧感知设备联动，在路口完成交通流的全息感知，基于全息数据，调用AI智能信号优化算法，完成对信号机的秒级自适应优化控制，实现路口信号的实时优化控制，提升路口通行效率降低拥堵，边缘智能体功能及应用场景（见图2）。

图2边缘智能体功能及应用场景

（一）关于边缘智能体（BYZT-MEC-A）

博研智通凭借核心信控引擎中枢能力以及在交管行业多年的实践经验与业务理解力，自主研发出新一代路侧基础设施：边缘智能体，它是集全息路口、信号优化、公交优先、车路协同、道路组织优化等功能于一体的具备超强边缘AI算力的路侧节点设备，可广泛适用于包括城市路网和高速路网在内的智能交通和智能网联智慧的路侧等多种应用场景，产品可分层解耦以适应智慧交通不同发展阶段。

1.全息路口：通过网口采集包括雷达、卡口、雷视一体、地磁等多源检测设备的数据，结构化后输出至中心全息路网平台展示，可全天候覆盖路口/路段包括机动车、非机动车、行人、道路渠化等交通行为参与者的实时状态。

2.信号优化：与路口各品牌信号机实现协议互通，采集包括实时状态、配时方案等交通信号数据，并能对信号机实现秒级、周期级的控制。通过深度学习等智能算法，实现对信号机实时自适应控制。

3.车路协同：可对接RSU/OBU或其他车联设备，实现信号数据的实时毫秒级输出，包括但不限于信号灯色、倒计时等数据，同时可根据智能网联需求实现反向信号控制以满足更多车路协同应用场景。

4.公交优先：可根据车辆位置与路口实时放行相序，实现公交车/特种车辆等的按需优先通行。

5.道路组织优化：可通过智能算法，实现对道路渠化的诊断与优化建议，可变与禁行标志等动态交通组织的优化建议及基于配时的相序优化调整等。

（二）路口建设部署

在选型路口的电警杆和红绿灯杆上加装6台雷视一体机检测器，并通过路口的局域网与安装在信号机机柜内的边缘智能体进行连接，由边缘智能体对接雷视一体机检测器，在边缘智能体上完成交通流的全息感知，基于路口全息数据，调用AI智能信号优化算法，完成对信号机的秒级自适应优化控制，实现路口信号实时优化控制。

四、建设效果分析

（一）全息路口建设效果

全息路口是采用动态跟踪感知和数字孪生的技术，实现对现实路口的数字化精准感知，全面掌控路口每一车辆的实时状态（位置、速度等信息），为精细化信号控制优化、交通指挥调度提供精准的数据支撑。亭洪路-南建路路口的边缘智能体通过无缝耦合前端6个雷视一体机的感知数据，融合车辆目标在不同感知设备之间的ID传递和数据拼接，实现了路口250米范围内的精准全息感知效果，并在指挥中心能够实时调用全息路口应用，掌控路口实时交通状况。

（二）信号控制优化效果

为了更科学的对路口改造前后的效果进行对比分析，采用两个星期的周三和周四运行不同控制方案下的交通流检测数据进行对比。5月11日-12日，路口运行改造前的交通控制方案放行；5月25日-26日，路口采用边缘智能体控制方案放行。

1. 边缘智能体方案信号运行周期

边缘智能体采用AI实时信号优化控制，可根据路口感知的全息交通流数据秒级控制下一秒放行灯色，因此路口每一个信号灯周期的运行时长都会出现变化，边缘智能体实时优化过程中，每一个周期的运行时长都不一样，方案周期能根据每次放行时车流量的变化实时调整以响应不同交通情况的放行需求。

2. 现场视频效果

从5月12日晚高峰18:32南方向排队（见图3）以及5月25日晚高峰18:31南方向排队（见图4）的视频截图中可以看出，采用边缘智能体实时优化控制后，路口的排队情况显著好转，原有的排队过长、造成路口拥堵的情况基本上已不存在；

图3 5月12日晚高峰18:32南方向排队图4 5月25日晚高峰18:31南方向排队

3. 路口流量对比分析

从早晚高峰优化前后路口流量对比（见图5）中可以看出：

图5早晚高峰优化前后路口流量对比

1）边缘智能体方案对路口进行改造后，路口全天的交通通行流量总体增加了约4.64%；

2）路口早晚高峰时段通行能力提升较为明显，其中早高峰提升9.08%，晚高峰提升11.38%。

4. 排队长度对比分析

从早高峰优化前后排队长度对比（见图6）及晚高峰优化前后排队长度对比（见图7）中可见边缘智能体优化时路口放行效果明显提升，路口排队显著降低。排队长度的降低会提升路口的通行效率，降低排队车辆司机的焦虑情绪，减少路口排队时的变道行为，降低路口车辆剐蹭事故的风险。

图6早高峰优化前后排队长度对比（单位：m）

图7晚高峰优化前后排队长度对比（单位：m）

1）边缘智能体方案改造后早晚高峰时段路口各个进口排队长度均有不同程度的减少；

2）早高峰南进口、北进口车辆排队减短明显，其中南进口排队减短-15.69%，北进口排队减短-20.70%；

3）晚高峰北直行、南直行车辆排队减短明显，其中南直行排队减短-16.30%，北直行排队减短-17.92%。

5. 路口平均速度对比分析

从早高峰优化前后路口平均速度对比（见图8）及晚高峰优化前后路口平均速度对比（见图9）中可以看出：

图8早高峰优化前后路口平均速度对比（单位：km/h）

图9晚高峰优化前后路口平均速度对比（单位：km/h）

1）边缘智能体方案改造后早晚高峰时段路口各进口车辆平均速度均有不同程度的提升：

2）早高峰东进口车辆平均速度提升13.72%，西进口车辆平均速度提升7.14%，南进口车辆平均速度提升9.72%，北进口车辆平均速度提升10.52%；

3）晚高峰东进口车辆平均速度提升7.88%，西进口车辆平均速度提升8.07%，南进口车辆平均速度提升9.14%，北进口车辆平均速度提升8.22%。

6. 车均延误对比分析

从早高峰优化前后车均延误对比（见图10）及晚高峰优化前后车均延误对比（见图11）中可以看出：

图10早高峰优化前后车均延误对比（单位：s）

图11晚高峰优化前后车均延误对比（单位：s）

1）边缘智能体方案改造后早晚高峰时段路口各个进口车辆平均延误均有不同程度的减少，平均延误的减少能够有效的提升路口的通行效率，减少车辆二次排队现象；

2）早高峰东进口车辆平均延误减少15.29%，西进口车辆平均延误减少12.59%，南进口车辆平均延误减少18.11%，北进口车辆平均延误减少15.72%；

3）晚高峰东进口车辆平均延误减少12.03%，西进口车辆平均延误减少12.07%，南进口车辆平均延误减少13.10%，北进口车辆平均延误减少11.93%。

（三）现场效果反馈

建设前：亭洪南建路口在早、晚高峰期间，会常态化出现交通严重拥堵，民警需在路口频繁手控疏导，手控日志记录见下表。

建设后：采用边缘智能体方案对路口进行改造建设后，据执勤民警反馈，近一个月时间相较以前，路面通行情况明显好转，手控疏导显著减少，极大地降低了执勤民警的工作压力。

五、社会价值

本次边缘智能体优化建设方案通过雷视一体机实现精准的交通流感知，并采用数字孪生的理念实现全息路口，精准掌控路口的实时交通流状态，同时也在此基础上，采用AI智能信号优化算法，实现了对优化路口信号机的秒级自适应优化控制，显著降低了路口的排队长度和车均延误，提升了路口的车辆的平均速度和路口通行效率，降低现场民警的工作压力，得到执勤民警的充分认可。

对比于建设前的控制方案，边缘智能体方案实现了精准的交通流数据感知，智能信号优化算法优化能力更强、算法更智能，自动且实时调整路口信号控制方案，实现了真正的“灯看车”，也验证了边缘智能体优化建设方案在城市“治堵”中的强大能力。

未来随着南宁市边缘智能体的规模化建设，边缘智能体将不仅是对单路口的最佳实时优化控制，还要与中心信号控制平台实现云边协同控制，群体化的边缘智能体将能够在区域优化控制和干线协调控制以及车路协同、无人驾驶和特勤路线控制等更多业务场景中发挥更大的作用与价值。