人民日报头版点赞百度智能云交通大模型！
11月25日，人民日报头版刊发 《携手将数字贸易打造成为共同发展的新引擎》 重点提到在数贸会上展示的 百度智能云在交通系统的能力 强调全域信控系统 对于拥堵和红绿灯配时的改善 原文如下
人民日报专门提到：
百度智能云展出的交通大模型，可以利用全域感知数据，研判拥堵发生的可能性，叠加仿真推演，生成全域信控方案，并自动优化信号灯配时方案。据测算，北京亦庄布局全域信控后，路口的平均通过时间缩短28%。
“要想富，先修路”。交通一直被喻为国民经济发展的“大动脉”，同时也对提升人民生活水平和幸福感起到至关重要的作用。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏判断，以车路协同为基础的智能交通，可以让通行效率提升15%～30 ％，推动 gdp 每年 2.4%～4.8%的绝对增长。
城市交通缓堵之所以难，主要源于交通数据种类繁多、量级巨大。路况、车流车速、事件干扰等交通拥堵判别要素不足；多维度、多模态的海量交通数据价值没有得到充分释放，不能有效支撑交通组织方案的优化。
解决这个问题，百度用了两个关键词：全域信控与交通大模型。
百度ai信控通过对道路口进行智能化改造，装上“眼睛”和“大脑”，提升了对区域交通流量的感知能力，从过去的“车看灯”进化成“灯看车”，动态调整路口绿灯时长，降低司机路口平均等待时间。此外，红绿灯灯态等信息还可以通过手机地图app、车载智能终端等方式推送给司机，为市民提供更全面的出行服务。
目前，百度的全域信控方案已经在北京亦庄、湖南株洲、河北保定、重庆永川等城市落地实践应用。
关于全域信控，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖曾表示：“要做到‘全域最优’，比如需要控制车流通行的时候，通过控制单路口的红绿灯，不足以解决整个城市的交通效率问题，应该以早高峰期，从出门到目的地之间，所有人出行时间总和为目标进行优化，这样就做到了全局最优的控制。”
北京亦庄联手百度，首先将路侧感知数据、互联网数据等多源时空数据进行融合，并通过ai技术根据上下游路口流量及历史流量数据，对路口缺失数据进行补全与预测，有效提高获取数据的精度、扩展指标维度，实现全域感知数据的汇聚，精准感知交通变化。
目前，在北京亦庄主城区60多平方公里的范围内，共建设了332个智能路口和一系列智慧交管应用系统。数据统计显示，在布局全域信控后，2022年4条双向干线绿波道路车均延误减少16%以上，路口车均延误率下降28.48%，车辆排队长度下降30.3%，绿灯浪费时间下降18.33%。2022年亦庄在流量增加30%的情况下，主次干线停车次数依然下降22.38%，平均行驶时间下降11.62%，优化效果显著，极大地提升了民众日常出行的效率。
在此基础上，交通大模型可以利用全域感知数据，研判拥堵发生的可能性，并叠加仿真推演，生成全域信控方案，从点、线最优到区域最优。比如，通过实时分析和预测交通流量，大模型可以精准判断出高峰时段将提前到来，自动将信控策略从“保持畅通”切换至“缓解拥堵”，先人一步，预测哪里会堵、为什么会堵、怎么治堵，并自动优化信号灯配时方案。经测算，接入大模型能力的智能信控可以让通行效率提升15%～30%。
今年9月，百度发布了基于大模型全面重构的智能交通解决方案ace 3.0。ace 3.0充分利用了大模型强大的知识压缩能力，将车、路、云、图的基本能力和交通全要素进行了聚合和泛化升级，打造了交通大模型，有效提升了交通感知、认知、预知能力，形成了具有领先优势的智能交通“中国方案”。目前，百度已经联合了140多家生态合作伙伴，共同为200多个城市及地区提供智能交通服务。
以交通大模型为代表的人工智能技术，正在为城市交通治理注入新的动能，“一路绿灯”不是运气，“ai缓堵”前路可期。
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解决这个问题，百度用了两个关键词：全域信控与交通大模型。
百度ai信控通过对道路口进行智能化改造，装上“眼睛”和“大脑”，提升了对区域交通流量的感知能力，从过去的“车看灯”进化成“灯看车”，动态调整路口绿灯时长，降低司机路口平均等待时间。此外，红绿灯灯态等信息还可以通过手机地图app、车载智能终端等方式推送给司机，为市民提供更全面的出行服务。
目前，百度的全域信控方案已经在北京亦庄、湖南株洲、河北保定、重庆永川等城市落地实践应用。
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目前，在北京亦庄主城区60多平方公里的范围内，共建设了332个智能路口和一系列智慧交管应用系统。数据统计显示，在布局全域信控后，2022年4条双向干线绿波道路车均延误减少16%以上，路口车均延误率下降28.48%，车辆排队长度下降30.3%，绿灯浪费时间下降18.33%。2022年亦庄在流量增加30%的情况下，主次干线停车次数依然下降22.38%，平均行驶时间下降11.62%，优化效果显著，极大地提升了民众日常出行的效率。
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