市交通基础设施体系献策出力，助力政府部门提升城市交通环境和出行 品质，共同建设宜居宜行的美好城市。 2025年 9月 北京 声明 *封面图：上海市城市道路网络 城市道路网密度与运行状态监测研究团队 赵 一 新 教授级高级工程师 城市交通研究分院 院长 中国城市规划学会城市交通规划学术委员会 秘书长 伍 速 锋 教授级高级工程师 城市交通研究分院 副院长 康 浩 教授级高级工程师 城市交通研究分院 智能交通与交通模型所所长 智能交通与交通模型所所长 王 芮 工程师 城市交通研究分院 曹 雄 赳 高级工程师 城市交通研究分院 刘 鸿 儒 助理工程师 城市交通研究分院 张 凌 波 工程师 城市交通研究分院 吴 克 寒 高级工程师 城市交通研究分院 闫 安 助理工程师 城市交通研究分院 翟 健 高级城市规划师 绿色城市研究所 余 加 丽 高级工程师 城市规划学术信息中心 目录 概述 1.1 研究背景 ····· 在全国地级 及以上城市全面开展城市体检工作，道路运行状态指标 也进一步明确为“城市高峰期机动车平均速度”。 在国家和行业相关政策的指导下，本研究依托住房 和城乡建设部城市交通基础设施监测与治理实验室、中 规院城市交通研究分院及合作机构在速度算法、城市边 界、车辆轨迹上多年的研究基础，针对该指标进行客观 计算。 道路网密度监测 2 ROAD NETWORK DENSITY MONITORING

设施（如桥梁、隧道、道路）、车辆（如公交、 出租车、货运车辆）的实时感知与智能管理，提升交通系统整体运行效率。此外，交通指挥中心与其他城市管 理系统的融合趋势日益明显，构建起智慧城市交通管理体系，全面提升城市交通治理能力与服务水平。 交通指挥中心核心职能： 1、交通流量监测与调控​ a. 实时流量监测​ 交通指挥中心通过遍布城市道路的各类交通流量监测设备，如地磁检测器、微波雷达、视频监测摄像头等， 通过车辆数量，还能利用图像识别技术区分不同车型，为交通流量分析提供更详细的数据基础。同时，利用浮 动车技术，通过出租车、公交车等车辆上安装的 GPS 设备，收集车辆行驶轨迹与速度信息，进一步补充和完 善交通流量监测数据，实现对城市交通状况的全方位、实时感知。 b. 流量分析与预测​ 运用大数据分析技术与交通模型，对采集到的海量交通流量数据进行深度分析。通过时间序列分析、关联 分析等方法，挖掘交通流量变化规律，如早晚高峰 某区域 主要干道将在 7:30 - 9:00 出现拥堵，拥堵路段集中在某几个关键路口，为交通调控措施制定提供科学依据。 c. 交通信号优化控制​ 基于交通流量监测与预测结果，交通指挥中心对城市交通信号灯进行优化控制。采用自适应信号控制技术， 2024-2025 中国指挥中心研究报告 17 根据实时交通流量动态调整信号灯配时方案，提高路口通行效率。例如，在交通流量较大的路口，当某一方向

提升城市管理，美化城市 形象，让城市停车有序、 环境优美，促进城市生态 文明。 有效缓解停车难 、停车 乱 停车位增量，存量盘活， 增加周转率，用信息平台 打通时间和空间上的错位， 有效缓解城市交通拥堵。 提供就业机会，增加税收， 培育新兴产业 带动相关行业的快速发展，如 新能源汽车的普及推广等，促 进国民经济的可持 续 发展。 有效化解社会矛盾 规范、透明收费，用技术 手段培养用户习惯，文明

技术融合壁垒：（1）跨部门数据孤岛问题突出，例如交通、环保数据等各环节数据流通渠道未 打通。（2）老旧基础设施物联网改造成本高，例如传统信号灯翻修与重新联网。 ◼ 偏见与公平性：AI算法在优化城市交通时，可能会优先考虑特定区域的交通状况，而忽视其他 区域的交通需求，导致资源分配不均。 • 通过ABI构建城市虚拟镜像， 模拟政策效果（如限行政策）， 以辅助科学决策。 • 近五年，全国90%以上省市开

报告、 模型、智能服务等数据应用产品和服务；既可以是以各种图 表、信息图、数据可视化大屏等为代表的静态展示型数据产 品，也可以是以销售报表、财务报表、数据决策系统、设备 在线状态监测系统、城市交通监控调度系统等为代表的动态 交互型数据产品；既可以是自建商业智能数据分析平台，也 可以是为外部企业使用的、具备数据采集、计算、存储、展 示和分析等功能的商业型数据产品，还可以是面向个人用户 AI 赋能全域 121 国土空间规划智治；二是加快 AI 赋能城市建设更新提升； 三是加快 AI 赋能城市运营维护一体管控；四是加快 AI 赋能 构建安全韧性城市；五是加快 AI 赋能城市交通综合治理； 六是加快 AI 赋能行政执法一体化；七是加快 AI 赋能平安稳 定社区治理；八是加快 AI 赋能城市文明综合治理；九是加 快 AI 赋能城市公共服务高效供给。 2025 年 5

多源数据集成与时空关联 数据湖架构：通过 GeoServer、SuperMap 等平台，将倾斜模型与矢量数据（道路 管网）、时序数据（人口迁徙）、IoT 数据（环境传感器）进行空间配准与属性关联。 应用场景： 城市交通仿真：城市整合倾斜模型与手机信令数据，构建人车流时空热力 图，优化信号灯配时方案，高峰拥堵指数下降 18%。 疫情传播模拟：某疾控中心基于倾斜模型与病例轨迹数据，GIS 空间分析 确定封控范围，减少过度管控区域。