文章结构概览......................................................................................10 2. 智能交通管理系统......................................................................................11 2.1 交通信号灯优化 成部分，面临着日益增长的出行需求、交通拥堵、环境污染及安全 隐患等挑战。因此，将人工智能技术与交通领域的深度融合，能够 有效提高交通系统的效率、安全性与可持续性。 AI 在交通领域的应用主要包括智能交通管理系统、自动驾驶技 术、交通流量预测与优化、公共交通资源分配等方面。例如，智能 交通信号控制系统利用 AI 算法，能根据实时流量数据自动调整信 号灯周期，大幅减轻交通拥堵情况。根据相关统计，采用智能交通 城市交通规划提供参考。 5. 环境监测与评估：利用 AI 手段监测交通运输过程中的环境影 响，比如颗粒物和噪音等，通过数据分析，制定更为高效的交 通管理与环境保护措施。 AI 在交通领域的广泛应用不仅能提升交通管理的智能化水平， 还能在节约资源、降低排放方面取得明显成效。随着技术的不断进 步和大数据的日益成熟，未来的交通系统将逐步实现高效、安全、 环保的目标。 1.1 人工智能在交通领域的重要性

.......................................................................................162 7.1 城市交通管理案例............................................................................164 7.1.1 案例背景..... 向周边车辆推送绕行建议。此外，模型还能够根据历史数据与实时 反馈，自适应调整其预测与决策策略，以应对复杂的交通环境变 化。 为了确保模型的实际应用效果，交通治理 AI 大模型还需要与 现有的交通管理系统进行无缝集成。通常，模型会通过 API 接口与 交通信号控制系统、交通信息发布平台以及车载导航系统进行数据 交互。例如，模型生成的信号控制方案可以通过 API 直接下发到交 通信号控制器 估其对交通 安全的促进作用。 - 能源消耗：通过分析车辆的平均油耗或电力消 耗，评估模型对节能减排的贡献。 总而言之，交通治理 AI 大模型通过多场景协同决策与自适应 方案设计，为城市交通管理提供了一种智能化、高效化的解决方 案。其在实际应用中的成功实施，不仅能够显著提升交通网络的运 行效率，还能够为城市居民提供更加安全、便捷的出行体验。 1.1 AI 大模型的基本概念 AI

3.4. 系统通用集成框架技术..................................................................25 2.3.5. 面向多源数据的交通管理 GIS 应用平台......................................25 2.3.6. 多源交通数据融合技术.............................. 智能疏导的智能交通管控和服务体系。全民提升面向交通管理者的智能管控能 力，加强面向交通参与者的交通信息服务能力，改善面向运营维护者的监测保 障能力。 智慧交通系统借助布设于关键路段路口节点的感知控制设备和穿行于路网 的移动智能终端，构建交通物联网，采集、汇聚、融合各种动静态交通信息资 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 智慧交通产品总体解决方案 1.1.1. 面向公安交管和信息服务领域的业务目标 1、提升路网交通组织优化管控能力 在城市交通运行中，快速路、主干路、次干路等城市主干路网承担主要通 行负载，机动车流是交通管理的主要对象。从宏观、整体的角度观察，城市主 干路网有其基本的时空规律。基于城市基本路网通行规律，动态规划路网通达 性与约束，充分发挥“人”在交通系统中的能动性，是确保交通系统有序、有效、 自

元化的传感器获取地面和空中的实时数据，其中包括气象数据、航 班状态信息以及空域利用情况。数据处理层将采用云计算技术，对 收集的数据进行分析与处理，以支持决策层的实时决策。 在技术选型方面，将优先考虑采用国际先进的空中交通管理技 术，包括自动依赖监视-广播（ADS-B）、基于卫星的导航系统 （GNSS）以及自动化的流量管理系统，实现高效的信息处理与传 递。 运行流程优化将通过实施智能化决策系统，分析航空器的运行 在全球航空交通快速增长的背景下，空中交通管制的需求日益 增加。根据国际民航组织（ICAO）的统计数据，预计到 2035 年， 全球航空旅客量将比 2019 年增加约 50%。这意味着，现有的空中 交通管理系统（ATM）面临巨大的挑战，需提高其效率、安全性及 可靠性，以适应日益增加的航空流量。 随着民航业的发展，传统的空中交通管制方式已经逐渐显露出 其局限性。例如，全世界的航空器数量显著增加，而现有的管制员 强管制以减少事故发生的风险。  技术创新：现代技术的发展，如卫星导航、数据链通信、人工 智能等，为空中交通管制提供了新的解决方案，使得交通管理 可以实现更高效的实时动态调整。  环境保护：航空公司与政府越来越重视航空运输过程中对环境 的影响，致力于寻找节能减排的空中交通管理方案。 为了应对这些挑战，必须开发一种集成化的空中交通管制系 统。这一系统将融合先进的技术手段，提升信息透明度和决策支持

以上现有通用机场 数据接入。 2.2 中期目标（3 - 5 年） 1. 累计建成 100 个以上通用机场，实现全国重点城市低空起降点 全覆盖，形成较为完善的低空基础设施网络。 2. 建成全国统一的低空交通管理系统与数据共享平台，实现 90% 以上低空飞行器实时监控与飞行计划智能管理。 3. 在低空物流、空中游览等领域开展 10 - 15 个人工智能与大模型 应用示范项目，验证技术可行性与商业模式。 易试点平台。 2.3 长期目标（5 - 10 年） 1. 构建全域覆盖、功能完备、智慧高效的低空经济交通基础设施体 系，通用机场数量达 300 个以上，各类起降点超 10 万个。 2. 实现低空交通管理系统与地面交通、民航系统的深度融合，低空 交通运行效率提升 50% 以上。 3. 形成成熟的人工智能与大模型应用生态，低空经济全产业链智能 化水平显著提升。 4. 建成全国性低空经济数据交易市场，数据要素对产业发展的贡献 2026 年，建成 500 个以上通感基站，实现重点区域低空 目标探测覆盖率超 90%。开发通感数据融合处理平台，实现多 源数据的实时分析与智能决策。 3.3 数字化建设 3.3.1 低空交通管理系统建设工程 1. 系统架构设计 1. 采用 “云 - 边 - 端” 协同架构，建设全国统一的低空交通管 理云平台，部署飞行计划管理、空域管理、流量管理、安 全监控等核心模块。在边缘节点（如飞行服务站、机场）

交通数据可视化....................................................................................124 6.2.4 区域交通管理控制................................................................................131 6.2.5 信号优化升级 （试行）的通知》 （7）《交通强国建设纲要》（中共中央、国务院 2019 年 9 月印 发） （8）《推进智慧交通发展行动计划》（交通运输部交办规划 〔2017〕11 号） （9）《公安交通管理科技发展规划（2021-2023 年）》（公安部交 通管理局） （10）《国家政务信息化项目建设管理办法》（国办发〔2019〕57 号） （11）《国家车联网产业标准体系建设指南（智慧交通相关）》工 案》（2019-2021） 1.4.2 技术依据 （1）《城市道路交通标志和标线设置规范》（GB51038-2015） 3 （2）《道路交通标志和标线》（GB5768-2009） （3）《重庆市城市道路交通管理设施设置规范》（DB50/T548- 2014） （4）《城市道路交通组织设计规范》（GB/T36670-2018） （5）《重庆市工程建设标准-城市道路人行过街设施设计标准》 （DBJ50/T

中最为严重的就是城市交通拥堵问题。它破坏了人们使用机动车来 提高人与货物的空间位置移动便捷性的初衷，降低了城市效率和质 量。导致城市交通拥堵的因素众多，如机动车拥有量大、道路布局 不合理、交通配套设施不完善、交通管理效率低下等。其中，最重 要的因素之一就是道路交通的管理水平低下。因此，提高交通控制 和管理水平，改善交通拥堵的要求迫在眉睫。在长期的摸索和实践 中，人们发现成熟高效的城市交通信号控制系统能够有效的减少城 功能强，个别车辆检测器反馈的错误信息对系统配时方案参数优化 的影响小；（4）反应迅速，系统对路口信号配时方案时刻进行检验 和调整，能对交通状况变化迅速反应；（5）系统能够提供丰富的路 网交通状况信息，为交通管理决策提供依据。 SCOOT 系统的不足之处：（1）系统采用集中式控制结构,难以 实现较大区域的控制；（2）系统交通模型的建立需要采集大量路网 和交通流信息，耗时费力；（3）绿信比优化依赖于对饱和度的估算 年开始在北京使用，经过新建信号系统一 期（2005 年），新建信号系统二期（2006 年），信号系统奥运工 程的建设，目前已建设 750 处，基本实现朝阳、海淀、丰台三个区 的四环路内地区的信号系统覆盖。接着，在北京市公安局交通管理 局交通信号控制系统一期工程中，ACTRA 系统已经将 300 台符合 NTCIP 规范的西门子 2070CBD 交通信号控制器纳入系统控制，控 制着海淀区 300 多个路口。在交通信号控制系统二期上端扩容项目

城市规划与发展..................................................................................95 5.3.1 城市交通管理.............................................................................97 5.3.2 区域发展战略支持... 为低空产业的发展 提供了良好的环境和契机。 首先，低空产业有助于提升社会管理和服务的智能化水平，推 动智慧城市的建设。通过无人机等飞行器的使用，能够高效开展城 市管理与监控，例如环境监测、交通管理、灾害应急等。这些科技 手段使得管理决策更为科学化，有效降低了人工成本和管理难度。 其次，低空产业能够带来显著的经济效益。根据相关研究，低 空经济在未来十年内将拥有数万亿的市场规模，涵盖了物流配送、 化等，极大地提高了管理的效率和响应速度。例如，通过无人机实 时传输数据，城市管理者可以快速评估突发事件的影响，及时作出 相应措施，避免更大的损失。根据相关研究，利用低空无人机监控 交通流量，能够提高交通管理效率约 30%。 在此基础上，低空产业与大数据、物联网等技术的结合，进一 步推动城市管理的智能化和信息化。通过传感器、摄像头及其他收 集数据的设备，城市各领域的信息都能够被实时收集和处理，形成

给道路交通环境带来了一定压力；另一方面如今现有的智能交通系统设备不互通、 不精准、不联动，已无法满足新时代道路交通管理要求，而新兴 IT 新技术倒逼 交通管理工作已迈向全域联动、数据驱动的创新变革新时代。为适应大数据时代 信息化发展新趋势，遵从《公安交通管理科技发展规划(2021-2023 年)》、《江苏 公安智慧交通总体规划(2020-2030 年)》等上级工作要求，以及市局层面深化智 准 更高、品质更优、群众更认可的智慧平安大道，根据盐城市市局党委“一体两 翼 三大支持四轮驱动”部署安排，建设盐城公安智慧交通大脑一期项目。通过运 用大数据、云计算等技术，建立健全城市道路交通管理感知、预警、研判、指挥、 调度、联动、监督、考核高效顺畅衔接的勤务运行机制，推动警务工作科学化、 扁平化、实战化，不断提高警务工作的主动性、精确性、实效性，努力提升道 路 交通治理能力水平。 采购交通态势、热点分布等互联网数据，在进一步丰富公安大数据的同时，形成 公安交通大数据中心。 (二)建设一个数据中台 在市局大数据中台的框架下，建设交管专题数据库、知识库，同时在算法仓 中引入交通管理类算法，增加交通管理类建模工具，为盐城公安“智慧交通大脑” 提供丰富的能力支撑。 (三)建设四级用户身份 支、大、中队主要展示源头基础、宏观态势、趋势变化、管理措施等应用界 面。 228 国道、204

显著提升，为决策者提供切实可行的技术参考。 2. 政务城市治理现状分析 当前政务城市治理面临着日益复杂的挑战，城市规模扩大、人 口密度增加、社会需求多样化等因素使得传统治理模式难以应对。 城市治理不仅涉及基础设施维护、交通管理、环境监测等基础领 域，还包括突发事件处理、公共安全、社会服务等复杂问题。随着 城市化进程的加快，城市治理的精细化和智能化需求日益迫切。 在传统治理模式下，事件处理往往依赖人工巡查和市民举报， 小时，而通过人工巡查发现的事件处理时间更 长。这种低效的处理方式不仅影响了市民的生活质量，还增加了政 府的治理成本。 此外，目前城市治理数据的收集和分析能力有限，难以实现全 面、实时的监控和预警。以某省会城市为例，其交通管理部门目前 仅能对主要干道的交通流量进行实时监测，而次要道路和居民区的 交通状况则依赖于定期巡查。这种数据覆盖不全的问题，使得政府 在应对交通拥堵、事故等突发事件时缺乏足够的决策支持。 为应 案。 2.1 当前政务城市治理的挑战 在当前政务城市治理中，面临着多方面的挑战。首先，信息孤 岛现象严重，各部门之间的数据无法有效共享，导致在处理城市问 题时反应迟缓，效率低下。例如，交通管理部门与环保部门在数据 互通上存在障碍，无法实时共享交通流量和空气质量数据，这直接 影响了交通规划和环境监测的效果。 其次，传统治理模式难以应对复杂多变的城市环境。随着城市 化进程的加快，城