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我國(guó)已初步形成近700座城市多模式交通網(wǎng)絡(luò)，城市交通發(fā)展重心從增量建設(shè)向存量?jī)?yōu)化轉(zhuǎn)變。在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI和物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)發(fā)展背景下，城市交通復(fù)雜系統(tǒng)精細(xì)化、智能化治理成為可能，也推動(dòng)了城市交通治理手段從局部改善向網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、從離線評(píng)估向?qū)崟r(shí)在線推演、從被動(dòng)管控向主動(dòng)調(diào)控轉(zhuǎn)變。

從局部改善向網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化轉(zhuǎn)變：以交叉口信號(hào)管控為例，通過紅綠燈方案優(yōu)化緩解了某路口的擁堵，但往往會(huì)導(dǎo)致周邊路口產(chǎn)生新的擁堵。如果能夠動(dòng)態(tài)掌握交通OD路徑流量分布情況、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)全局交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)，根據(jù)需求分布，從網(wǎng)絡(luò)層面提前進(jìn)行整體交通管控優(yōu)化，擁堵轉(zhuǎn)移現(xiàn)象將有效避免。

從離線評(píng)估向?qū)崟r(shí)在線推演轉(zhuǎn)變：以城市級(jí)或片區(qū)級(jí)交通改善為例，往往以每年或更長(zhǎng)時(shí)間為開展周期，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理相關(guān)問題。如果能夠通過對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集分析，全面及時(shí)掌握交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)，識(shí)別潛在交通問題，快速提出應(yīng)對(duì)措施并進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估，將有效提升城市交通治理改善水平。 

從被動(dòng)管控向主動(dòng)調(diào)控轉(zhuǎn)變：以駕車出行為例，出行過程中由于前方擁堵，按照地圖導(dǎo)航提示切換了一條路徑，結(jié)果換到了新的路徑，出行時(shí)間并未明顯降低。如果導(dǎo)航系統(tǒng)可以預(yù)判由于出行需求轉(zhuǎn)移帶來(lái)的交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)的變化，根據(jù)預(yù)判合理引導(dǎo)出行者路徑切換，將有效提升出行者的出行體驗(yàn)。

以節(jié)假日高速出行為例，春節(jié)、中秋、國(guó)慶等節(jié)假日高速路各種突發(fā)事件頻發(fā)、交通擁堵嚴(yán)重、進(jìn)出口收費(fèi)站通行效率不高，如果能夠全面及時(shí)掌握交通實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)信息和未來(lái)交通演化態(tài)勢(shì)，快速針對(duì)擁堵點(diǎn)出具合理的誘導(dǎo)方案、在收費(fèi)站合理管控，那么高速運(yùn)營(yíng)效率將大大提升。

面向城市交通治理需求轉(zhuǎn)變，城市級(jí)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)在線中微觀交通仿真平臺(tái)TransSim應(yīng)運(yùn)而生。平臺(tái)充分利用多源交通大數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)還原整體交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)，基于“AI+仿真”技術(shù)預(yù)測(cè)短時(shí)交通變化，提升交通運(yùn)行狀態(tài)推演、交通擁堵研判、多維度評(píng)估等能力，有效支撐城市交通規(guī)劃建設(shè)、運(yùn)營(yíng)管控、出行服務(wù)的智能治理水平。

TransSim以交通流智能AI識(shí)別、交通流參數(shù)在線標(biāo)定以及個(gè)體出行鏈重構(gòu)等技術(shù)所形成的精準(zhǔn)感知能力為基礎(chǔ)，融合生成平臺(tái)所需的OD、真實(shí)路徑集等需求數(shù)據(jù)，并對(duì)道路流密速進(jìn)行在線精準(zhǔn)標(biāo)定，有利于提升仿真精度；以動(dòng)態(tài)ODME估計(jì)技術(shù)、實(shí)時(shí)在線滾動(dòng)校核技術(shù)、“AI+仿真”雙驅(qū)動(dòng)的短時(shí)預(yù)測(cè)技術(shù)為核心，精準(zhǔn)模擬現(xiàn)實(shí)交通系統(tǒng)復(fù)雜交互行為與演化機(jī)理，全方位還原現(xiàn)實(shí)交通出行時(shí)空分布特征，推演預(yù)測(cè)交通系統(tǒng)發(fā)展態(tài)勢(shì)與運(yùn)行結(jié)果；以時(shí)空溯源分析、網(wǎng)絡(luò)級(jí)-路段級(jí)-路口級(jí)多維評(píng)估方法為應(yīng)用支撐，構(gòu)建“仿真推演-問題溯源-評(píng)估反饋”的閉環(huán)優(yōu)化流程，提升區(qū)域交通出行時(shí)空引導(dǎo)、多模式協(xié)同調(diào)控、多層次協(xié)同管控水平。

（1）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全局態(tài)勢(shì)還原能力：依托局部實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)+動(dòng)態(tài)OD估計(jì)技術(shù)還原交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)，解決因?yàn)椴糠致范蔚臋z測(cè)器缺失而無(wú)法感知全局的難題，關(guān)鍵斷面車流量還原精度超90%；

（2）大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)在線推演能力：采用分布式并行計(jì)算策略有效提升大路網(wǎng)仿真效率，8000+公里道路規(guī)模、80萬(wàn)+同時(shí)在網(wǎng)車輛、3小時(shí)全網(wǎng)仿真時(shí)間低于5分鐘，事件下推演時(shí)間低于5秒；

（3） AI+仿真全路網(wǎng)全場(chǎng)景預(yù)測(cè)能力：支持常態(tài)以及突發(fā)事件、極端天氣等非常態(tài)下的關(guān)鍵路段交通狀態(tài)、車輛路徑、OD需求等精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，萬(wàn)級(jí)公里規(guī)模路網(wǎng)短時(shí)預(yù)測(cè)精度超90%；

（4）路網(wǎng)方案快速編輯與評(píng)估能力：支持車道級(jí)仿真路網(wǎng)模型自動(dòng)快速生成、交通需求參數(shù)快速設(shè)置、仿真結(jié)果快速分析，并建立了融合多維指標(biāo)的多層次方案評(píng)估體系，支持網(wǎng)絡(luò)級(jí)-路段級(jí)-路口級(jí)多維評(píng)估、不同任務(wù)結(jié)果對(duì)比等方案分析功能；

（5）CIM全要素可視化展示：融合 BIM/CIM實(shí)現(xiàn)數(shù)模一體與動(dòng)靜態(tài)，提供交通運(yùn)行結(jié)果可視化展示。

（1）路網(wǎng)在線協(xié)同編輯

支持車道級(jí)仿真路網(wǎng)模型自動(dòng)快速生成。TransSim提供了豐富的仿真要素編輯功能，支持用戶在線圈選、下載海外及全國(guó)各地路網(wǎng)，并自動(dòng)快速生成車道級(jí)仿真路網(wǎng)模型，萬(wàn)級(jí)節(jié)點(diǎn)規(guī)模仿真路網(wǎng)建模時(shí)間從數(shù)天級(jí)縮短為分鐘級(jí)，大大提升了建模效率。并支持Opendrive/SUMO/SUTPC/OSM等多種格式路網(wǎng)導(dǎo)入，支持車道級(jí)屬性編輯、添加、刪除以及車道連接線添加、刪除等路網(wǎng)編輯功能。

（2）仿真參數(shù)快速設(shè)置

支撐交通需求參數(shù)快速設(shè)置。提供交通需求、檢測(cè)、模型三大功能模塊。交通需求模塊可進(jìn)行信號(hào)方案編輯、交通小區(qū)編輯、OD矩陣編輯、路徑集編輯等功能，可實(shí)現(xiàn)交通小區(qū)自動(dòng)生成、信號(hào)路口編輯與方案數(shù)據(jù)快速導(dǎo)入、OD矩陣編輯與在線展示等功能。檢測(cè)模塊為檢測(cè)器添加刪除、實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入等功能，為實(shí)時(shí)在線仿真算法提供數(shù)據(jù)輸入。模型模塊可支持各類核心算法參數(shù)設(shè)置。

（3）實(shí)時(shí)在線仿真與評(píng)估

支持實(shí)時(shí)在線仿真及離線方案仿真。實(shí)時(shí)在線仿真支持輸入初始OD需求與實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)，利用動(dòng)態(tài)交通仿真技術(shù)，將不同OD按照真實(shí)路徑集進(jìn)行路徑分配，將分配的結(jié)果與實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)滾動(dòng)校核，直至仿真結(jié)果達(dá)到精度要求，最終還原人們的出行起訖點(diǎn)分布、出行路徑、關(guān)鍵道路車速與流量等信息，并結(jié)合短時(shí)預(yù)測(cè)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)在和未來(lái)1個(gè)小時(shí)內(nèi)的道路交通運(yùn)行狀況和變化趨勢(shì)的全面掌握。離線仿真支持針對(duì)不同方案、不同OD輸入、不同檢測(cè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行方案仿真，并支持對(duì)不同方案結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

（4）CIM全要素融合仿真結(jié)果展示

支持跨平臺(tái)融合及豐富的評(píng)估結(jié)果圖表展示。仿真任務(wù)結(jié)果以數(shù)據(jù)指標(biāo)和仿真車輛運(yùn)行軌跡展示的形式，提供時(shí)空溯源分析、網(wǎng)絡(luò)級(jí)-路段級(jí)-路口級(jí)多維評(píng)估、不同任務(wù)結(jié)果對(duì)比等方案分析功能。并融合融合 BIM/CIM實(shí)現(xiàn)數(shù)模一體與動(dòng)靜態(tài)融合，提供交通運(yùn)行結(jié)果可視化展示。

（5）項(xiàng)目協(xié)同操作

支持多用戶在線協(xié)同工作。平臺(tái)提供多個(gè)內(nèi)置仿真案例模板，用戶可基于模板快速啟動(dòng)仿真。構(gòu)建了多層級(jí)權(quán)限管理系統(tǒng)，在同個(gè)項(xiàng)目組內(nèi)部提供編輯、復(fù)制、分享、導(dǎo)出、刪除、審核等功能，有效提升項(xiàng)目協(xié)作效率，保證用戶數(shù)據(jù)安全。

平臺(tái)在深圳、福建等地得到了應(yīng)用，取得了良好的示范應(yīng)用效果，典型示范應(yīng)用案例介紹如下。

（1）深圳市福田中心區(qū)的交通綜合提升工程

基于中心區(qū)37個(gè)智慧路口以及核心路段共約1095個(gè)視頻AI錨點(diǎn)的流量、速度實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了5平方公里范圍福田中心區(qū)實(shí)時(shí)在線仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域內(nèi)道路運(yùn)行狀態(tài)的精準(zhǔn)還原與預(yù)測(cè)，路網(wǎng)短時(shí)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到90%，可以支撐路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)交通預(yù)警、信號(hào)智慧管控等功能。以信號(hào)智慧管控為例，實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)對(duì)37個(gè)路口的狀態(tài)監(jiān)測(cè)及服務(wù)水平，動(dòng)態(tài)識(shí)別區(qū)域內(nèi)瓶頸點(diǎn)與主要交通流，對(duì)益田路、金田路等主干道進(jìn)行高峰時(shí)段防溢流控制，區(qū)域車均延誤降低13.01%，路口延誤和停車次數(shù)均下降10%，有效預(yù)防溢流現(xiàn)象發(fā)生。

（2）全國(guó)首個(gè)省域級(jí)高速公路實(shí)時(shí)在線仿真系統(tǒng)

基于1031個(gè)ETC門架、389個(gè)收費(fèi)站數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)福建省域6156公里、全天超500萬(wàn)輛車、實(shí)時(shí)在網(wǎng)車輛超15萬(wàn)輛車的秒級(jí)推演，節(jié)假日交通預(yù)測(cè)日均交通流MAPE精度為95.9%，溯源擁堵路段車輛來(lái)源，支持路段級(jí)匝道控制、網(wǎng)絡(luò)級(jí)誘導(dǎo)、收費(fèi)站車道級(jí)管控等管控方案動(dòng)態(tài)評(píng)估和自動(dòng)推薦。

實(shí)現(xiàn)溯源分析道路擁堵的成因與形成過程，自動(dòng)生成擁堵路段的動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)預(yù)案，通過方案比選與優(yōu)化并輸出最終誘導(dǎo)方案，對(duì)比誘導(dǎo)前后路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，運(yùn)行效率能夠提升20%以上，可有效提升全省高速運(yùn)營(yíng)管理能力。

依托實(shí)時(shí)在線仿真系統(tǒng)開展中秋、國(guó)慶、春運(yùn)節(jié)假日交通預(yù)測(cè)，日均交通流MAPE精度為95.9%，收費(fèi)站每小時(shí)進(jìn)出交通量超過90%，從而提升運(yùn)行效率。

（3）深圳南山區(qū)科技園綜合治理

融合道路視頻AI錨點(diǎn)的流量、檢測(cè)的實(shí)時(shí)速度、公交運(yùn)行、停車特征等多源數(shù)據(jù)，基于動(dòng)態(tài)交通流仿真技術(shù)，構(gòu)建科技園區(qū)中微觀交通仿真平臺(tái)，動(dòng)態(tài)評(píng)估不同策略方案可行性，方案評(píng)估精度達(dá)到90%以上，實(shí)現(xiàn)時(shí)空多層次綜合治理提升。