編者按：12月5日，百度智能云信控產品經理馮延偉在百度云智思享會上作題為《百度智能云SaaS信控核心技術能力介紹》主題匯報。

  馮延偉深度拆解了流量還原、交通態勢研判等SaaS信控核心功能的底層技術邏輯，同步前瞻了交通問答助手、在線綠波工具等創新功能的應用場景。馮延偉表示，百度智能云SaaS信控聚焦行業痛點、兼具實用性與創新性的技術呈現，為智能交通信控領域的高效化、低成本發展提供了新思路。
  一、核心功能介紹
  第一個核心功能是流量還原。將其置于首位，是因為該功能是與客戶交流時面臨挑戰最大的問題。交警客戶最關注流量還原的準確性，交通流量代表著交通需求，若交通需求數據不準確，后續的信號優化工作便失去了可靠基礎。
  在推出SaaS信控產品前，團隊已完成大量私有化項目，包括保定、株洲、北京亦莊等地的項目，均取得良好成效，這些項目積累的數據為SaaS信控的研發提供了重要支撐。
  流量還原過程分為三個步驟：第一步是模型訓練，依托三類數據構建“交通時序大模型”，包括百度地圖提供的路網拓撲關系數據、互聯網軌跡數據，以及雷達、雷視、電警、卡口等路側交通感知數據；該模型有比較強的泛化能力，可遷移到其它新城市。第二步是流量還原，將目標城市的互聯網軌跡數據輸入已訓練好的模型，即可完成該城市路口流量的還原。第三步是流量校正，這是保障流量還原準確性的關鍵步驟。

  具體操作方式為，在每個目標城市每50個路口都會選取3-5個流量比較大、能代表區域交通流特征的路口，向交警獲取這些路口的電警、卡口視頻，提取視頻中的過車數據與系統流量還原數據進行比對校驗，進而微調模型參數。多個城市的路口流量還原結果顯示，準確率基本保持在75%以上，部分路口可達80%以上。對于背景方案優化而言，75%-80%流量還原的準確率已能滿足需求。

  第二個核心功能是交通態勢研判。相較于斷面檢測器，互聯網軌跡數據的連續性尤其在宏中觀交通規律分析層面有其獨有的優勢。該模塊產品化的思路聚焦交警客戶高頻關注的核心問題，主要涵蓋三類問題。
  第一類是區域內部擁堵規律問題。交警常關注某一區域內當前有多少輛車、區域當前的承載能力怎么樣、高峰時段車流都分布在哪些道路上、擁堵發生先后順序及演變規律等，這些問題均可通過互聯網軌跡數據分析得出。
  第二類是區域邊界問題，核心聚焦進出區域的關鍵通道、包括關鍵通道的車輛來源與去向、不同流向占比，以及針對交通吸引量大的區域，緩堵截流策略中上下游分別需要截流、加放的路口層級以及需要重點控制的流向等，可通過關鍵通道的OD溯源為策略制定提供輔助支撐。

  第三類是路口流向級交通問題診斷，輔助交通工程師對個別時段存在問題的配時方案進行改進優化。

  第三個核心功能是信號優化。基于前面的流量還原和交通出行規律分析，系統會從區域全局角度推薦出分時分策的信號優化方案。此處重點說明一個易被忽視的問題：整個區域內的路口方案都更新優化完一遍后，什么時候需要再次更新？

  優化方案實施后效果下滑，從數據維度看主要有兩方面原因，一是交通流量即交通需求發生變化，現有的配時方案與最新的交通需求不匹配；二是效果數據變差，這兩種情況均需對方案進行調整。因此，系統會實時追蹤流量突變與效果數據突變兩類情況，一旦出現任一變化，便會發出提醒，提示需更新調度策略及部分時段的方案，這對信控優化效果的保持至關重要。

  二、新功能預告
  第一項新功能是交通問答助手，該功能依托大模型能力構建。以往交通工程師在現場常被交警詢問各類專業問題，例如“什么樣的路口適合設置可變車道““什么樣的路口可以設置待行區““什么情況下應該使用圓盤燈”“什么情況下使用箭頭燈”，或是“會議區域早高峰方圓兩公里內的擁堵指數情況”等，工程師往往需要查閱資料或翻閱系統才能給出答復。

  有了交通問答助手后，此類問題可直接在系統內查詢解答。系統整合了交通專業知識庫，能夠生成圖文并茂的結果。看似簡單的問答功能，實際落地存在不小挑戰，核心難點在于意圖識別準確率，即系統怎么樣才能正確理解用戶問題的核心訴求。為保障識別準確率，團隊開展了多輪技術迭代優化工作，目前端到端識別準確率已達90%以上，在行業內處于較好水平。

  第二項新功能是自定義報告。初期版本的報告采用固定模板，不同城市套用模板生成數據報告，雖能實現工作提效（無需人工從系統提取數據再加工），但在與客戶溝通中發現，各地交警對報告的訴求存在差異，如同餐飲消費中不同人有不同口味偏好。
  為解決這一問題，團隊設計了三步解決方案：第一步是收集報告數據，支持結構化數據及本地上傳數據的獲取，相當于備好各類“做菜原材料”；第二步是報告生成，用戶只需說明報告包含的內容與需求，即可像點菜一樣快速生成對應報告；第三步是報告微調，引入“原子模塊”概念，將報告視為樂高積木拼接而成，圖表、文字等均為獨立的“原子模塊”，用戶可通過調整這些模塊對報告進行優化，如同菜品口味可以根據個人喜好做微調，大幅提升效率。

  目前該功能已完成內部測試，計劃Q4推出上線。

  第三項新功能是交通運維監測。團隊認為，互聯網軌跡數據挖掘的價值不僅體現在在信號優化，還可拓展至更廣泛的場景。此前在某項目中曾出現過優化方案下發后，路口運行效果未改善反而變差的情況。經排查發現，問題根源在于路口信號機運行異常，導致相位差跑偏。

  通過深度挖掘互聯網軌跡數據并結合信號燈燈態數據，能夠及時發現信號機運行方案跑偏的問題，為交通工程師及一線交警的效果巡檢提供有力支持，避免因信號機異常導致輿情上升、群眾投訴后才追溯問題。未來，團隊希望互聯網軌跡數據能在系統運維，尤其是信號機運行異常監測方面發揮更大作用。

  最后一項新功能是在線綠波工具。百度為助力行業發展，在SaaS信控平臺中單獨設置該模塊，并面向行業免費開放，供一線交警、交通工程師及高校相關人員使用。期待該功能上線后，大家積極試用并提出寶貴意見。