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业务挑战
全链路信息综合感知能力有待提升
当前的感知手段较为单一，主要依赖视频监控且设备利用率不高，通常一个视频监控只负责单一场景事件感知，智能化感知能力偏弱，不能满足日益增长的运营管理与出行服务需求
面向业务的数据融合治理有待加强
交通数据具有多部门、多系统、多层级、多区域的特点，面向场景业务的数据长效治理机制尚未建立，数据价值未充分挖掘利用，难以指导管理部门科学管理和最优管控
场景诊断分析智能化能力有待提升
随着大流量交通成为常态，现有的管控手段难以适应机动灵活的运行决策需求，事故处理、交通诱导以及拥堵疏散等交通常态化处置工作往往依靠人为判断，智能分析决策水平不高
多元化公众服务水平有待提升
目前，公众出行服务趋于多元化，但信息发布内容较为单一，尤其在出行高峰期间，需要及时精准推送路况、事故、拥堵、灾害、天气等信息供出行者参考，如何为公众提供精准、便捷、个性化的出行方案面临一系列挑战
方案优势
交通事件一体化全息智能感知
通过数字孪生与大模型双轮驱动，实现遥感数据、视频监控、传感器数据等多源数据一体化感知与信息智能提取，一个模型解析多源异构数据中所有要素，发现变化信息，提升数据感知敏感度、精准度与时效性
大场景多模态数据智能治理与辅助决策
基于孪生交通场景底座，汇聚高速公路全量时空数据、感知数据、业务数据，通过大模型加持，数据产品智能组装，实现实时路况全域监测、高速事件快速响应、道路态势精准分析研判、重点车辆精准管控，帮助管理部门实现从“经验决策”向“数据决策”的转变
公众出行及时、精准、按需锦囊式引导推送
围绕交通出行多元化场景，依托数字孪生+大模型，实现交通事件、道路态势、周边服务等一体化综合感知，为公众提供精准化、个性化出行引导式推送，由“被动服务”向“主动伴随式立体服务”转变，提高公众出行服务信息的准确性、及时性、便捷性
应用场景
智慧服务区
基于数据分析大模型、视觉大模型及设施调度大模型，实现服务区车流/人流智能监测、车辆智能识别统计、危险异常智能告警、服务区承载分析调度等，提升服务区智慧化运营水平
