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自2011年，交通運輸部啟動公交都市創建工程以來，全國公交建設進入新時期。經過近十年建設，現階段各地公交發展改革已進入攻堅期，線網革命與體制變革亟需多視角評估與精準調控，全方位提升公交出行體驗。目前，城市公交主要存在供需時空不匹配、出行服務不可靠、候車信息不對稱、大客流疏解不協同等問題。

尚無法動態掌握公交時空需求，缺乏對公交資源的精準適配，難以動態優化調整公交線網。深圳市高峰客流占全天客流的50%，平峰運能未根據客流進行動態調整，東西向廊道供需失衡，部分廊道滿載率僅18-30%^[1]。

由于未能精準獲取公交出行特征，高峰期到站大間隔現象明顯，部分公交線路等待時間較長，公交出行體驗不佳。一是公交路上運行時間不可靠，高峰期到站大間隔現象明顯，以改造前的福田中心區為例，平均候車時間超10min的約40%，部分站點候車時間超20min^[1]。二是乘客候車和到站實時信息不可知，無效等待時間長，亟需通過精準公交提升公交運行時間可靠性，并多途徑發布公交時刻表級運行信息。

現狀常規公交站臺信息服務主要以靜態公交站牌為主，發布公交線路站點及服務時間等信息，與出行者客觀需求仍存在差距，缺少公交預計到站時間、公交實時位置等信息，亟待以用戶體驗為導向進行數字化、精準化提升。

目前景區、重大活動大客流疏解運力保障全憑經驗，采用“屯車”方式，運力資源未能與需求匹配，造成運力不足或資源浪費。另外，公交、地鐵、出租等公共交通方式大客流疏解運力協同不足，缺乏多方式協同疏解策略，難以支撐大客流疏解公共交通運力協同應用。

結合視頻AI、5G車路協同等先進技術，圍繞城市公交供需時空不匹配、出行服務不可靠、候車信息不對稱、大客流疏解不協同等核心痛點，建立“常態精準調控、應急協同管控”的公交主動調控總體思路，從常態下實現公交線網的動態優化與按需響應線路調度，在運行層面實現公交車輛的動態發班及精準抵離，在信息層面實現公交精準信息服務，在應急事件下支撐大客流疏解協同調度，整體提升公交運營與服務水平。

基于全方式交通客流數據，精準識別公交客流需求，依托交通模型，通過宏觀分析與動態評估，實現4大類重點優化線路自動識別，與線路優化策略關聯匹配，輔助生成公交線網優化調整方案，并對方案實施后優化效果進行評估。通過構建“供需分析-動態評估-線網調整-動態校核”的動態閉環的公交線網優化新模式，實現公交線網優化業務再造，促進全市宏觀層面的公交資源優化調配。

根據土地利用、職住、公交資源等數據，依托交通模型，掌握公交線網總體情況，通過公交運行分析、公交運力供需分析、公交可達性分析，從滿載率、運行速度、繞行、線路里程及重復率等方面重點識別競爭較弱線路、設置問題線路、運力失衡線路、接駁不便線路等四大類重點優化線路，支撐后續線網動態優化。

建立公交資源調配策略庫，結合識別的問題線路特征指標，自動匹配對應的優化策略，優化傳統常規公交線路，重點補充區域的按需響應線路，并評估優化后的線網、線路的各項指標合理性，支撐公交線網優化決策。

結合公交站點實時客流量監測，針對固定站點公交線路，在高峰期實現全程車、區間車、大站快車的動態匹配調度；針對動態按需響應線路，實現乘客出行時間與運營成本最優的區域線路匹配調度，提升公眾公交出行效率。

固定線路動態調度：對于固定站點公交線路，通過對公交線路沿線站點實時客流的動態監測，結合線路歷史客流信息，依托固定線路公交調度模型，實現全程車、區間車、大站快車的動態匹配調度。

通過對公交走廊線路客流、沿線站點客流的動態監測，實時評估車輛滿載率，動態優化高峰及平峰時段公交發班頻次，主動推送至公交集團智能調度平臺，提升運輸效益，改善乘車體驗。

基于深圳通、公交車載視頻等已有數據接入與智慧公交站亭視頻、WIFI探針客流采集，對公交走廊線路客流、沿線站點客流進行實時監測，實時評估車輛滿載率，通過線路客流短時預測與客流運力差額分析，動態生成高峰及平峰公交發班頻次優化方案，經審核后將優化方案推送至公交公司智能調度平臺，支持公交公司線路發班動態優化。

面向公交車在途通行，結合公交線路沿途布設的車路協同設備，充分發揮云端優勢，與交警信號平臺、公交調度平臺、公交車輛實現低延遲信息交互，通過信號燈態信息推送、公交信號主動優先、自適應綠波協調、公交車速自適應引導等功能，引導公交走廊的公交車精準快速通過路口，并降低路段通行延誤。

基于5G車路協同技術，公交車輛通過車載OBU實時上傳公交車輛位置與速度。公交在途通行精準管控系統根據公交車輛位置與速度，結合道路運行狀態及路口燈控方案，為公交車下發信號燈態、車速引導、路況異常等信息，并將公交車輛位置速度信息推送至信號控制平臺，支持信號控制平臺調整信號控制方案，實現公交信號主動優先與自適應綠波協調控制；公交在途通行精準管控系統將公交車輛位置與速度、道路運行狀態及沿途站點客流信息，推送至公交智能調度系統，支持其公交智能調度系統制定車輛運行計劃、線路智能排班及線路時刻表調整。公交車輛接收路側RSU推送的云端車速引導及特殊事件信息，實現公交車速自適應引導與特殊事件下的自動控制。

面向公交候車信息不對稱問題，依托移動端手機APP或微信小程序、智慧公交站臺等載體，結合精準的公交調度、運行抵離及車內人數信息，精準預估每輛公交到離站時間，進行公交預計到站時間、公交車輛擁擠度等信息發布，便于旅客根據車輛精準到站時間選擇出發時間、根據車輛擁擠度選擇公交班次，并減少站臺候車旅客候車焦慮感，顯著改善公眾候車體驗。

公交車發班后，通過車路協同技術或GPS定位數據實時上報公交車位置與速度，面向路段，通過車輛與公交站距離與道路運行速度，預測公交路段運行時間；面向路口，根據車輛位置與交叉口距離、交叉口當前燈態、交叉口信號控制方案，交叉口進口流量等數據預測公交路口通行時間；面向間隔公交站點，根據公交站點數量、公交站點客流量預測公交進出站時間；通過公交路段運行時間、公交車路口通行時間、公交進出站時間求和預測公交到站時間。

面向重大活動、節假日景區等應急大客流保障工作，提出融合多方式交通數據，通過客流監測、大客流事件分析、協同疏解、監測評估，實現應急狀態下客流與運力量化數據分析、多方式協同疏解建議、大客流疏解運行監管與效果評估，為大客流事件“監測-預警-處置-評估”的全過程監管處置提供輔助決策支撐，實現大客流快速高效疏散。

融合應急大客流保障區域手機信令、微信位置、票務預約、公共交通客流等數據，監測保障區域客流需求、出行方式與客流來源去向，結合保障區域周邊公共交通運力監測與運力缺口分析，對疏散能力不足大客流事件進行預警，并自動生成出租、公交、地鐵等多方式協同疏解策略，推送至相應管理單位及企業執行，并對疏解過程進行監測、對疏解效果進行評估，為大客流疏散與行業監管工作提供保障。

面向公交供需時空不匹配、出行服務不可靠、候車信息不對稱、大客流疏解不協同等痛點，本文依托深圳交通中心的深圳灣科技生態園MaaS試點應用、鹽田鹽田港片區軌道接駁公交線路規劃、坪山區自動駕駛巴士示范線路等項目實踐，圍繞“常態精準調控、應急協同管控”的主動調控思路，提出常態公交線網優化調度、常態運行精準管控、公交信息精準服務、應急大客流協同調度四大優化場景，實現公交線網動態調優、公交運行精準可控、公交信息精準服務、大客流疏解統籌調配，為公交精準優化提升提供新的解決思路。

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