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连云港市(赣榆区、东海县、连云区、灌云县、灌南县、海州区)
贺州市(钟山县、平桂区、富川瑶族自治县、昭平县、八步区)
曲靖市(马龙区、师宗县、陆良县、富源县、沾益区、宣威市、罗平县、麒麟区、会泽县)
海南藏族自治州(共和县、兴海县、贵南县、贵德县、同德县)
徐州市(铜山区、新沂市、邳州市、泉山区、贾汪区、鼓楼区、沛县、睢宁县、丰县、云龙区)
上海市(奉贤区、长宁区、宝山区、金山区、杨浦区、松江区、崇明区、静安区、黄浦区、普陀区、闵行区、虹口区、浦东新区、徐汇区、青浦区、嘉定区)
鹤壁市(淇滨区、鹤山区、山城区、淇县、浚县)
营口市(西市区、老边区、大石桥市、站前区、鲅鱼圈区、盖州市)
扬州市(仪征市、宝应县、高邮市、广陵区、江都区、邗江区)
青岛市(黄岛区、市南区、崂山区、即墨区、莱西市、李沧区、城阳区、市北区、胶州市、平度市)
广州市(黄埔区、增城区、南沙区、从化区、荔湾区、海珠区、天河区、越秀区、花都区、番禺区、白云区)
嘉峪关市
平顶山市(卫东区、鲁山县、汝州市、石龙区、湛河区、郏县、叶县、新华区、舞钢市、宝丰县)
六安市(舒城县、霍山县、金安区、金寨县、霍邱县、裕安区、叶集区)
池州市(东至县、贵池区、石台县、青阳县)
淄博市(高青县、周村区、淄川区、沂源县、临淄区、张店区、博山区、桓台县)
东莞市
德州市(陵城区、宁津县、武城县、乐陵市、夏津县、临邑县、平原县、德城区、齐河县、庆云县、禹城市)
成都市(温江区、郫都区、新津区、武侯区、龙泉驿区、成华区、简阳市、青白江区、金牛区、大邑县、彭州市、锦江区、金堂县、都江堰市、新都区、青羊区、崇州市、邛崃市、双流区、蒲江县)
荆州市(洪湖市、荆州区、松滋市、江陵县、公安县、石首市、沙市区、监利市)
甘南藏族自治州(临潭县、夏河县、合作市、舟曲县、迭部县、卓尼县、碌曲县、玛曲县)
百色市(田阳区、德保县、西林县、平果市、隆林各族自治县、田东县、右江区、那坡县、凌云县、田林县、靖西市、乐业县)
白银市(靖远县、平川区、景泰县、会宁县、白银区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
安康市(白河县、旬阳市、岚皋县、宁陕县、镇坪县、平利县、紫阳县、石泉县、汉滨区、汉阴县)
三沙市(西沙区、南沙区)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)
十堰市(丹江口市、竹山县、张湾区、郧阳区、茅箭区、房县、竹溪县、郧西县)
张家口市(张北县、怀来县、怀安县、蔚县、尚义县、沽源县、桥西区、涿鹿县、桥东区、阳原县、下花园区、宣化区、万全区、崇礼区、康保县、赤城县)
鸡西市(鸡冠区、密山市、麻山区、恒山区、梨树区、鸡东县、虎林市、城子河区、滴道区)
甘孜藏族自治州(稻城县、道孚县、得荣县、甘孜县、德格县、巴塘县、理塘县、白玉县、丹巴县、新龙县、乡城县、色达县、康定市、石渠县、九龙县、泸定县、炉霍县、雅江县)
九江市(濂溪区、德安县、瑞昌市、彭泽县、柴桑区、永修县、武宁县、湖口县、共青城市、庐山市、浔阳区、都昌县、修水县)
内蒙古自治区
南平市(延平区、邵武市、浦城县、武夷山市、建阳区、顺昌县、政和县、光泽县、松溪县、建瓯市)
保山市(施甸县、隆阳区、龙陵县、昌宁县、腾冲市)
南阳市(新野县、卧龙区、邓州市、方城县、社旗县、桐柏县、镇平县、唐河县、内乡县、淅川县、南召县、西峡县、宛城区)
临沧市(永德县、云县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、临翔区、沧源佤族自治县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
新余市(渝水区、分宜县)
肇庆市(德庆县、鼎湖区、封开县、高要区、端州区、怀集县、四会市、广宁县)
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汕头市(濠江区、龙湖区、澄海区、南澳县、潮南区、潮阳区、金平区)
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广安市(前锋区、华蓥市、广安区、武胜县、岳池县、邻水县)
阿里地区(札达县、日土县、噶尔县、普兰县、措勤县、革吉县、改则县)
双鸭山市(宝山区、集贤县、岭东区、宝清县、尖山区、友谊县、四方台区、饶河县)
和田地区(和田市、墨玉县、和田县、皮山县、策勒县、民丰县、于田县、洛浦县)
银川市(西夏区、永宁县、金凤区、灵武市、兴庆区、贺兰县)
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宁德市(寿宁县、屏南县、福安市、蕉城区、霞浦县、周宁县、柘荣县、古田县、福鼎市)
遂宁市(蓬溪县、射洪市、大英县、船山区、安居区)
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吉林市(舒兰市、丰满区、昌邑区、船营区、桦甸市、磐石市、永吉县、蛟河市、龙潭区)
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潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
西藏自治区
黄石市(铁山区、黄石港区、大冶市、阳新县、下陆区、西塞山区)
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商洛市(山阳县、柞水县、商州区、商南县、洛南县、镇安县、丹凤县)
揭阳市(榕城区、普宁市、揭东区、惠来县、揭西县)
抚顺市(东洲区、抚顺县、清原满族自治县、新抚区、新宾满族自治县、顺城区、望花区)
聊城市(临清市、冠县、阳谷县、莘县、茌平区、高唐县、东昌府区、东阿县)
三亚市(海棠区、天涯区、吉阳区、崖州区)
行业痛点再审视
动态需求与静态能力的鸿沟
在城市化进程加速的背景下，道路交通需求呈现高度动态化特征：早晚高峰潮汐流、节假日出行波动、突发性拥堵事件等，均对信号控制方案提出实时适配要求。然而，传统交通信号优化模式长期受限于三大瓶颈：
数据感知与决策割裂
依赖人工经验与短周期交通流调查（如早晚高峰2小时流量统计），导致方案设计滞后于真实需求。
模型适配能力有限
传统控制理论对突发拥堵、潮汐车流等场景响应滞后，缺乏动态自适应性，难以精准刻画路口级人车非混行特征。
优化闭环未成形
方案调整依赖人工经验试错，缺乏持续量化评估与迭代机制，导致60%以上城市路口年均信号方案更新频次不足2次，而实际需求变化周期普遍小于1个月。
DeepSeek技术定位
宏观赋能与中观突破
基于大模型的核心优势，DeepSeek聚焦“动态诊断-科学决策-持续进化”三大能力建设，在现有技术边界内实现价值最大化：
宏观路网：需求预测与策略生成
中观调控：数据驱动的动态适配
持续进化：闭环迭代新范式
范式变革
构建闭环驱动的治理新模式
易华录凭借在交通行业多年的缓堵优化经验及在交通数据治理方面的专业技能，构建了缓堵优化智能体。该智能体融合DeepSeek深度思考推理能力与易华录专业的信控知识库，能够对现有配时方案进行详细问题分析、优化策略呈现，输出优化后的配时方案，并对方案运行效果预测。这一创新解决方案旨在推动城市交通控制迈上新台阶，使信控配时方案能够更好地满足城市交通出行需求。
01
智能诊断，一键优化
缓堵优化智能体，基于路口渠化、现状配时方案及交通流数据，利用深度强化学习和信控优化算法，借助DeepSeek大模型智能处理能力，从车流量、方案相位设计等方面进行精确问题分析，提出针对性优化策略，并生成科学配时方案。当前，缓堵优化智能体已集成至易华录自学习优化控制系统，通过API接口为系统提供服务。
智能体入口优化
展示原有方案信息
智能体分析结果反馈
02
数据驱动，效果量化评估
缓堵优化智能体整合多维度数据进行对比分析，直观展示优化前后方案的差异，包括相位相序、配时参数、排队长度以及平均延误等关键指标。依托大量实时和历史数据，智能体还能对新方案进行精准分析与效果预测，使通行能力的提升及排队长度的改善一目了然。
新旧方案对比
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用户价值
可感知的渐进式提升
对于交警用户，DeepSeek带来的不仅是技术工具升级，更是治理能力的质变：
精准化：实时发现路口级瓶颈问题，避免“一刀切”式优化；
敏捷化：方案迭代周期从“季度级”压缩至“周级”，响应速度提升5倍；
可持续化：建立交通治理数字资产库，推动城市缓堵进入“持续自优化”新阶段。
作为服务全国300余座城市的智能交通企业，易华录以DeepSeek技术为核心，构建了“数据发现问题-模型生成建议-人工决策优化-系统验证效果”的闭环治理体系，通过增强人类决策能力，让交通工程师从繁复的数据清洗中解放，聚焦于核心价值创造。未来，随着感知技术与控制理论的突破，这一系统将持续进化——但今天的每一步扎实实践，都在为城市交通的“可知、可测、可控”奠定基石。
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