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百度发布基于交通大模型的全域信控缓堵解决方案

在交通大模型的加持下,提供全域感知、全域优化、全域协同、全栈服务的全链条多场景信控缓堵方案。

据Apollo智能驾驶官微消息,4月18日,在长沙2023中国道路交通安全创新与合作大会上,百度发布基于交通大模型的全域信控缓堵解决方案。面向中大型城市,针对常态拥堵、异常拥堵以及景区学校单点单线区域的拥堵情况,在交通大模型的加持下,提供全域感知、全域优化、全域协同、全栈服务的全链条多场景信控缓堵方案。

基于实时感知、机器视觉、交通预测、问题诊断、策略推荐、配时优化、个性化提示等交通大模型,提供全域感知、全域优化、全域协同和全域服务四大能力,实现信控优化的代际提升,可实现超千规模路口的全域拥堵治理。通过区域优化,可实现15-30%的效率提升;通过多区域协同的全域优化,可实现20-30%的交通效率提升,助力交通管理者轻松掌握全局。

目前基于全域感知、全域优化、全域协同与全域服务的全域信控缓堵解决方案,百度已在北京亦庄、河北保定、湖南株洲、重庆永川等城市实践部署。

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