客户案例
现代城市交通面临的严峻挑战
城市正在被低效、拥堵和安全隐患所困扰。
交通拥堵与延误
静态时刻表无法应对动态交通流，导致服务不可靠和时间浪费。
高昂的运营成本
被动式维护导致意外停运和高昂维修费用，资产利用率低。
乘客体验不佳
缺乏实时信息、过度拥挤和安全担忧降低了公共交通的吸引力。
环境与可持续压力
高燃料消耗和碳排放加剧城市污染，亟需绿色创新方案。
现代城市交通面临的严峻挑战
城市正在被低效、拥堵和安全隐患所困扰。
大模型友好
适配LLM（大语言模型）的联网搜索需求，提供可解析的文本与结构化数据。
极速响应
秒级数据更新，确保大模型获取最新行业动态。
精准增强
行业知识优化清洗，提升大模型输出的准确性与专业性。
无缝集成
支持API调用，轻松将工具嵌入 AI 智能体工作流。
智能交通优化平台
我们提供"系统级大脑升级"，将挑战转化为机遇，通过四大核心能力重塑城市交通。
动态路线与时刻表优化
超越静态时刻表，实时分析GPS、票务、天气和交通数据，动态调整路线和服务频率。系统能预测客流高峰，主动增派车辆或调整信号灯，有效解决"车辆扎堆"问题，提升服务弹性和准点率。
预测性维护与车队可靠性
通过车载传感器持续监控车辆关键部件健康状况。AI分析性能数据和历史记录，预测潜在故障，在问题发生前安排主动维护。这不仅减少了意外停运，还延长了资产生命周期，将维护从成本中心转变为战略职能。
提升乘客体验与安全性
通过移动应用和电子屏提供实时、个性化的出行信息，精准预测到站时间。同时，AI驱动的视频分析系统7x24小时监控车站和车辆，自动检测拥挤、异常行为和潜在危险，从事后响应转向事前预防，全方位保障乘客安全。
智能交通管理集成
通过分析来自交通摄像头、传感器和GPS系统的实时数据，AI优化交通流量，减少拥堵，并改善整体城市交通。这包括根据实时交通状况动态调整交通信号灯，并为司机提供动态路线建议以避开拥挤区域。
AI引擎：数据驱动决策的核心
探索DataEyes AI如何将原始数据流转化为智能、自动化的交通管理决策
数据获取
📡 物联网设备 (GPS, 传感器)
📹 摄像头与传感器
🌦️ 外部数据 (天气, 交通)
DataEyes AI 引擎
👁️ 计算机视觉
🤖 预测分析与机器学习
💠 强化学习
♾️ 高级优化算法
智能产出
✅ 动态时刻表调整
🚨 实时事件警报
🛠️ 主动维护建议
🗺️ 个性化路线推荐
数据获取
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📹 摄像头与传感器
🌦️ 外部数据 (天气, 交通)
DataEyes AI 引擎
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♾️ 高级优化算法
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