交通

多元视角下的 AI 信控 | 将目标交予人，AI做执行

3月6日，2026 年（第十届）交通信号控制发展年会在杭州盛大召开。

本届年会恰逢信控中国精英俱乐部成立十周年，十年深耕，俱乐部已汇聚实名注册会员近 3000 位，其中从业十年以上精英占比 49%；累计发布交通信号领域深度报道 360 余篇，开展 24 场实地踏勘活动、足迹覆盖 17 座城市，持续 10 年开展行业市场调研，举办 16 场大型论坛、33 场线上研讨会，推出 3部行业发展纪录片，以专业力量见证并推动中国交通信号控制行业发展。

年会上，原公安部交通管理科学研究所所长孙正良应邀致辞。他表示，伴随技术与产业变革，未来十年交通信号控制领域将面临更大的挑战和机遇，信号控制肩负着支撑交通出行变革和赋能城市交通发展的重要使命，行业应脚踏实地，守正创新。

历经十年发展，从第十届交通信号控制发展年会主题报告与行业交流中可以看出，当前AI 信控已成为行业大势所趋，与此同时，感应控制等传统控制方式依然发挥着重要作用。面向未来，信控领域还将迎来车路云一体化时代的 “数字信号” 变革，并同步顺应信创产业发展趋势。

年会部分嘉宾精华观点：

信控AI技术目前总体处在理论探讨和仿真阶段，离实用系统开发尚存距离。
交通控制的本质是公共资源的人为分配。AI应作为执行工具，而非制定价值判断的“决策者”。
交通控制的执行层面必然是AI的天下，但目标的设定与价值的判断，其核心决定权始终掌握在人的手中。
AI大模型的落地需要在积累个性化知识库的同时，构建微观、中观、宏观多层级智能体，让AI真正为交通管理赋能，而非颠覆。
无锡率先开拓建成全域全网全覆盖的数字信号管理新模式、出行服务新环境，已实现“数字信号”标准化上云、上车、上图。
用管理和流程优化手段，避开复杂的技术性投入，将复杂的问题简单化处理，从而实现高效管理。
感应控制是本经济账，是个稳赚不赔的民生“生意”。

AI 信控成焦点：技术落地与理性思辨并行

人工智能赋能交通信号控制，成为本届年会核心议题。中船杰瑞科技、攸亮科技等企业集中展示了AI赋能信号控制的创新应用，业内专家则围绕技术痛点、落地路径展开深度剖析，形成“技术创新 + 理性回归” 的行业共识。

中船杰瑞科技（上海）有限公司高级解决方案经理王鑫赫在主题报告中将交通信号控制的逻辑，比作人体治病流程，感知如同通过初次问诊，然后开了一系列体检单，通过摄像头、雷达、线圈等采集车流量、排队长度等原始数据；评估对应病情初判（一般就是检查的医生根据单个检查单得出的结论），通过数据分析完成拥堵等级、通行效率的定性定量判断；诊断就是病因确诊（复诊，门诊医生根据多个检查单综合得出的结论），诊断交通问题的根源，穿透现象找本质，定位车流量与配时不匹配、特定点位存在交通流冲突等核心根源；优化则是门诊医生制定治疗方案，直至康复，通过调整信号配时、交通组织等措施，持续跟踪效果并进入下一轮闭环，确保问题真正解决。

针对传统交通信号控制的时空连续需求难预测、非线性状态难推演、高维复杂系统难优化等三大难题，中船杰瑞科技实现了三大核心突破：做到时空需求实时预测、运行状态多尺度孪生推演、人机融合智能控制优化，开发了依托数字孪生和AI 混合驱动的优化平台；同时完成四个技术升级，从断面集计到个体连续、离线重构到孪生推演、单一智能到融合智能、场景稀疏到自主适应。打造了孪生模型库、智能知识库、集成平台等成果，最终实现一个核心目标：构建交通信号控制 “感知 - 评估 - 诊断 - 优化” 的自主闭环技术体系。

重庆攸亮科技股份有限公司技术总监王朝重点探讨了基于AI的区域交通流预测模型及应用，并通过视频演示信控 AI 助理在信号控制中的实际辅助作用。

浙江大学智能交通研究所原所长、智能交通浙江省工程研究中心主任王殿海教授在《城市信控路在何方？》主题报告中直言，信控AI技术目前总体处在理论探讨和仿真阶段，离实用系统开发尚存距离。

他指出两大核心问题：一是实用化不足，强化学习假设条件过多，数据苛刻，训练时间过长，难于实战。大语言模型按语义逻辑形成（选择）的方案可靠性存疑，缺乏足够的可信方案库；二是数据问题，自适应控制需高质量的数据支持，同传统技术一样，AI技术目前还需要完善数据环境。

针对上述问题，王殿海建议，强化学习模型应与实际系统结合，脱机训练控制方案，大语言模型联机选择；大语言模型作为辅助技术，对非定量化情景协助人类决策，确定控制预案。主管部门和相关企业，要坚持不懈完善数据环境，包括非机动车交通数据。

王殿海表示，信控是非常现实的系统工程，技术是可变的手段，解决问题是不变的目标。

北方工业大学智能交通控制(北京市)重点实验室研究员张福生则从质量困境和落地障碍两方面剖析了AI信控当前在信号控制领域的核心痛点。

质量困境方面，一是输出结果随机化，相同输入条件下，AI输出结果往往不同，缺乏标准化的控制逻辑；二是响应延迟过高，计算耗时无法匹配交通流瞬息万变，成果产出时间具有不确定性；三是缺乏因果逻辑，缺少明确的物理/交通学解释，黑盒模型难以应对复杂边界情况。

落地障碍方面，一是依赖人工确认，现有系统无法完全脱离人工审核，AI生成的方案仍需专家二次校验才敢下发；二是AI信控以离线应用为主，多用于事后分析或离线仿真，无法实时在线运行闭环控制，难以响应突发拥堵；三是责任边界模糊，一旦发生交通事故或严重拥堵，AI决策的不可解释性导致责任难以界定。

如何破局？张福生认为，首先要警惕"数字摩西"陷阱，"数字摩西"陷阱是一种技术万能论的幻想——误以为AI能通过算法神迹彻底消除物理世界的拥堵。其次，将目标交予人，AI做执行。交通控制的本质是公共资源的人为分配。AI应作为执行工具，而非制定价值判断的“决策者”。

在决策层，要回归人的主体性，城市交通管理者负责设定核心控制目标（如安全优先、效率优先或公平优先），掌握交通治理的最终决策权与意图输入。

策略层，在人类监督下，AI基于多模态数据理解时空特征，生成匹配目标的最优控制策略，充当高效的“执行助手”而非“数字上帝”。

执行层，信号设备实时响应AI生成的策略指令，完成物理世界的配时调整，并将运行效果反馈给决策层与模型层，形成闭环。

关于AI信控的未来，张福生表示，未来物理模型、世界模型及理解社会运行的复杂模型终将出现，为解决复杂的交通供需矛盾提供更强大的理论与工具支撑。交通控制的执行层面必然是AI的天下，但目标的设定与价值的判断，其核心决定权始终掌握在人的手中。

广东振业优控科技股份有限公司CEO陈宁宁博士指出当前行业存在多个怪现象：软硬件先进但交通工程滞后、检测设备因缺钱运维导致数据荒、AI算法靠人工调配时、信控AI大数据工具无法处理关键痛点、优化指标漂亮但舆情高发等。针对市场预算收紧、需求复杂的“新常态”，他提出应回归管理本质，构建“前-后-左-右-上-下”全方位信号运行管理体系：前端驻场保障夯实基础，后端云上智库赋能支撑，左右配时与运行管理工具辅助，上下成果提炼与知识沉淀形成闭环。同时，他强调，AI大模型的落地需要在积累个性化知识库的同时，构建微观、中观、宏观多层级智能体，让AI真正为交通管理赋能，而非颠覆。

多话题并行研讨，共探交通信号控制行业多元发展路径

在交通组织与控制、交通感知与控制策略两大专题论坛中，车路云一体化、信创解决方案、智驾时代信控转型、交通综合治理模式等议题亮点纷呈。

公安部交通管理科学研究所研究员树爱兵分享了“路云一体化驱动交通信号控制提质增效”。车路云一体化大规模落地应用的背后，也存在许多交管侧的现实痛点和管控需求。尤其普遍面临‘看不清、测不准、控不精’的三大痛点。

公安部交通管理科学研究所重点打造了这套‘端网云协同信号控制架构’。整体架构以标准体系为坚实底座。在数据层，全息融合路侧、交管与行业平台等多源异构数据，打破壁垒；在控制层，依托路口端侧‘感-算-控-传’的控制闭环，结合云端信控平台和城市级车联网应用平台的全局统筹，实现交叉口群智能决策和管控信息服务；最终在应用层，打造数字信号推送、绿波引导、动态可变车道等应用场景。通过端云深度协同，让路口‘敏捷’、让路网‘聪明’，全面驱动交通信号控制提质增效。

北京东土正创科技副总经理吴元锡分享了“全域信控需求下的全栈信创解决方案”，为行业自主可控发展提供支撑。

星路智联（北京）科技有限公司总经理谢建家认为，智驾时代 “AI+交通信号控制”不仅是未来趋势，也是行业必经之路。“技术赋能，以人为本。”谢建家表示，正如所有颠覆性、创新性技术的发展规律，AI真正价值的全面释放，需要我们在技术研发、场景适配、生态构建等方面“扎进去”深耕，人的参与是不可或缺的。

山东交大智行交通工程有限公司联合创始人、研究院院长赵越，分析了新经济形势下城市交通从规模扩张转向品质提升、中小城市交通治理面临专业人才匮乏与财政投入受限的行业现状，以及传统“输血式” 服务无法从根本上提升本地治理能力的痛点问题，提出了以 “从输血到造血” 为核心理念的 “陪跑赋能” 交通综合治理新模式。