我國已初步形成近700座城市多模式交通網絡，城市交通發展重心從增量建設向存量優化轉變。在大數據、云計算、AI和物聯網等信息技術發展背景下，城市交通復雜系統精細化、智能化治理成為可能，也推動了城市交通治理手段從局部改善向網絡優化、從離線評估向實時在線推演、從被動管控向主動調控轉變。

從局部改善向網絡優化轉變：以交叉口信號管控為例，通過紅綠燈方案優化緩解了某路口的擁堵，但往往會導致周邊路口產生新的擁堵。如果能夠動態掌握交通OD路徑流量分布情況、精準預測全局交通運行態勢，根據需求分布，從網絡層面提前進行整體交通管控優化，擁堵轉移現象將有效避免。

從離線評估向實時在線推演轉變：以城市級或片區級交通改善為例，往往以每年或更長時間為開展周期，難以及時發現并處理相關問題。如果能夠通過對實時數據的采集分析，全面及時掌握交通運行態勢，識別潛在交通問題，快速提出應對措施并進行動態評估，將有效提升城市交通治理改善水平。 

從被動管控向主動調控轉變：以駕車出行為例，出行過程中由于前方擁堵，按照地圖導航提示切換了一條路徑，結果換到了新的路徑，出行時間并未明顯降低。如果導航系統可以預判由于出行需求轉移帶來的交通運行態勢的變化，根據預判合理引導出行者路徑切換，將有效提升出行者的出行體驗。

以節假日高速出行為例，春節、中秋、國慶等節假日高速路各種突發事件頻發、交通擁堵嚴重、進出口收費站通行效率不高，如果能夠全面及時掌握交通實時運行狀態信息和未來交通演化態勢，快速針對擁堵點出具合理的誘導方案、在收費站合理管控，那么高速運營效率將大大提升。

面向城市交通治理需求轉變，城市級大規模網絡實時在線中微觀交通仿真平臺TransSim應運而生。平臺充分利用多源交通大數據，精準還原整體交通運行態勢，基于“AI+仿真”技術預測短時交通變化，提升交通運行狀態推演、交通擁堵研判、多維度評估等能力，有效支撐城市交通規劃建設、運營管控、出行服務的智能治理水平。

TransSim以交通流智能AI識別、交通流參數在線標定以及個體出行鏈重構等技術所形成的精準感知能力為基礎，融合生成平臺所需的OD、真實路徑集等需求數據，并對道路流密速進行在線精準標定，有利于提升仿真精度；以動態ODME估計技術、實時在線滾動校核技術、“AI+仿真”雙驅動的短時預測技術為核心，精準模擬現實交通系統復雜交互行為與演化機理，全方位還原現實交通出行時空分布特征，推演預測交通系統發展態勢與運行結果；以時空溯源分析、網絡級-路段級-路口級多維評估方法為應用支撐，構建“仿真推演-問題溯源-評估反饋”的閉環優化流程，提升區域交通出行時空引導、多模式協同調控、多層次協同管控水平。

（1）數據驅動的全局態勢還原能力：依托局部實時檢測數據+動態OD估計技術還原交通運行態勢，解決因為部分路段的檢測器缺失而無法感知全局的難題，關鍵斷面車流量還原精度超90%；

（2）大規模網絡實時在線推演能力：采用分布式并行計算策略有效提升大路網仿真效率，8000+公里道路規模、80萬+同時在網車輛、3小時全網仿真時間低于5分鐘，事件下推演時間低于5秒；

（3） AI+仿真全路網全場景預測能力：支持常態以及突發事件、極端天氣等非常態下的關鍵路段交通狀態、車輛路徑、OD需求等精準預測，萬級公里規模路網短時預測精度超90%；

（4）路網方案快速編輯與評估能力：支持車道級仿真路網模型自動快速生成、交通需求參數快速設置、仿真結果快速分析，并建立了融合多維指標的多層次方案評估體系，支持網絡級-路段級-路口級多維評估、不同任務結果對比等方案分析功能；

（5）CIM全要素可視化展示：融合 BIM/CIM實現數模一體與動靜態，提供交通運行結果可視化展示。

（1）路網在線協同編輯

支持車道級仿真路網模型自動快速生成。TransSim提供了豐富的仿真要素編輯功能，支持用戶在線圈選、下載海外及全國各地路網，并自動快速生成車道級仿真路網模型，萬級節點規模仿真路網建模時間從數天級縮短為分鐘級，大大提升了建模效率。并支持Opendrive/SUMO/SUTPC/OSM等多種格式路網導入，支持車道級屬性編輯、添加、刪除以及車道連接線添加、刪除等路網編輯功能。

（2）仿真參數快速設置

支撐交通需求參數快速設置。提供交通需求、檢測、模型三大功能模塊。交通需求模塊可進行信號方案編輯、交通小區編輯、OD矩陣編輯、路徑集編輯等功能，可實現交通小區自動生成、信號路口編輯與方案數據快速導入、OD矩陣編輯與在線展示等功能。檢測模塊為檢測器添加刪除、實時檢測數據導入等功能，為實時在線仿真算法提供數據輸入。模型模塊可支持各類核心算法參數設置。

（3）實時在線仿真與評估

支持實時在線仿真及離線方案仿真。實時在線仿真支持輸入初始OD需求與實時檢測數據，利用動態交通仿真技術，將不同OD按照真實路徑集進行路徑分配，將分配的結果與實時檢測數據進行反復滾動校核，直至仿真結果達到精度要求，最終還原人們的出行起訖點分布、出行路徑、關鍵道路車速與流量等信息，并結合短時預測技術，可以實現對現在和未來1個小時內的道路交通運行狀況和變化趨勢的全面掌握。離線仿真支持針對不同方案、不同OD輸入、不同檢測數據數據進行方案仿真，并支持對不同方案結果進行評估。

（4）CIM全要素融合仿真結果展示

支持跨平臺融合及豐富的評估結果圖表展示。仿真任務結果以數據指標和仿真車輛運行軌跡展示的形式，提供時空溯源分析、網絡級-路段級-路口級多維評估、不同任務結果對比等方案分析功能。并融合融合 BIM/CIM實現數模一體與動靜態融合，提供交通運行結果可視化展示。

（5）項目協同操作

支持多用戶在線協同工作。平臺提供多個內置仿真案例模板，用戶可基于模板快速啟動仿真。構建了多層級權限管理系統，在同個項目組內部提供編輯、復制、分享、導出、刪除、審核等功能，有效提升項目協作效率，保證用戶數據安全。

平臺在深圳、福建等地得到了應用，取得了良好的示范應用效果，典型示范應用案例介紹如下。

（1）深圳市福田中心區的交通綜合提升工程

基于中心區37個智慧路口以及核心路段共約1095個視頻AI錨點的流量、速度實時檢測數據，構建了5平方公里范圍福田中心區實時在線仿真平臺，實現對區域內道路運行狀態的精準還原與預測，路網短時預測準確率達到90%，可以支撐路網交通運行狀態監測、動態交通預警、信號智慧管控等功能。以信號智慧管控為例，實時評價對37個路口的狀態監測及服務水平，動態識別區域內瓶頸點與主要交通流，對益田路、金田路等主干道進行高峰時段防溢流控制，區域車均延誤降低13.01%，路口延誤和停車次數均下降10%，有效預防溢流現象發生。

（2）全國首個省域級高速公路實時在線仿真系統

基于1031個ETC門架、389個收費站數據，實現福建省域6156公里、全天超500萬輛車、實時在網車輛超15萬輛車的秒級推演，節假日交通預測日均交通流MAPE精度為95.9%，溯源擁堵路段車輛來源，支持路段級匝道控制、網絡級誘導、收費站車道級管控等管控方案動態評估和自動推薦。

實現溯源分析道路擁堵的成因與形成過程，自動生成擁堵路段的動態路徑誘導預案，通過方案比選與優化并輸出最終誘導方案，對比誘導前后路網運行狀態，運行效率能夠提升20%以上，可有效提升全省高速運營管理能力。

依托實時在線仿真系統開展中秋、國慶、春運節假日交通預測，日均交通流MAPE精度為95.9%，收費站每小時進出交通量超過90%，從而提升運行效率。

（3）深圳南山區科技園綜合治理

融合道路視頻AI錨點的流量、檢測的實時速度、公交運行、停車特征等多源數據，基于動態交通流仿真技術，構建科技園區中微觀交通仿真平臺，動態評估不同策略方案可行性，方案評估精度達到90%以上，實現時空多層次綜合治理提升。