智能网联技术在公路交通流优化与安全管控中的应用

随着城市化进程加快与汽车保有量持续增长，传统交通管理方式已难以应对交通拥堵与安全事故频发的复杂局面。智能网联技术融合信息通信、人工智能与大数据等前沿技术，成为破解交通运行瓶颈的关键工具。在构建现代化道路运输体系的过程中，科学引入并高效运用智能网联系统，能够提高交通资源配置效率，强化风险预警能力，促进道路运行由粗放型向智慧化、集约化转变。

一、智能网联技术在交通流优化中的作用机制（一）动态感知技术支撑交通状态精准识别

交通状态识别的准确性对交通流调控的成效具有直接影响。借助智能网联技术中的多源感知设备，交通管理系统可以实时采集车辆运行轨迹、道路通行状况、天气变化等要素，实现对交通运行环境的动态感知。这种感知不仅限于单点信息获取，而是通过车路协同系统将路侧感知与车载设备信息深度融合，从而构建交通状态全景视图。在此基础上，系统能够依据交通密度变化及时调整控制策略，实现红绿灯配时优化、限速控制和分流引导等措施，提高道路通行能力与运行效率，降低交通拥堵发生概率。

（二）边缘计算促进交通决策实时响应

实时响应能力是公路交通优化过程中的核心需求。 智能网联系统通过部署边缘计算节点，使大量原始数据在本地即可进行快速处理和初步分析， 避免 对交通决策造成影响。边缘计算使得信号控制、路径规划和车道管理等功能具备快速调整 组织的连续性与协调性。在城市快速路与高速公路等复杂路网中，这一技术优势尤为明 或突发状况发生时，迅速触发最优调控方案，提升路网运行稳定性与可靠性。边缘计算的部署同时也增强了系统的容灾能力，在中心系统因突发事件离线的情况下，本地计算单元仍可独立完成关键调控任务，避免交通运行受到中断影响。

（三）人工智能模型优化交通预测与调度

交通预测是制定管控策略与资源 配置计划的重要依据。通过引入基于深度学习和强化学习的人工智能模型，智能网联系统可以综合考虑历史数 素， 定时段内的交通态势进行精准预判。这种预测不仅涵盖路段通行 势研判。管理平台可依据预测结果动态优化信号灯周期、车道使用 解交通压力，实现以预防为主的主动式交通流优化模式。人工智能模型 化还能够逐步学习不同时间、空间、天气条件下的交通运行规律，从而对特殊事件或突发情况具备更强的应对能力。

二、智能网联技术在安全管控体系中的具体应

（一）车路协同系统强化事故预防机制建设

车路协同技术通过车辆与基础设施之间的信息交互，实现交通参与者对潜在风险的同步感知。当车辆驶入事故多发或复杂路段时，路侧感知装置可实时捕捉到前方障碍、车辆急刹等高风险因素，并迅速通过V2X 通信技术将警示信息发送至车辆终端，提醒驾驶人采取避让或减速措施。与此同时，交通管理平台也可基于汇总信息动态调整区域限速、警示标识与警力布控位置，形成联动响应体系，在风险尚未扩大前完成干预，从系统层面提升道路安全水平，推动安全管理由事后处置向事前预防转型。该技术的逐步普及，也促使车辆制造商不断加强终端智能能力，推进主动安全系统发展，使每一辆车成为数据节点与移动传感体，形成更加细致入微的安全网格，进一步夯实全域联动的安全监管基础。

（二）多源数据融合提高交通安全风险识别精度

在安全风险识别过程中，单一来源的数据存在时效性差、信息孤岛等问题，难以满足全域监管要求。智能网联技术打通摄像监控、气象传感、车载雷达、导航系统等多元数据通道，借助融合算法对不同维度数据进行交叉验证与智能识别，增强风险识别的时效性与准确率。通过构建融合分析模型，系统可以识别出如疲劳驾驶、逆行违章、超速变道等高危行为，并及时将行为轨迹同步上传至管控平台。平台再结合历史数据建立风险画像，对特定路段与时段形成差异化的安全管理策略，实现风险分区分级监管，提升整体治理效率。融合机制还能不断丰富风险识别维度，如对驾驶员行为、路面状况和气象事件之间的相关性进行建模，动态评估事故概率与冲击范围，使安全策略更加精准，干预手段更加多元，为道路交通安全监管带来更强的前瞻性与控制力。

（三）智能预警系统助力事故应急响应协同联动

在交通事故发生后，能否快速有效地进行应急处置直接关系到事故后果的严重程度。智能预警系统基于道路传感器、智能摄像设备和车载系统的联动感知能力，能够在事故发生的瞬间获取并传输现场图像、定位信息及交通状态。应急管理系统可依据这些信息自动启动预案流程，包括调度附近警力、启用绕行路径、发布交通诱导信息等。通过信息化平台与消防、医疗、交警等多部门建立联动接口，实现资源快速配置与响应路径最优化，在最短时间内恢复道路畅通，最大限度降低次生事故与交通滞后带来的损失。系统的智能调度模块还可根据不同事故类型与严重程度自动调整响应模式，优化资源分配顺序与协同机制，实现动态应变能力的全面升级，同时利用事故数据反馈反哺系统优化路径，为后续类似事件提供更精准的处置模型和应急响应流程模板。

（四）数字孪生技术赋能交通安全监管体系演进

数字孪生技术将真实交通环境虚拟化，在数字空间中复刻实际道路、车辆运行及管控流程，形成高度还原的仿真场景。基于真实数据驱动的虚拟交通环境，可以进行多场景、多变量的安全模拟与政策测试，为决策者提供干预手段与监管策略的可视化分析依据。通过持续的数据采集与模型迭代，数字孪生平台能够实现对交通风险因素的动态追踪与演化监测，辅助实现监管模式从人工判断到智能感知的根本跃迁。借助该平台，管理者还可进行高风险行为预测、事故演练复盘与防控手段优化等深度分析，推动安全管理向数字化、预测化方向升级。

三、结束语

智能网联技术在推动公路交通系统转型升级中展现出强大的赋能潜力，不仅优化了交通运行效率，也重塑了道路安全管理模式。通过融合感知、计算、通信等多项先进技术，构建覆盖全域、响应及时、智能高效的交通治理体系已成为发展趋势。未来在政策引导、技术支撑与平台协同的多重推动下，智能网联技术将在实现交通强国战略目标中发挥更为核心的作用。

参考文献：

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