通行时间降低
全局优化速度
碳排放减量
车辆规模支持
当前城市交通管理体系在应对超大规模、实时变化的路网流量时，面临全局优化算力不足的挑战。我们推出光电伊辛机智慧交通解决方案。
它通过将海量交通数据实时映射为伊辛模型，专为处理"组合优化"这一核心问题而设计，以专用算力实现毫秒级的全局寻优。
本方案旨在作为核心决策引擎，无缝融入现有交通管理体系，助力管理平台实现从"传统局部优化"到"系统全局最优"的跨越。
无缝对接现有推荐系统
专用算力实现毫秒级全局寻优
全域交通效率最大化
构建端到端的智能交通优化体系：实时接入多源数据，构建QUBO/Ising模型，通过光电伊辛机超高速并行计算，形成完整的决策-执行闭环
| 流程阶段 | 传统计算架构 | 光电伊辛机解决方案 | 流程对比 | 核心价值 |
|---|---|---|---|---|
| 1. 问题建模 | 整合实时交通流、道路拓扑、信号配时等多维度数据 | 整合实时交通流、道路拓扑、信号配时等多维度数据 | 完全一致 | 无缝对接现有系统，零成本适配 |
| 2. 问题建模 | 将交通网络转化为经典优化模型 | 将交通网络转化为伊辛机专用优化模型 | 建模理念一致 | 无需改变业务逻辑，仅需格式微调 |
| 3. 核心计算 | CPU/GPU集群进行迭代求解 (耗时：分钟/小时级） |
光电伊辛机进行物理并行计算 (耗时：毫秒级） |
核心升级 | "插拔式"替换算力单元，实现千倍提速 |
| 4. 结果输出 | 将优化方案推送到交通管理系统与导航平台 | 将优化方案推送到交通管理系统与导航平台 | 完全一致 | 优化结果无缝集成，立即产生业务价值 |
从道路畅通到城市智慧
全局优化交通流分配，本方案致力于将目标区域的平均通行时间降低30%-50%
显著减少交通拥堵带来的时间浪费和燃油消耗
通过大幅减少停车次数与怠速时间，本方案预期可助力目标区域实现15-25% 的交通碳排放减量
为交通管理部门提供科学决策支持，提高路网利用效率
求解速度比传统算法快2-5个数量级，实现毫秒级全局优化
支持千级别路口、万级别车辆的超大规模路网优化
根据交通流变化实时调整优化方案，应对早晚高峰和突发交通事件
配合交通工程师，提供为交通管理部门计算实时信号配时方案的能力，提升路口通行效率
配合导航服务商，为出行平台和车载导航提供实时全局优化路径规划，避开拥堵路段
为物流企业提供配送路径优化方案，降低运输成本，提高配送效率
优化公交线路和发车间隔，提高公共交通系统运行效率
优化停车资源分配，减少寻找停车位带来的额外交通流
训练速度提升：3-5个数量级
响应时间：毫秒级
推荐精度：全局最优
