最近，不少北京市民发现，城市道路的红绿灯变聪明了：交叉方向无车时，红灯不再死板地亮着，绿灯来得更及时了；在某些路段，开车甚至能一连通过好几个绿灯……这不是错觉，而是我们试点的“AI（人工智能）信控系统”正在悄然发挥作用。

　　以前的信号灯是“死脑筋”，不管路况如何，绿灯时间固定不动。而在“AI智能信控系统”的帮助下，信号灯学会了“思考”，通过动态调整实现绿波通行、减少空等。数据显示，试点的路口整体车速提升了约21%，拥堵指数下降了约19%。

　　从“车看灯”到“灯看车”，“AI智能信控系统”是如何实现的？

　　首先是“感知”。我们通过系统收集丰富的数据源，为决策提供依据。比如，路口的摄像头能提供放行情况，雷达等精细化感知设备能捕捉车头实时距离，导航数据能反映区域宏观拥堵情况。

　　其次，系统以多模态大模型为“大脑”，深度融合多维数据与专业知识，完成宏观控制策略的全局推演。路段处于早高峰还是平峰？是常态拥堵还是事故引起的偶发拥堵？哪些路口适合“绿波带”让车流连续通行，哪些适合单点自适应？智能体会先对区域内所有路口做全局扫描，给每个路口、每个时段的放行策略打好基础。

　　在此基础上，智能体会采用“大模型+小模型”结合的方式，实时生成配时方案，进行微观调度执行。比如，早高峰时，它会自动调用高峰方案，优先保障主干道通行，并提前调整上游路口绿灯时长，防止车流倒灌溢出；平峰期智能体会自主调用动态绿波、DQN模型（一种结合深度学习与强化学习算法）、自适应等多种算法应对各种通行需求；到了夜间低峰时，系统则切换为感应控制，哪个方向有车就给哪个方向亮绿灯。不仅如此，系统还具备学习能力，不断迭代，让红绿灯越来越聪明。

　　让红绿灯更智慧的同时，安全是底线。

　　首先，系统并非“放权”给AI，AI只能修改临时方案和进行有限的控制模式调整，不能改动底层的固定配时方案。而且所有AI生成的方案，都必须经过合规性检查，从方案的变化幅度到绿灯最大最小时长等参数都有硬性约束。

　　其次，系统在遇到暴雨、逆光或者设备故障时也依然值得信赖。这就要说到系统的“多源感知”能力。传统模式依赖单一数据源，对前端设备的完备性和数据精度要求极高，往往缺一个设备、差一帧数据，整个系统精度就会下降。“AI智能信控系统”的优势在于“跨界融合”能力，它可以充分利用互联网导航数据、路侧感知数据、普通监控视频流等多源数据，“不挑食”，什么数据能用就用什么。在极端天气下，系统如果遇到视觉受限的情况，雷达数据等也能作为补充。

　　这不仅意味着安全更有保障，也说明智慧交通不依靠“大拆大建”。过去，想让一个路口变聪明，得堆砌大量昂贵的设备。现在，我们通过强大的数据融合能力可以弥补单点感知的不足。

　　目前北京的试点范围仅在部分区域，但基础已经打下：全市约1.2万个信号灯中，已有7900个实现联网，五环内及城市副中心更是100%联网。作为一名交管民警，我期待着那一天：无论白天黑夜，无论身处哪条街道，红绿灯都能读懂你的脚步和车轮，城市交通变得更加顺畅自然。

　　《人民日报》（2026年10月17日 06 版）

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