典型应用场景
- 大流量拥堵
- 事故排队溢出
- 雨雾低能见度
- 枢纽互通瓶颈
多风险识别与分级预警服务
HighwayAI RiskRadar
RiskRadar 是平台服务层四大核心模块之一，在状态感知基础上完成多类型风险识别与分级预警，把运行事实转化为可处置的风险信号，驱动主动控制服务。
产品定位
风险辨识与分级预警
HighwayAI RiskRadar 实现多风险识别与分级预警，覆盖拥堵、交通流失稳、二次事故和恶劣天气风险，输出风险评估与分级。
HighwayAI RiskRadar 面向高速运营、路网管理和智慧高速建设中的主动研判场景，可作为新建项目的核心模块，也可嵌入存量监控平台和既有业务系统。
解决的问题
面向建设单位和集成项目的产品化能力
- 风险识别依赖经验，缺少统一口径和分级标准。
- 拥堵、失稳、二次事故、天气风险分散判断，难以联动。
- 预警等级不清晰，处置优先级难以排序。
- 风险信号与控制动作之间缺少标准衔接。
拥堵风险识别
交通流失稳风险识别
二次事故风险识别
恶劣天气风险识别
风险评估与分级预警
向主动控制输出风险信号
总体技术架构
产品归位于边缘 + 中心五层架构与四大核心服务
采集接入、数据中台、平台服务（四大核心）、集成接口与应用层自下而上贯通，本产品在其中承担对应层级与模块能力，可按项目阶段拆分部署。
高速公路主动管控系统 · 总体技术架构 边缘 + 中心架构
5应用层
综合管控大屏GIS 一张图
管控工作台事件 / 策略 / 应急处置
运维监控系统 / 告警 / 健康评估
4集成接口层
横向系统对接机电 / 收费 / 视频
向上系统对接上级路网 / 应急指挥
预留接口V2X / 导航 / 第三方
3平台服务层四大核心模块
流密速全线连续化 + 气象独立输入
- 流量/密度/速度估计
- 全线连续化与插补
- 气象接入与融合
- 事件检测（异常/突发）
多风险识别与分级预警
- 拥堵风险识别
- 交通流失稳识别
- 二次事故识别
- 恶劣天气风险
策略生成与区段协同控制
- 控制目标管理
- 策略库（规则/优化/学习）
- 多策略评估与优选
- 控制指令生成与下发
验证 / 反馈闭环
- 宏观/中观仿真
- 在线标定（OD/参数）
- 策略验证与评估
- 效果评估（效率/安全/碳）
2数据层数据中台
实时流处理Flink 流式计算
数据融合治理清洗 / 校验 / 元数据
时空数据库时空索引 / 检索
历史数据湖/仓HDFS / ODS·DWD·DWS·ADS
1采集接入层边缘计算
边缘计算单元 / 工业网关GB/T28181 · Modbus TCP · RS485 · MQTT · NTP · API/HTTP
毫米波雷达ETC 门架气象检测路面传感器VSL 可变限速VMS 情报板LCS 车道控制信号诱导灯分合流预警
核心闭环 状态感知 风险辨识 主动控制 交通仿真 迭代优化
工作流程
从输入数据到输出管控建议
- 状态输入
- 多风险识别
- 风险评估
- 分级预警
- 优先级排序
- 信号输出
- 闭环反馈
对接对象
- 状态感知服务
- 事件系统
- 气象数据
- 数据中台
- 主动控制服务
部署方式
- 中心风险辨识服务
- 边缘前置风险识别
- 与状态感知一体部署
安全与审计
- 风险口径配置
- 分级规则审批
- 命中记录留痕
- 可信度评估
- 操作审计
交付与验收
明确交付物、接口边界和上线检查口径
项目交付物
- 系统模块部署
- 接口适配清单
- 场景配置文档
- 策略规则版本
- 联调测试记录
- 验收评估材料
验收关注点
- 数据可用率
- 接口健康状态
- 策略命中记录
- 人工确认留痕
- 发布回执完整度
- 运行报告完整度
常见问题
HighwayAI RiskRadar 如何落地
HighwayAI 会自动替代人工决策吗？
不会。HighwayAI 的定位是辅助识别、生成建议、解释依据和记录过程，高风险控制动作仍支持人工确认、审批流和审计留痕。
既有监控平台和设备是否还能继续使用？
可以。平台通过接入网关与数据中台整合既有系统，将已有感知、事件、发布和业务流程转化为主动管控可使用的交通事实。
数据不完整时是否还能运行？
系统会对数据可用性进行诊断，并依据数据条件采用降级运行、人工确认或仅输出风险提示等方式，避免把低可信数据直接用于控制建议。
如何证明管控策略有效？
通过历史回放、相似日对比、管控前后对比、排队传播分析和策略采纳记录，对平均速度、拥堵持续时间、响应时间等指标做后评估。
是否支持分阶段建设？
支持。项目可从数据接入、重点场景识别、策略建议、联动发布、后评估或 AI 运行助手等环节分阶段推进。
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