最近，不少北京市民發現，城市道路的紅綠燈變聰明了：交叉方向無車時，紅燈不再死板地亮著，綠燈來得更及時了﹔在某些路段，開車甚至能一連通過好幾個綠燈……這不是錯覺，而是我們試點的“AI（人工智能）信控系統”正在悄然發揮作用。

　　以前的信號燈是“死腦筋”，不管路況如何，綠燈時間固定不動。而在“AI智能信控系統”的幫助下，信號燈學會了“思考”，通過動態調整實現綠波通行、減少空等。數據顯示，試點的路口整體車速提升了約21%，擁堵指數下降了約19%。

　　從“車看燈”到“燈看車”，“AI智能信控系統”是如何實現的？

　　首先是“感知”。我們通過系統收集豐富的數據源，為決策提供依據。比如，路口的攝像頭能提供放行情況，雷達等精細化感知設備能捕捉車頭實時距離，導航數據能反映區域宏觀擁堵情況。

　　其次，系統以多模態大模型為“大腦”，深度融合多維數據與專業知識，完成宏觀控制策略的全局推演。路段處於早高峰還是平峰？是常態擁堵還是事故引起的偶發擁堵？哪些路口適合“綠波帶”讓車流連續通行，哪些適合單點自適應？智能體會先對區域內所有路口做全局掃描，給每個路口、每個時段的放行策略打好基礎。

　　在此基礎上，智能體會採用“大模型+小模型”結合的方式，實時生成配時方案，進行微觀調度執行。比如，早高峰時，它會自動調用高峰方案，優先保障主干道通行，並提前調整上游路口綠燈時長，防止車流倒灌溢出﹔平峰期智能體會自主調用動態綠波、DQN模型（一種結合深度學習與強化學習算法）、自適應等多種算法應對各種通行需求﹔到了夜間低峰時，系統則切換為感應控制，哪個方向有車就給哪個方向亮綠燈。不僅如此，系統還具備學習能力，不斷迭代，讓紅綠燈越來越聰明。

　　讓紅綠燈更智慧的同時，安全是底線。

　　首先，系統並非“放權”給AI，AI只能修改臨時方案和進行有限的控制模式調整，不能改動底層的固定配時方案。而且所有AI生成的方案，都必須經過合規性檢查，從方案的變化幅度到綠燈最大最小時長等參數都有硬性約束。

　　其次，系統在遇到暴雨、逆光或者設備故障時也依然值得信賴。這就要說到系統的“多源感知”能力。傳統模式依賴單一數據源，對前端設備的完備性和數據精度要求極高，往往缺一個設備、差一幀數據，整個系統精度就會下降。“AI智能信控系統”的優勢在於“跨界融合”能力，它可以充分利用互聯網導航數據、路側感知數據、普通監控視頻流等多源數據，“不挑食”，什麼數據能用就用什麼。在極端天氣下，系統如果遇到視覺受限的情況，雷達數據等也能作為補充。

　　這不僅意味著安全更有保障，也說明智慧交通不依靠“大拆大建”。過去，想讓一個路口變聰明，得堆砌大量昂貴的設備。現在，我們通過強大的數據融合能力可以彌補單點感知的不足。

　　目前北京的試點范圍僅在部分區域，但基礎已經打下：全市約1.2萬個信號燈中，已有7900個實現聯網，五環內及城市副中心更是100%聯網。作為一名交管民警，我期待著那一天：無論白天黑夜，無論身處哪條街道，紅綠燈都能讀懂你的腳步和車輪，城市交通變得更加順暢自然。

　　（作者為北京市公安局交通管理總隊警務科技支援支隊信號管理中隊中隊長，本報記者王洲採訪整理）

　　《 人民日報 》（ 2026年10月17日 06 版）