編者按

為服務(wù)國(guó)家城鎮(zhèn)化與區(qū)域一體化發(fā)展背景下日益多元的跨區(qū)域人員流動(dòng)管理需求，公路院中路高科集團(tuán)公司牽頭，與北京航空航天大學(xué)BIGSCITY實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合研發(fā)“廣陌-觀行智能體（ROAM，Regional OD Agent for Mobility analysis）”。該智能體以大模型技術(shù)為驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)全國(guó)跨區(qū)域人員流動(dòng)數(shù)據(jù)的自然語言對(duì)話式查詢、統(tǒng)計(jì)分析與趨勢(shì)預(yù)測(cè)，為春運(yùn)、重大節(jié)假日及極端天氣下的客流研判與運(yùn)力調(diào)度提供智能化決策支持，并于近期正式投入使用。

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化深入推進(jìn)，跨區(qū)域人員流動(dòng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，流動(dòng)頻率顯著增加。面對(duì)春運(yùn)、重大節(jié)假日、極端天氣等關(guān)鍵時(shí)段客流調(diào)控與應(yīng)急指揮的復(fù)雜挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)人工統(tǒng)計(jì)與菜單式系統(tǒng)已難以滿足實(shí)時(shí)研判、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和靈活交互的需求。如何準(zhǔn)確把握人員流動(dòng)的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和主通道，已經(jīng)成為交通管理和應(yīng)急指揮的核心問題之一。

公路院中路高科集團(tuán)公司依托近些年承擔(dān)交通運(yùn)輸部客流監(jiān)測(cè)與分析任務(wù)的經(jīng)驗(yàn)積累，在已有“綜合運(yùn)輸研判賦能平臺(tái)”（圖1）基礎(chǔ)之上，聯(lián)合北航BIGSCITY實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)一步構(gòu)建了廣陌-觀行智能體，共同推動(dòng)“分析系統(tǒng)”向“智能體”升級(jí)。該智能體將大模型、OD 預(yù)測(cè)模型與行業(yè)數(shù)據(jù)能力結(jié)合，實(shí)現(xiàn)從“看報(bào)表、跑模型”向“對(duì)話式研判”的升級(jí)，交互方式從“菜單式”轉(zhuǎn)向“自然語言對(duì)話”。業(yè)務(wù)人員不再需要記住復(fù)雜的菜單路徑和查詢參數(shù)，只需提出問題，分析流程從“人工串聯(lián)”轉(zhuǎn)為“智能一體化編排”，這意味著，原本分散在大屏系統(tǒng)、模型平臺(tái)和人工研判環(huán)節(jié)中的能力，被統(tǒng)一封裝進(jìn)一個(gè)可對(duì)話、可解釋、可部署的智能體中。

圖1 綜合運(yùn)輸研判賦能平臺(tái)

整體架構(gòu)

廣陌-觀行智能體以“用戶交互層—智能體層—服務(wù)層—數(shù)據(jù)層”四層架構(gòu)為支撐（圖2），結(jié)合微服務(wù)化設(shè)計(jì)，使各模塊高內(nèi)聚、低耦合。

圖2 系統(tǒng)架構(gòu)圖

1.用戶交互層：提供多會(huì)話管理、示例引導(dǎo)、實(shí)時(shí)可視化等功能，降低業(yè)務(wù)人員使用門檻。

2.智能體層：基于ReAct（推理-行動(dòng)）范式，通過大模型實(shí)現(xiàn)意圖識(shí)別、任務(wù)分解與多步工具調(diào)用，具備自動(dòng)糾錯(cuò)與上下文記憶能力。

3.服務(wù)層：基于FastAPI封裝基礎(chǔ)數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)服務(wù)等API，為智能體提供穩(wěn)定可靠的工具集。

4.數(shù)據(jù)層：通過多源數(shù)據(jù)融合與標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建統(tǒng)一的OD數(shù)據(jù)底座，支撐時(shí)空數(shù)據(jù)的高效查詢與聚合。

核心功能

1.全國(guó)、省、都市圈、城市級(jí)別客流OD矩陣預(yù)測(cè)與峰值預(yù)測(cè)能力

預(yù)測(cè)未來一年全國(guó)、省份、都市圈及具體城市在未來關(guān)鍵時(shí)段（如春運(yùn)、國(guó)慶等）的OD客流矩陣，并精準(zhǔn)鎖定各層級(jí)的客流峰值規(guī)模及出現(xiàn)時(shí)間、變化趨勢(shì)，為運(yùn)力調(diào)度提供前瞻性依據(jù)。

2.省際-省內(nèi)熱門通道預(yù)測(cè)與多維度流量分析能力

支持未來一年全國(guó)及區(qū)域范圍內(nèi)的熱門出行通道預(yù)測(cè)，例如省際熱門出行主干通道TOP30與省內(nèi)熱門出行核心通道TOP10的預(yù)測(cè)與排序，并能結(jié)合時(shí)間趨勢(shì)、方向性流量進(jìn)行多維度對(duì)比分析，清晰揭示人口流動(dòng)的主干通道與動(dòng)態(tài)規(guī)律。

3.極端天氣及突發(fā)事件影響下的研判能力

用戶可通過自然語言直接發(fā)起極端天氣下的復(fù)雜查詢，如“河南湖北等省份有冰雪凍雨天氣，影響的出行人員出行強(qiáng)度指數(shù)多大”，系統(tǒng)自動(dòng)解析意圖、調(diào)用數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)模型，并生成包含結(jié)構(gòu)化結(jié)論、可視化圖表在內(nèi)的綜合研判結(jié)果，輔助預(yù)防極端天氣帶來的負(fù)面影響。

4.歷史研判結(jié)果智能檢索與多期對(duì)比分析能力

集成歷年客流研判結(jié)果知識(shí)庫，支持基于語義的智能檢索與多期數(shù)據(jù)對(duì)比分析。用戶可查詢歷史同期客流特征、重大事件影響評(píng)估等內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)歷史研判經(jīng)驗(yàn)的持續(xù)積累與復(fù)用，提升決策的延續(xù)性與科學(xué)性。

應(yīng)用前景

該智能體系統(tǒng)的實(shí)施應(yīng)用將顯著提升跨區(qū)域人員流動(dòng)監(jiān)測(cè)與管理的整體效能。智能體系統(tǒng)通過實(shí)現(xiàn)客流趨勢(shì)的日級(jí)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，能夠快速響應(yīng)突發(fā)客流波動(dòng)，為運(yùn)力調(diào)度和應(yīng)急指揮提供前瞻性決策支持，有效增強(qiáng)運(yùn)輸服務(wù)的預(yù)見性和適應(yīng)性。預(yù)期應(yīng)用前景包括：

1.支撐交通運(yùn)輸部、省、市各級(jí)行業(yè)管理部門實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域人員流動(dòng)的監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)；

2.重大節(jié)假日、春運(yùn)等關(guān)鍵時(shí)期的客流態(tài)勢(shì)研判與運(yùn)力調(diào)配；

3.支撐高速公路運(yùn)營(yíng)主體實(shí)現(xiàn)車流的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)，提升運(yùn)營(yíng)效率；

4.極端天氣場(chǎng)景下的客流預(yù)測(cè)與應(yīng)急響應(yīng)支撐。

典型對(duì)話場(chǎng)景展示

場(chǎng)景一

預(yù)測(cè)2026年春運(yùn)期間全國(guó)跨區(qū)域人員流動(dòng)出行強(qiáng)度指數(shù)、各省出行強(qiáng)度排序及返程高峰日期。

場(chǎng)景二

河南、湖北等省份有冰雪凍雨天氣，影響的出行人員出行強(qiáng)度指數(shù)多大？

場(chǎng)景三

從春運(yùn)數(shù)據(jù)透析國(guó)家社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征。

來源：中路高科交通科技集團(tuán)有限公司

編發(fā)：辦公室

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