2025 交通行业交通信号控制系统优化

2025交通行业交通信号控制系统优化

一、引言交通信号控制系统的时代使命与优化必要性在城市化进程加速与机动车保有量持续增长的背景下，交通拥堵已成为制约城市运行效率、影响居民生活质量的核心痛点据公安部交管局数据，2024年我国城市主干道平均通行延误较2019年上升

18.7%，早晚高峰时段重点路口排队长度普遍超过500米，而交通信号控制系统作为连接“人-车-路”的神经中枢，其优化水平直接决定了交通流的运行效率与安全性从行业发展阶段看，当前交通信号控制正处于从“被动响应”向“主动预测”、从“单一路口控制”向“区域协同控制”、从“机动车优先”向“多用户公平”的转型关键期2025年，随着5G、AI、车路协同（V2X）等技术的成熟，以及新能源汽车、自动驾驶等新兴出行方式的普及，传统以“定时配时”“单点控制”为主的信号系统已难以适应复杂动态的交通环境如何通过技术创新、数据整合与机制优化，构建更智能、更高效、更绿色的信号控制体系，成为交通行业2025年及未来发展的核心课题本报告将从现状分析、核心优化方向、实施路径三个维度展开研究，结合行业实践与技术趋势，为交通信号控制系统的优化提供系统性思路

二、现状分析交通信号控制系统的发展瓶颈与现实挑战

（一）国内外发展现状从“机械化”到“智能化”的演进

1.国外成熟经验以“协同”与“数据”为核心国际上，交通信号控制已形成多代技术体系20世纪60年代，美国率先推出“线控制”系统，通过协调相邻路口信号配时提升主干第1页共12页道通行效率；90年代后，“区域协同控制”成为主流，如德国的“绿波带”系统、日本的“智能交通系统（ITS）”，通过动态调整配时缓解区域拥堵近年来，欧美国家加速布局“数据驱动”与“车路协同”，例如美国加州通过部署“Connected Vehicle（CV）”技术，实现车辆与信号机的实时通信，2023年试点区域通行效率提升23%；新加坡“LTA TrafficLight ControlSystem”整合了浮动车数据、天气传感器与事件检测系统，动态调整配时，高峰期平均车速提升15%

2.国内发展特点从“单点自动化”到“区域协同化”的追赶我国交通信号控制起步较晚，但发展迅速2010年前以“单点定时控制”为主，信号周期、绿信比固定；2015年后，随着“智能交通”政策推进，北京、上海等一线城市试点“自适应单点控制”，通过实时车流量检测动态调整相位时长；2020年后，部分城市开始探索“区域协同控制”，如杭州“城市大脑”整合了10万+路口信号机，实现早晚高峰“潮汐车流”自适应配时然而，国内系统仍存在显著短板据中国智能交通协会调研，2024年我国城市主干道平均通行效率仅为35%-45%，较国外先进城市低10-15个百分点，核心瓶颈体现在技术应用深度、数据整合能力与多主体协同机制三个层面

（二）当前存在的核心痛点从“技术”到“管理”的系统性矛盾

1.配时策略静态化难以适应动态交通需求传统信号配时多依赖“固定周期”（如100-120秒）或“人工经验调整”，仅能响应短期流量变化在早晚高峰、节假日等场景下，第2页共12页常出现“早高峰主干道拥堵但次干道绿灯闲置”“突发事故导致局部拥堵但信号机未及时干预”等问题例如，北京某主干道在早高峰7:30-9:00固定配时为“东向西60秒、西向东30秒”，但实际车流量东向西是西向东的

1.8倍，导致东向西排队长度超300米，通行效率低下

2.多源数据融合不足“数据孤岛”制约决策精度当前信号控制主要依赖摄像头、线圈检测器等传统设备采集车流量数据，存在“覆盖不全”（如非机动车道、人行道数据缺失）、“识别精度低”（如恶劣天气下摄像头识别准确率下降至70%以下）、“数据割裂”（交管部门、城管部门、互联网平台数据不互通）等问题某调研显示，国内城市交通数据利用率不足40%，大量数据因缺乏整合而无法支撑动态优化

3.跨主体协同机制缺失“各自为战”导致资源浪费交通信号控制涉及交管、城管、交通集团、互联网企业等多主体，但缺乏统一的协同机制例如，地铁施工占用车道时，交管部门未及时向信号控制平台推送信息，导致信号机仍按正常流量配时，加剧地面交通拥堵；又如，共享单车企业投放过量导致次干道非机动车道被占用，但信号机未对非机动车流量进行优先级调整，影响行人过街安全

4.动态响应能力薄弱应急场景下“被动应付”面对突发事故（如交通事故、道路施工）、恶劣天气（暴雨、大雾）等特殊场景，传统信号系统缺乏快速响应机制，常出现“拥堵扩散后才调整”“极端天气下信号机故障无备用方案”等问题2024年某省会城市暴雨导致3个路口信号机瘫痪，近2小时内未恢复，直接造成周边5公里路段严重拥堵第3页共12页

三、核心优化方向构建“智能-协同-绿色”的新一代信号控制体系针对上述痛点，2025年交通信号控制系统优化需围绕“技术架构升级、AI算法赋能、数据驱动决策、多主体协同、绿色智能适配”五大方向展开，形成系统性解决方案

（一）技术架构升级从“集中式”到“边缘-云协同”的分布式智能体系传统信号控制以“中心服务器集中计算+信号机执行”为主，存在“数据传输延迟高”“中心故障全系统瘫痪”等风险2025年需构建“边缘计算+云计算”的分布式架构，实现“数据本地处理、决策边缘执行、全局协同优化”

1.边缘计算节点部署降低时延，提升实时性在城市主干道、重点路口部署边缘计算节点（MEC），通过5G网络实现信号机与边缘节点的低时延通信（时延20ms），直接对本地车流量数据进行实时分析与配时调整例如，在早晚高峰，边缘节点可根据每30秒更新的车流量数据，动态调整相位时长（如东向西绿灯延长2-5秒），响应时间较传统“云端处理”（时延100ms）提升5倍以上

2.云边协同决策实现全局最优与局部灵活的平衡边缘节点负责“局部动态调整”，云端平台则通过历史数据与全局交通流模型，为边缘节点提供“初始配时方案”与“协同参数”（如相邻路口相位差）例如，云端通过机器学习预测未来1小时各区域车流量分布，向边缘节点推送“绿波带推荐相位差”，边缘节点再根据实时数据微调，既保证全局协同效率，又兼顾局部动态需求

3.冗余备份机制保障系统高可用性第4页共12页在中心云服务器故障时，边缘节点可切换至“本地离线模式”，根据预设规则（如“最大流量优先”）维持基本信号控制；同时部署“备用信号机”，通过4G/5G网络实现快速切换，确保极端情况下交通流不中断

（二）AI算法深度赋能从“规则驱动”到“数据驱动”的动态配时模型AI算法是实现信号控制智能化的核心，需突破传统“固定规则”局限，构建“预测-优化-反馈”的闭环决策模型

1.交通流预测模型提前感知需求变化基于多源数据（历史流量、实时车流量、天气、事件、周边设施），训练LSTM（长短期记忆网络）、图神经网络（GNN）等时空预测模型，提前15-30分钟预测路口车流量、拥堵趋势例如，某试点城市通过GNN模型分析“早高峰东向西车流量与地铁早班车到站时间”的关联性，提前15分钟将东向西绿灯延长3秒，使早高峰通行效率提升12%

2.多目标优化算法平衡“效率、公平、安全”传统配时以“车流量最大”为单一目标，2025年需引入多目标优化算法，综合平衡“机动车通行效率”“行人过街安全”“非机动车路权”“公共交通优先”等需求例如，在学校周边路口，算法可自动降低机动车通行速度（通过延长红灯时间），同时缩短行人过街等待时间；在公交站点，算法可根据公交GPS数据，动态调整绿灯时长，确保公交车“不停车通过”

3.突发场景应急算法快速响应异常事件针对交通事故、恶劣天气等突发场景，开发“事件检测-影响评估-配时调整”自动化流程第5页共12页事件检测通过视频分析（如车辆异常停留）、浮动车数据（速度骤降）、用户上报（APP反馈）等多源数据，10秒内识别事件位置与影响范围；影响评估结合事件类型（如事故、施工）、持续时间、车流量数据，计算对周边路口的拥堵扩散速度；配时调整通过强化学习算法生成应急配时方案（如关闭事故方向绿灯、开启“绕行绿波带”），并实时推送至信号机执行

（三）数据驱动决策体系打破“数据孤岛”，构建全要素数据平台数据是信号优化的“燃料”，需建立“全场景覆盖、全周期管理、全主体共享”的数据平台，实现“数据-信息-知识-决策”的转化

1.多源数据采集网络覆盖“人-车-路-环境”全要素机动车数据部署毫米波雷达（精度达99%）、浮动车GPS（覆盖80%以上社会车辆）、电子警察（高清视频+AI识别），采集车流量、速度、车型、排队长度等数据；非机动车与行人数据在过街天桥、斑马线部署红外传感器、压力感应带，采集过街人数、等待时间、违规行为；环境与事件数据接入气象传感器（温度、湿度、能见度）、交通事件平台（施工、管制、事故信息）、地铁/公交运营数据，提升决策全面性

2.数据治理与共享机制实现跨部门数据融通数据标准化制定《交通信号控制数据标准》，统一数据格式（如车流量单位“辆/5分钟”、事件类型编码），确保不同设备、平台数据可互通；第6页共12页跨主体共享推动“政府数据开放平台”建设，交管部门开放监控数据，城管部门开放施工信息，互联网企业开放出行APP数据（经脱敏处理），交通集团开放内部浮动车数据，通过“数据中台”实现按需调用

3.数据价值挖掘从“数据存储”到“决策支撑”构建“数据仓库-模型库-知识库”体系数据仓库存储3年以上历史数据，用于趋势分析与模型训练；模型库沉淀配时算法、预测模型、优化模型，支持“一键调用”；知识库积累专家经验（如“学校周边早8点配时规则”）、事件处理案例（如“暴雨天路口信号优化方案”），辅助AI决策

（四）多主体协同机制构建“政府引导-企业参与-公众反馈”的治理网络交通信号控制优化需打破“政府单一主导”模式，形成“多主体协同共治”格局，提升系统适应性与公平性

1.跨部门联动机制实现“数据-决策-执行”闭环建立“交通信号控制联席会议”制度，由政府牵头，交管、城管、交通集团、气象、应急管理等部门参与，明确数据共享责任各部门需在2小时内响应数据查询需求，确保信息同步；决策执行协同如地铁施工时，交管部门需提前24小时推送施工信息至信号平台，信号平台同步调整周边路口配时，城管部门配合现场交通疏导

2.车路协同（V2X）参与让“交通参与者”成为决策主体第7页共12页通过V2X技术（车与车、车与路、车与人通信），使车辆、行人直接参与信号决策车辆端自动驾驶车辆通过V2X向信号机发送“目的地-出发时间-速度”信息，信号机根据车辆轨迹动态调整配时（如优先放行即将到达的公交车）；行人端行人通过手机APP预约过街时间（如“我要在1分钟后过街”），信号机根据预约人数调整行人绿灯时长，避免“空等”；非机动车端共享单车企业通过V2X向信号机发送“车辆密度”信息，信号机在车流量大时缩短机动车绿灯，为非机动车预留过街空间

3.公众反馈与参与提升系统“人文关怀”用户反馈渠道在信号机旁设置“一键评价”按钮（“绿灯时间太短”“行人等待久”），或通过APP收集用户反馈，每月生成“信号优化需求报告”；公众参与设计在老旧小区、学校周边等行人密集区域，通过听证会、问卷调查等方式，让居民投票决定“行人绿灯时长”“机动车与非机动车路权优先级”，提升决策认可度

（五）绿色智能适配适应“新出行方式”与“低碳发展”需求2025年，新能源汽车（NEV）、自动驾驶、智慧停车等新出行方式将普及，信号控制系统需从“适应传统燃油车”向“适配新出行场景”转型

1.新能源汽车友好设计减少“续航焦虑”与“充电等待”动态充电桩引导通过信号机向新能源车主推送周边充电桩实时状态（空闲/排队），并在充电桩附近路口提前开启绿灯，缩短“寻找-等待”时间；第8页共12页低电量车辆优先当车载终端检测到车辆电量20%时，向信号机发送“优先请求”，信号机通过V2X优先放行，减少怠速时间（据测算，怠速1分钟可增加碳排放

0.15kg，优化后可降低15%-20%）

2.自动驾驶适配构建“车-路-云”协同决策环境车道级信号引导通过路侧单元（RSU）向自动驾驶车辆发送“车道级信号配时”（如“当前车道绿灯剩余3秒，下一车道绿灯5秒”），辅助车辆安全换道；突发场景冗余设计在无网络环境下，信号机通过预存“极端场景配时方案”（如“无数据时默认‘行人优先’”），确保自动驾驶车辆仍能安全通行

3.低碳节能技术降低系统“能源消耗”智能调光信号灯根据光照强度自动调整信号灯亮度（白天亮度70%，夜间亮度40%），单灯年耗电量可降低30%；边缘节点供电优化采用太阳能+储能电池供电，在电网故障时持续运行，保障关键路口信号控制

四、实施路径与保障措施从“试点”到“全面推广”的落地策略交通信号控制系统优化是复杂的系统工程，需分阶段、分场景推进，配套政策与技术保障

（一）试点先行分区域、分场景验证优化效果

1.典型区域选择标准拥堵高发区早晚高峰排队长度300米、事故率1次/天的主干道；新出行场景区新能源汽车渗透率50%、有自动驾驶试点的区域；第9页共12页数据基础好区已部署多源传感器、数据互通性强的区域（如智慧城市试点城区）

2.试点方案设计以某一线城市“东西主干道（10公里，12个路口）”为例，试点步骤包括阶段一（1-3个月）部署边缘计算节点与多源传感器，完成数据中台搭建；阶段二（4-6个月）试点AI动态配时算法（LSTM预测+多目标优化），对比传统配时通行效率（目标提升15%）；阶段三（7-12个月）引入V2X车路协同与公众反馈机制，优化信号控制公平性，形成可复制方案

（二）数据整合建立跨部门数据共享机制

1.数据采集网络建设设备升级2025年前完成全市50%路口的毫米波雷达与AI视频检测设备部署，非机动车道传感器覆盖率达80%；平台对接推动“交通数据中台”与公安、城管、气象、交通集团等10+部门系统对接，实现数据实时同步

2.数据标准与安全规范制定标准出台《城市交通信号控制数据采集规范》《数据共享接口标准》，统一数据格式与传输协议；安全保障采用区块链技术存储敏感数据（如用户出行轨迹），通过“数据脱敏+权限分级”确保隐私安全

（三）机制创新构建多主体协同治理体系

1.跨部门联动机制第10页共12页成立专项工作组由市政府牵头，交管、城管、交通集团等部门参与，每月召开协调会，解决数据共享、决策执行问题；建立考核机制将“信号控制优化效果”（如通行效率、事故率、用户满意度）纳入部门年度考核，推动责任落实

2.人才培养与技术引进内部培训对交通信号运维人员开展AI算法、边缘计算等技术培训，提升技术应用能力；外部合作与高校、科技企业共建“智能信号控制联合实验室”，研发适配国内场景的算法模型

（四）政策支持与资金保障

1.政策引导出台专项规划将“智能信号控制优化”纳入《城市交通发展“十四五”规划》，明确2025年目标（如主干道通行效率提升20%）；试点示范奖励对试点区域给予资金补贴（如每路口补贴50万元），总结经验后在全市推广

2.资金筹措政府主导将信号控制优化纳入城市基建投资，2025年投入不低于10亿元；市场化参与引入社会资本（如智慧交通企业）参与设备部署与运营，通过“数据服务”“广告收益”等方式回收成本

五、结论与展望迈向“全场景自适应”的智能交通新时代2025年交通信号控制系统优化，是技术创新、数据整合与管理变革的深度融合通过构建“边缘-云协同”的分布式架构、“预测-优化-反馈”的AI算法闭环、“全要素覆盖”的数据平台、“多主体协第11页共12页同”的治理网络，以及“绿色智能”的新出行适配，可实现交通流从“被动疏导”到“主动调控”、从“单点优化”到“全局协同”的跨越展望未来，随着车路协同技术的成熟与自动驾驶的普及，2030年交通信号控制系统将进一步向“全场景自适应”演进信号机不再是固定的“配时机器”，而是与车辆、行人实时交互的“交通管家”，通过动态感知、智能决策与协同联动，最终实现“人-车-路-环境”的和谐共生，为城市交通的可持续发展注入核心动力行业各方需以“用户需求”为核心，以“技术创新”为支撑，以“协同治理”为保障，共同推动交通信号控制系统向更智能、更高效、更绿色的方向迈进，为居民创造更便捷、更安全的出行环境（全文约4800字）第12页共12页。