，领导自上而下也构成了更佳的体系，即比以前更为推崇这个事情，有了这个背景银江才有了这个契机在杭州能做到这样的事情。做到这个事情有两个角度，一个是面向交通配上时，优化人员，我们怎么去研发技术产品，有了这些产品之后，我们怎么把人与技术产品串联成原始的体系，现在称作“人机共治的技术理念”。首先我们现在面对了很多交通问题，比如说交通黑点、边界管辖权不明晰，以杭州为事例，大型活动多，占到道施工广泛。
AI方面我们主要是做到大家较为熟知的这些场景，现在的AI水平更加多负责管理一般化的场景，就是说人面对的简单场景和AI面对的一般场景是有极大差距，这些跟我们的技术问题有关系。5套平台级工具在这样的场景下，银江有这么5套平台工具，来辅助交通信号优化配上时团队。其中AI全域交通信号滑动优化系统，主要是负责管理较为有规律简化的，一般化的场景，通俗谈叫基本面的问题。
AI信号专家动态引荐系统，则是当基本面的问题经常出现了略为类似的场景，我们把这些类似的场景小黑出来，基于人的经验，专家的经验展开配上时引荐。针对城市交通信号的掌控指标评价，即现在众所周知的高德、百度、滴滴每个季度、半年、一年公布交通报告，它们从很宏观的角度公布了掌控指标评价，对于这项工作本身，或者是这个工作的方方面面，依然缺少很多分析的评价，基于对这个工作流程的解读，银江研发了很多指标去评价配上时工作的优劣，除此之外，银江还有一个信号配上时基础信息管理系统，这个就是把交通基础设施还有交通方案等都展开了模型简化和档案简化的管理。
再有就是配上时工作管理系统，主要就是牵涉到到工作流程的标准化，以及分析的管理，只不过就是我们把人的工作，变为可用的流程，展开统一和标准的管理。这个就是银江配上时优化平台系统总体架构，最底层是数据和信号控制系统，然后是数据管家和路口管家这两个平台，就是把这些模型都档案化，往北上就是AI工具，主要是两个部分，信号专家和交通医生。对一些较为类似的场景，或者是数据经常出现问题，或者是系统问题，给它展开临床。在这之上，又有了全域交通建模和全域滑动优化的模块，去处置更好的标准化和可预测的一种场景，然后在此之上展开指标和工作东流的标准管理。
这个AI的工具一个较为大的组成部分就是这个全域的优化系统，银江现在做到的全域优化的尝试，目前为止，我在其他地方没听闻过，就是把整个区域构成一个统一目标，比如银江针对高德的交通评价报告，根据它的区域的评价指数，我们把它当作一个目标展开统一优化。AI全域交通信号滑动优化系统现在早已在公司周边的范围落地了大约30个路口的区域，今年下半年不会扩展到130个路口左右，针对该范围区域，银江现在是大约半个小时或者是一个小时对它展开一次滑动优化仿真建模，这个方法总体是基于一个预测掌控的事项。
算法里大约还包括两个部分，一个是通过预测模型或者环境自学，去自学这个区域里的流量，交通信号掌控的方案，还有我们必须注目的结果，比如说行车速度、效率指数，来自学他们之间的关系，最后构成一个对环境监控的起到。另外一个模型就是去搜寻每个路口的交通信号配上时，和环境之间展开对话。
这边的系统展出了未来半个小时或者是1个小时，如果是不用于我们计算出来的和用于我们计算出来的出来的，这两个交通态势展开对比，可以较为直观地看见用于我们引荐出来的方案之后，半个小时之后，交通态势不会再次发生什么样的变化，这个也是基于刚才的预测来说的。虽然说道听得一起这个技术十分先进设备，但是平心而论它不能处置可预测的部分，从理论来说可预测的部分，预测的下限我估算也就是80%左右，只剩的不能预测的交通态势是有随机性的，所以即便我们把这个算法做到得很细致，仍然还是有一些比例无法预测。我们在这之上又变换了一个部分，就叫AI交通信号动态引荐系统。动态引荐系统是说道对于一些局部的路口，一旦经常出现了通行效率指标动态报警，就是之前没预测到的，或者是预测错的，不能展开对系统式的调整，这种调整我们就配上时专家团队以往的经验，将这些调控记录仍然放到后台展开自学，自学的原理就是把每一个路口的相同检测器反应出有的数据特征和人的操作者动作的数据的关联性展开自学。
我们自学的流程大约是这样的，一个是数据来源，就是城市大脑报警，这个是启动时的源头。还有配上时引荐机器人，里面做到了多种算法的融合，里面有算法自由选择机制，这个数据来源也是掌控的方案，和相同监测器的数据。最后输入的结果是掌控方案或者叫超强参数，什么叫超强参数？这个基于杭州SCATS信号控制系统，它里面有一个人工输出的方式，它本身不是一个明确的方案参数，比如说周期值。
在这个系统里面，它是控制参数的参数，比如说大于周期，仅次于周期，这个是几乎基于杭州的实际场景研发出来的算法，引荐出来的结果是限于于杭州SCATS信号控制系统，我们再行把结果印发到信号机。那么这种模型其中主要的两个技术特征，就是我们用了空间的机制还有时间的机制的变换，分为两层，第一层去自学这些空间特性，就是车道跟车道，路口跟路口，它们这些数据的关联度。
第二个层级是自学时间，比如说上一个周期或者是上一个星期的今天等等。目前我们用于的神经网络模型大约有31层，多达20万参数。我们在杭州一个路口检测了我们的算法，引荐出来的一套掌控方案，实质上早已可以较为精确地自学到操作者人员在类似于的数据环境下展开的操作者，甚至可以自学到在某一个方位展开启闭，构建了这样的结果。在这两套AI工具之上，我们现在正在做到研发的就是整体的信号掌控指标评价系统，我们对主城区多达1000个路口还有其他落地的城市，对信号掌控等整体的工作和效能展开了多维度的评价。
也还包括这些路口，人工调配和还有AI调配的比例。说道到刚才的这些技术如何最后变为一个落地方案，就是我们通过点、线、面多层次的这么去融合技术。
首先就就是指区域的角度，可以设置区域的壁垒，将这个区域展开边界的掌控，对关联路口的影响展开分析之后，然后把关联的路口作为一个组团的对象展开掌控。从人的角度来说，有了这些工具平台，最后还是要把它串联一起，变为一个原始的解决方案，我们的规划是获取三个解决方案，这三个阶段都能有适合的方案来解决问题。比如说从0开始，首先是由人进来，显人工的摸清家底，整体机制获取专业的局部优化，在这种基础上获取我们现在说道的HI@AI融合的服务，也就是在十分类似的场景下，是倚赖人，同时人的经验也不会对算法展开反哺。往北上有可能是在较为很远的未来，我们想要基本上构建全AI的方式展开交通信号掌控，但是最少在现阶段，我们还是不会逗留在第二个阶段，就是人工智能和人类智能结合的一个阶段。
我们通过在杭州以及还包括杭州之外的几个城市总结出来的从0开始到获取这样的一个原始服务的工作，大约包括6个方面，一个是基础工作，和基础体制的辨别，再就是数据，组件运营团队以及获取服务，对于就是软件平台的自定义研发部署。针对刚才说道的HI@AI融合，或者是AI在这6个方面做到的工作都是有有所不同的。我们现在除了在杭州获取刚才说道的实操层面的服务，我们还获取多类目其他方位的服务，这些都是每一个城市要展开信号配上时，以及构成一个良性的可循环模式必需的，比如说专题研究、舆情处理、信号通判等等，这些都是面向客户的时候落地总结出来的工作内容。
针对有所不同的城市体量，或者是数据有所不同的基础，我们的服务必需要对每一种基础都相容，我们现在不会把解决方案分为4级，主要就是指城市体量来说，因为每个城市的数据基础有所不同，所以我们的每个服务和工具都要有所权衡和差异化处置。从人的角度上来说一样是有差异的，这个都是要相辅相成的。
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