Trung tâm Nghiên cứu Liên doanh SEU-TranStar là một nền tảng đổi mới hợp tác hàng đầu được thành lập bởi Trường Giao thông Vận tải thuộc Đại học Đông Nam Á (SEU) và Công ty TNHH Công nghệ Giao thông Vận tải Nam Kinh TranStar, nhằm mục đích tích hợp sâu rộng giữa ngành công nghiệp, học thuật và nghiên cứu. Trường Giao thông Vận tải của SEU được công nhận rộng rãi là một trong những trường hàng đầu quốc gia về kỹ thuật giao thông vận tải. Trường có một ngành học đạt chuẩn "Hạng Nhất kép" và đạt xếp hạng A+ trong đánh giá môn học chính thức của Trung Quốc. Với bề dày kinh nghiệm nghiên cứu và đội ngũ giảng viên xuất sắc, trường đã xây dựng được thế mạnh bền vững trong quy hoạch giao thông, quản lý giao thông và hệ thống giao thông thông minh. Nanjing TranStar mang đến kinh nghiệm thực tiễn sâu rộng và năng lực nghiên cứu và phát triển đã được chứng minh, với chuyên môn vững chắc trong lĩnh vực tin học giao thông và hỗ trợ ra quyết định dựa trên mô phỏng.
Tận dụng sức mạnh tổng hợp này, Trung tâm tập trung vào các công nghệ chủ chốt trong mô hình hóa hệ thống giao thông và hỗ trợ ra quyết định. Giải pháp hàng đầu của Trung tâm, nền tảng TranStar, đã được phát triển trong hơn 30 năm. Bao gồm Phiên bản Giao thông Đô thị, Phiên bản Giao thông Toàn diện và Mô hình Giao thông Quy mô lớn dựa trên Trí tuệ Nhân tạo, nền tảng này cung cấp sự hỗ trợ quan trọng cho dự báo nhu cầu, tối ưu hóa mạng lưới và quản lý tình huống khẩn cấp. Trong tương lai, Trung tâm cam kết cung cấp cho các cơ quan chính phủ và khách hàng trong ngành các dịch vụ tư vấn và kỹ thuật toàn diện, thúc đẩy số hóa, cải tiến và nâng cao trí tuệ của các hệ thống giao thông hiện đại.
TranStar – Phiên bản Vận tải Đô thị
TranStar – Urban Transportation Edition là một trong số ít các hệ thống phần mềm phân tích giao thông được phát triển trong nước tại Trung Quốc với đầy đủ quyền sở hữu trí tuệ độc lập. Hiện tại, đây cũng là nền tảng mô phỏng duy nhất của Trung Quốc có khả năng cạnh tranh với các phần mềm phân tích giao thông hàng đầu quốc tế.
Với TranStar, người dùng có thể nhanh chóng nắm bắt tình trạng hoạt động của hệ thống giao thông đô thị, chẩn đoán các vấn đề hiện có và đánh giá tác động tiềm tàng của các dự án quy hoạch và thiết kế. Nền tảng này cho phép tích hợp dữ liệu cơ bản từ nhiều nguồn, biểu diễn cấu trúc mạng theo cấp bậc, tích hợp các chức năng hệ thống, phân tích dữ liệu định lượng, hiển thị trực quan và tương tác người-máy theo thời gian thực.
TranStar hỗ trợ hiệu quả việc giải quyết các vấn đề giao thông đô thị, hỗ trợ xây dựng các phương án quy hoạch giao thông và cung cấp hỗ trợ toàn diện cho sự phát triển của các hệ thống giao thông thông minh trong tương lai. Nó đóng vai trò là nền tảng cơ bản. .
N Các tính năng chính:
1. Xử lý dữ liệu đa nguồn (RFID, GPS, khảo sát du lịch)
2. OSM+ xây dựng mạng lưới nhanh chóng — mạng lưới đô thị chỉ trong vài giây
3. Phân định TAZ tự động dựa trên dân số, ánh sáng và cấu trúc mạng.
4. Ba mô-đun phân tích cốt lõi: dự báo nhu cầu, phân tích giao thông công cộng, phân tích hoạt động giao thông.
5. Quy trình làm việc chỉ với một cú nhấp chuột dành cho người không chuyên — hỗ trợ thiết kế giao thông vi mô, đường một chiều, làn đường xe buýt.
TranStar – Phiên bản vận tải toàn diện
TranStar – Comprehensive Transportation Edition là một nền tảng mô phỏng và phân tích được thiết kế cho các hệ thống giao thông toàn diện ở cấp khu vực và vùng đô thị. Được xây dựng dựa trên cơ sở dữ liệu giao thông toàn diện, phần mềm này cung cấp các khả năng mô hình hóa, mô phỏng và đánh giá mạnh mẽ.
Nền tảng này có thể áp dụng cho quy hoạch mạng lưới toàn diện cho các khu vực và cụm đô thị, nghiên cứu tính khả thi của các dự án kỹ thuật giao thông, thẩm định dự án và quản lý giao thông đa mạng lưới. Môi trường mô phỏng một chạm hướng đến doanh nghiệp được cung cấp để tạo ra các kết quả phân tích và đánh giá chi tiết cho các nhiệm vụ lập kế hoạch, thiết kế, xây dựng, quản lý và kiểm soát trên nhiều lĩnh vực ứng dụng.
N Các tính năng chính:
1. Tích hợp đa phương thức: Chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu đa nguồn không đồng nhất để nhanh chóng xây dựng và tích hợp chính xác các mạng lưới giao thông bao gồm đường bộ, đường sắt, đường thủy, hàng không và đường ống.
2. Định lượng tích hợp: Thiết lập khuôn khổ mô hình cân bằng cung cầu cho các mạng lưới giao thông phối hợp, hỗ trợ phân tích định lượng về vận tải hành khách đa phương thức và vận tải hàng hóa đa phương thức.
3. Điều phối toàn diện: Cung cấp sáu mô-đun phân tích, bao gồm thu thập dữ liệu mạng, phân tích cấu trúc, phân tích nhu cầu hệ thống, phân tích hoạt động hệ thống, phân tích dựa trên kịch bản và đánh giá định lượng.
4. Ứng dụng đa kịch bản: Hỗ trợ phân tích vận tải hành khách và hàng hóa tích hợp cũng như các nghiên cứu mạng lưới chuyên biệt, góp phần phát triển các mạng lưới giao thông tích hợp, các trung tâm trung chuyển hành khách đa phương thức và các khu đô thị hiện đại.
TranStar – Mô hình vận tải cỡ lớn
TranStar – Transportation Large Model (TLM) Edition tập trung vào sáu lĩnh vực chính: cải tạo và quản trị đô thị, quy hoạch và xây dựng cơ sở hạ tầng giao thông, vận hành và tổ chức giao thông công cộng, quản lý và kiểm soát giao thông đường bộ, vận tải tổng hợp bên ngoài và đánh giá chính sách giao thông.
Thông qua việc tích hợp sâu rộng với các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, nền tảng này xây dựng một hệ thống ra quyết định thông minh toàn diện, bao gồm thiết kế giải pháp hỗ trợ bởi AI, đối sánh và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn, mô phỏng giao thông hợp tác đa tác nhân và đánh giá hệ thống với khả năng tạo báo cáo tự động.
Quy trình làm việc đầy đủ hỗ trợ đối thoại nhiều vòng, suy luận theo ngữ cảnh, thực thi tác vụ tự động và tối ưu hóa kịch bản lặp đi lặp lại. Nó cung cấp các thao tác trực quan cho người không chuyên trong khi đáp ứng các yêu cầu phân tích nâng cao của các chuyên gia, trao quyền cho người dùng ở các cấp độ khác nhau thực hiện việc ra quyết định giao thông thông minh.
N Các tính năng chính
1. Nhập liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên — chuyển các yêu cầu mơ hồ thành các nhiệm vụ có cấu trúc.
2. Sáu lĩnh vực cốt lõi: cải tạo đô thị, quy hoạch cơ sở hạ tầng, vận hành giao thông công cộng, quản lý giao thông, vận tải ngoại vi, đánh giá chính sách.
3. Hợp tác đa tác nhân — Các tác nhân AI xử lý việc thu thập dữ liệu, lập mô hình, mô phỏng, đánh giá và trực quan hóa.
4. Đánh giá đa cấp độ — từ hiệu quả di chuyển của hành khách đến hiệu suất mạng lưới, mức tiêu thụ năng lượng và lợi ích kinh tế.
5. Tạo báo cáo tự động — văn bản, biểu đồ và chỉ số với khả năng tùy chỉnh hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.
6. Hệ thống tự phát triển — xác định các điểm nghẽn, đề xuất các giải pháp tối ưu hóa và liên tục cập nhật các kịch bản và chiến lược.
