AI路口信号配时实验：多时段流量与绿信比

信号配时优化不缺算法，缺的是可回退的落地路径。本期实验中，我们选取城区一条含 3 个连续路口的支干道片区，先用地磁与视频检测数据重建各时段的流量与排队长度估计，用离线仿真校准周期、绿信比与相位差；上线阶段采用影子模式——AI 只生成配时建议，信号机仍执行原方案，系统同步比对两套方案的预期延误，人工确认无异常后才在平峰时段小范围切换。

要点一（进展）：平峰时段试点路段车均延误下降约 8%~12%，干线停车次数有所减少；高峰时段未观察到明显劣化，但受行人过街相位与左转保护约束，单点优化空间有限。以上为试点路段统计，样本量偏小，暂不外推。

要点二（下一步）：把配时从单点扩展到干道协调，引入公交优先与应急车辆通行请求，并补齐检测器失效时的降级策略与一键回滚机制，确保任何自动调整都可被人工接管。