智慧城市实验室近期在一条含 8 个路口的干线走廊上，完成了信号配时推荐模型的小规模路侧验证。我们不追求"全局最优"的宏大叙事，而是把问题拆成可验证的两步：先用路口既有线圈与视频检测数据估计各流向的排队长度与到达率，再以排队消散为目标，在最小绿、最大绿与相位差约束内生成候选配时方案，交由既有信号机执行。
进展：模型在早高峰对主干流向的相位时长给出建议，试点路口平均排队长度下降约 12%，支路等待时间无明显恶化；单次推理在路侧边缘盒上耗时低于 200ms，可落在一个信号周期内的决策窗口。
需说明的是，路口间相位差仍沿用人工经验值，模型目前只做单点建议，效果受相邻路口影响较大；检测器漂移也会带来排队估计偏差。
下一步计划：把相邻路口纳入同一决策链路，尝试基于上游到达曲线的相位差推荐；同时补齐公交与应急车辆优先的约束条件，让建议方案更接近可直接下发的形态。
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