城市路口信号配时AI优化：从固定周期到动态微调

智慧城市实验室近期在试点区域完成一轮路口信号配时优化实验。方案不替换既有信号机，而是在原配时方案之上叠加一层轻量策略：以路口线圈与视频检测的历史流量、排队长度为输入，训练15分钟粒度的短时需求预测模型，再由规则求解器给出各相位绿信比微调建议，经人工确认后下发。

阶段性进展：

• 覆盖12个路口，平峰时段车均延误下降约8%，主干道早高峰排队长度减少约6%；收益集中在饱和度0.6~0.85区间，过饱和状态下改善有限，未出现明显反向波动。
• 下一步计划：加入公交与应急车辆优先约束，将离线模型改为在线增量更新，并连续运行三个月以上验证稳定性与对相邻路口的溢出影响。

结论上仍偏保守：该路线适合作为既有配时方案的辅助层，而非全量替代。