智慧城市实验室近期在一段含6个路口的老城区干线上，完成了信号配时AI的阶段性实验。思路不是用模型替掉信号机，而是把配时方案当作可搜索参数：先用路口雷视与线圈数据估计各流向到达率和排队长度，再用仿真结合贝叶斯优化，在候选周期、绿信比、相位差中寻优；方案下发前必须通过安全约束校验，包括最小绿、行人过街时间和协调相位关系。
已取得的进展：① 早高峰干线平均停车次数由2.3次降至1.8次，单路口平均延误下降约10%，晚高峰改善幅度略小；② 在两个缺少历史数据的新路口，用仿真预训练冷启动，约两天收敛到可用方案。
下一步计划：把单路口寻优扩展为多路口滚动协调，接入公交GPS实现有限度的公交优先；同时评估雨天与节假日到达率漂移下的退化边界，避免方案过拟合工作日平峰。
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