9 月 23 日，记者了解到，今年 8 月首个以浮动车轨迹作为数据基础的 " 智慧信号灯 " 落地南京。通过近一个月的试行数据显示，高庙路和罗塘路早晚高峰期的交通延误时间均下降超过 10%。据悉，该项目为南京市建邺区信息中心及南京交警四大队与滴滴智慧交通合作，将 " 互联网 + 大数据 " 应用于红绿灯，缓解城市拥堵。
高庙路和罗塘路是南京市建邺区奥南片区两条主要的东西向交通要道，承担着东西向的城市通行重任。为了进一步改善该区域的交通状况，南京交警四大队联合滴滴智慧交通试行 " 智慧信号灯 "，通过对卡口、线圈、地磁等数据进行分析，结合滴滴平台的浮动车轨迹数据，重点对罗塘路、高庙路东西方向开展了自适应双向绿波带协调优化工作。
自适应双向绿波带协调即指自动控制机通过实时感知不同时段车流行驶的速度，自动对各个路口的绿灯开始时间进行实时调整，在不改变驾驶员驾驶习惯的情况下，对绿波带进行协调优化，确保车流到达每个路口时，正好遇到 " 绿灯 "，从而降低路段延误时间，提升通行效率。数据监测显示，自项目实施以来，高庙路和罗塘路路段，工作日早高峰平均延误时间下降 12.34%，晚高峰平均延误时间下降 15.32%。在停车次数方面，工作日晚高峰停车次数下降 12.95%，早高峰下降 14.73%。
据滴滴智慧交通相关项目负责人介绍，此次南京建邺区试行的 " 智慧信号灯 "，不是传统的 " 一次性 " 红绿灯配时优化方案，而是具有极强的可复制性。通过对浮动车轨迹、地磁、卡口等数据的验证，可以推导出路口的全量交通信息。将信息输入模型中，通过调整参数，可以 " 仿真 " 呈现不同优化方案实施之后的交通通行状况，进而给出最优方案。优化方案实施之后，还可以根据实时的轨迹数据变化对方案实际效果进行分析，实现方案的快速迭代、优化，让 " 智慧信号灯 " 持续进化。
南京市公安局交通管理局四大队王军副大队长表示，这一 " 智慧信号灯 " 落地南京建邺区，反映出建邺区信息中心及南京交警四大队打破了原有的交通流信息采集模式，运用大数据来优化调整信号灯配时，为解决城市道路拥堵提供了新的思路。
据了解，基于高庙路和罗塘路的试行经验，建邺区信息中心及南京交警四大队还将与滴滴智慧交通继续合作，在建邺区的其他路段逐步推行 " 智慧信号灯 "，帮助提升建邺区整体的城市出行效率，为建邺区市民带来更便捷、更高效的出行体验。
