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最近幾個月，開車來北京大學人民醫院西直門院區就診的患者驚喜地發現，進院停車再也不需要排大長隊了。動輒綿延數百米的車隊消失了，周邊道路也變得暢通起來，高峰期排隊進院時間從過去經常1個多小時，減少至現在10多分鐘，時間節約近80%。
記者日前從北京市西城區城市管理委員會獲悉，該部門攜手阿里云建設的數字應用系統，通過分流停車位、改善落客點、智能誘導停車等組合措施，推進對北京大學人民醫院、宏廟小學等區內局部擁堵路段的有效治理。
北京市西城區是首都功能核心區，區內擁有豐富的教育和醫療資源。工作日早晚高峰期間，醫院、學校、商圈等優質資源的周邊路網是局部擁堵路段的集中點，也是導致整個城區交通擁堵指數居高不下的源頭。
2022年初，北京市西城區城市管理委員會與阿里云合作，建設了西城區“綜合交通治理輔助決策系統”，借此掌握西城區的全域交通全景運行態勢、交通出行需求的特征規律，并對醫院、學校等重點交通瓶頸問題進行溯源分析，做到“手中有數”。
“借助這套系統，并聯動交管部門、街道辦、醫院等多部門，我們有效治理了北京大學人民醫院周邊的交通秩序?！北本┦形鞒菂^城市管理委員會交通綜合科科長牛皓介紹，管理人員通過數字系統掌握了醫院周邊的車輛停放規律、周邊停車場車位資源占用以及共享單車停放情況。并且在這些數據的基礎上，提出了醫護人員車位向周邊分流、改善醫院落客地點、誘導停車、智能調度共享單車等一套組合式交通整治建議。
以往由于缺乏數據分析支撐，治理擁堵問題往往依靠經驗，以“先試一試”的方式，逐步地進行治理工作，進展緩慢，且經常出現超出預估范圍的問題。“現在，治理措施的效果在實施前就能通過系統仿真大概預估成效，提升了我們的決策效率，也降低了試錯成本。”牛皓表示。
據阿里云交付項目管理專家衛世昌介紹，“綜合交通治理輔助決策系統”接入市交通委、西城區大數據平臺、互聯網企業等10大類60多項數據資源，結合路網微觀診斷評價模型和深度圖網絡時空擴散模型，開展重點區域微循環仿真，模擬實際車流軌跡、路口流量、路段車速等運行狀態數據，實現數智交通“評診治估”閉環，打通線上線下協同治理，實現對西城區交通潛在運行規律的挖掘、異常狀況的動態識別和發展態勢的預測，為制定綜合交通治理計劃和治理措施提供決策支持。
西城區城市管理委員會副主任姚猛表示，醫院、學校周邊交通環境的治理，是每年城市管理的重點內容。數字技術的引入，提升了城市管理工作的智能化和精細化水平，讓管理部門實現了工作和思維方式的轉變，打開了城市管理的“廣闊天地”。本次項目的成功之處，也將作為經驗復制推廣至西城區其他醫院及小學。
據了解，除重點地區交通治理之外，西城區在垃圾分類、市容管理等其他城市管理工作場景中，也在與阿里云展開合作，進一步加大數字技術的使用力度，著眼科技賦能，提升城市管理工作的數字化、精細化、智能化水平。
（文章來源：經濟參考網）
標簽： 科技+數據
