交通營運 AI 工具
TrafficOps 透過產品 API、平台工具、AI Engine 預測和模擬服務，以及審閱工作流程提供 AI 輔助能力。目標是協助營運人員理解壅塞風險、對比場景選項、準備行動計畫，並保留可追溯決策證據。
當實施團隊需要了解 TrafficOps 哪些介面可被應用或經授權的 Agent 工作流程呼叫、哪些輸出需要審閱，以及如何結合 DFS、模擬、Inspector 和 ECM 時，請使用本頁。
工具層
| 層級 | 主要使用者 | 存取邊界 | 輸出類型 |
|---|---|---|---|
/api/v1/trafficops/* 產品 API | TrafficOps UI 和已核准的後端工作流程 | TrafficOps 模組啟用狀態和產品權限 | 儀表板、佇列、快照、流量 KPI、事件、設備狀態、規則、報表、工作流程動作和模擬記錄 |
| 平台工具 | 已核准的 Agent 工作流程 | 工具框架權限和租戶範圍內的知識圖譜存取 | 用於檢查站審閱的 analyze_traffic_flow 與 predict_wait_time 輸出 |
| AI Engine TrafficOps 服務 | 產品服務和受控後端任務 | 服務驗證和專案配置 | 預測、主動預警、監控狀態、what-if 對比、最佳化、校準和場景分析 |
| DES/DAG 模擬 | 營運規劃人員和模擬審閱人員 | 模擬權限、引擎可用性和場景輸入驗證 | 執行結果、佇列指標、吞吐、等待時間、瓶頸、回放/匯出資料和場景對比 |
| DFS | 資料負責人和整合團隊 | DFS 連接器、對應、資料集和品質審閱權限 | 已準備的到達、佇列、事件、設備、人員、排班和佈局資料集 |
| ECM 與工作流程 | 營運負責人和審閱人員 | 文件和工作流程權限 | 事件報告、what-if 文件、行動計畫狀態和審閱證據 |
向 Agent 工作流程開放前，應在目標環境中發現執行時工具可用性。
推薦 AI 輔助流程
平台工具
平台工具框架目前暴露以下 TrafficOps 工具：
| 工具 | 用途 | 輸入 | 需要審閱的輸出 |
|---|---|---|---|
analyze_traffic_flow | 基於檢查站身份和關聯通道上下文分析交通流。 | checkpointId，可選 period。 | 檢查站 ID、關聯通道數量、週期、交通摘要、瓶頸通道和建議。 |
predict_wait_time | 針對檢查站或通道，在選定預測範圍內預測等待時間。 | checkpointId，可選 laneId，可選 horizonMinutes。 | 預測時間線、等待時間值、信賴度、模型識別、檢查站 ID 和提供時的通道 ID。 |
這些工具用於審閱和決策支援。呼叫方應保留檢查站、時間窗口、輸入參數、來源資料狀態和審閱決定。
AI Engine 服務
TrafficOps AI Engine 服務支援預測、場景對比、最佳化、校準和模擬：
| 服務區域 | 示例 endpoint | 審閱重點 |
|---|---|---|
| 預測與模式分析 | /ai/trafficops/forecast, /ai/trafficops/patterns, /ai/trafficops/proactive-alerts | 預測窗口、檢查站、SLA 閾值、需求模式、預警觸發和來源資料新鮮度。 |
| 監控工作流程 | /ai/trafficops/monitor, /ai/trafficops/monitor/scenarios, /ai/trafficops/monitor/approve, /ai/trafficops/monitor/dismiss | 目前風險狀態、擬議行動、審閱決定和行動計畫狀態。 |
| What-if 對比 | /ai/trafficops/what-if, /ai/whatif/run, /ai/whatif/batch, /ai/whatif/submit | 基線、覆蓋參數、引擎類型、對比指標、信賴度和執行狀態。 |
| 最佳化 | /ai/trafficops/optimize, /ai/optimize/trafficops | 預算、單位人員成本、主 KPI、Pareto 選項和選定建議。 |
| 校準 | /ai/trafficops/calibrate, /ai/trafficops/calibration/status, /ai/trafficops/calibration/drift, /ai/trafficops/calibration/history | 校準範圍、資料天數、漂移狀態、排程器狀態和模型更新歷史。 |
| DES/DAG 模擬 | /ai/des/run, /ai/des/batch-run, /ai/des/runs, /ai/des/runs/{runId}, /ai/des/runs/{runId}/export, /ai/des/runs/{runId}/replay.ndjson | 場景類型、場景 ID、模擬時長、重複次數、人員排班、故障配置、回放和匯出包。 |
| 場景包與道路網路 | /ai/packages/{package_key}/scenes, /ai/packages/{package_key}/roads/*, /ai/packages/{package_key}/whatif/*, /ai/packages/{package_key}/simulate | 場景包啟用狀態、場景定義、路線圖、預設、模擬輸入和結果解釋。 |
| 佈局匯入 | /ai/cad-import/*, /ai/packages/{package_key}/dxf/import | 匯入佈局、識別實體、圖層提示、模擬準備狀態和審閱負責人。 |
只啟用符合專案範圍和資料準備狀態的服務。場景假設和結果解釋應保存在審閱記錄中。
資料準備
TrafficOps AI 輔助能力依賴可審閱的資料包：
| 資料 | 重要性 |
|---|---|
| 檢查站與通道身份 | 把儀表板、工具、快照、路線、模擬和行動計畫連接到同一營運物件。 |
| 到達與佇列歷史 | 為預測和 what-if 分析提供需求、等待時間和吞吐上下文。 |
| 人員與排班資料 | 驅動容量、班次規劃、最佳化和行動可行性分析。 |
| 事件與密度記錄 | 為回應規劃提供安全、壅塞和回放上下文。 |
| 設備健康與配置 | 連接服務時間假設、通道可用性、靈敏度和維護規劃。 |
| 佈局與路線圖 | 在啟用時支援場景審閱、CAD/DXF 匯入、DES/DAG 模擬和道路網路分析。 |
| 規則與 SLA 目標 | 定義預警、監控工作流程、報表和行動審批使用的閾值。 |
開放自動審閱前，請先使用 Data Fusion Services 和 DFS 快速開始。
場景與模擬指南
當團隊需要在變更營運前對比方案時，使用 what-if 和 DES/DAG 模擬：
| 場景類型 | 常見輸入 | 需要審閱的輸出 |
|---|---|---|
| 人員調整 | 檢查站、人員數量、單位人員成本、班次窗口、目標 KPI。 | 平均等待、P95 等待、吞吐、佇列規模和成本權衡。 |
| 通道或檢查站容量 | 通道數量、服務時間、方向、開閉狀態、故障假設。 | 瓶頸轉移、利用率、等待分布和通道影響。 |
| 車輛或貨檢事件 | 事件位置、受影響通道、持續時間、需求窗口。 | 佇列增長、預期恢復、受影響吞吐和回應選項。 |
| 密度壅塞 | 密度閾值、平面網格、所選時間窗口。 | 紅黃單元、事件關聯、回應說明和回放證據。 |
| 多區域擾動 | 區域、路線、事件時間線、韌性假設。 | 區域 KPI 變化、時間線和跨區域影響。 |
模擬輸出用於規劃，應結合本地約束、人員規則和現場負責人判斷後再行動。
建議的 Agent 回答結構
當 AI 助手總結 TrafficOps 風險時，建議使用穩定格式：
| 部分 | 內容 |
|---|---|
| 範圍 | 租戶、站點、設施、檢查站、通道、方向、時間窗口和選定流量。 |
| 目前狀態 | 吞吐、佇列長度、平均等待、P95 等待、利用率、事件、密度和 SLA 狀態。 |
| 證據 | 來源記錄、通道快照、到達歷史、人員排班、模擬輸入、事件說明和工具輸出。 |
| 選項 | 按優先級排列的人員、通道、事件或維護選項，並附預期影響和假設。 |
| 交接 | 行動計畫、事件任務、報表、工單或現場核驗請求。 |
驗證清單
- 工作流程執行在正確的租戶、站點、檢查站、通道、方向和時間窗口下。
- 呼叫方具備讀取、模擬、報表、工作流程或寫入動作所需權限。
- 檢查站、通道、到達、佇列、人員、設備、事件和路線 ID 解析到同一營運模型。
- 預測或 what-if 輸出包含輸入參數、時間窗口、場景假設，以及可用時的信賴度或執行元資料。
- 建議標明行動負責人，並在核准前保持審閱狀態。
- 任何通道、人員、事件或維護行動都記錄決策狀態和回饋。
- 用於交接的報表、匯出檔案、回放檔案或 ECM 文件隨營運審閱包保存。