行业痛点与传统瓶颈
交通序列受节假日、天气、大型活动与突发事件驱动，呈现强烈的体制切换与局部拥堵传播。传统统计模型与单点阈值在高峰转折与异常事件前常失效，且难以把不确定性交给调度台使用。
案例 · 交通运输
交通运输：真实数据车速回测
在真实基准数据中选一个时刻和道路监测点——PEMS-BAY 覆盖 San Jose / 南湾（PeMS District 4）的全部监测点，EXPY-TKY 覆盖东京首都高速的全部路段，METR-LA 覆盖洛杉矶县高速公路的 207 个监测点——向前预测，再与实际发生的情况对照。
交互演示 · 回测
选一个时刻，先预测，再揭晓
这是基于真实数据的回测：选择数据集、日期、时刻和监测点，模型只看到所选时刻之前两天的真实数据，预测之后的车速；随后揭晓实际车速，并以上周同时刻（上周无数据时改用昨日同时刻）作对照。数值是车速，不是车流量。
这是在经典学术基准数据集（PEMS-BAY、EXPY-TKY、METR-LA）上的回测，数据采集于数年前；本页下方的实时出行看板展示的是当前数据。
预测时长
典型时刻
2017-05-03（周三）监测点 400665（I-680 S）：之后 60 分钟内车速由 66 降至 6 英里/小时。
道路按数据集自身的监测点位置连出，并非地图；每个监测点给自己那一小段路着色，两个方向各在一侧。滚轮或 +/− 缩放，拖动平移，点击某一段即可预测该监测点。
监测点
尚未选择监测点
正在请求模型预测…
数据：Caltrans PeMS，经 PEMS-BAY 基准（Li et al., ICLR 2018）整理；325 个监测点，美国加州 San Jose / 南湾（PeMS District 4），2017 年 1–6 月，5 分钟车速（英里/小时）。预测由 SequenxAI 演示模型生成，非交通建议。
演示说明：时间均为当地太平洋时间（2017 年 3 月 12 日前为 PST，之后为 PDT）。每个监测点与时刻在首次请求时由 SequenxAI 演示模型在线预测并缓存；推理不可用时不显示预测。车速为 0 的点按缺测处理。SequenxAI Traffic 仍在研发预览，本演示未使用该模型。
Live
Beta · 技术演示基于公开交通数据的实时预测
回测之外，SequenxAI 还基于实时公开的交通出行数据流（中国香港特别行政区行车时间与出入境旅客、新加坡出租车与停车场）自动发布预测，并在实际值到达后评分。仅为技术演示，不构成出行建议。
技术演示，不构成任何决策建议；详见服务条款。
正在加载看板…
典型应用场景
- 城市走廊与关键路段短时速度 / 负荷推演，辅助勤务与信号方案参考
- 公交 / 轨道客流与运力匹配的班次与加开决策参考
- 枢纽到发与干线运力波动的缓冲与资源预置参考
边界与不承诺
- 演示回测的是历史基准数据（PEMS-BAY 2017 年、EXPY-TKY 2021 年、METR-LA 2012 年），不是实时路况，也不对当前道路状况作任何判断
- 数值是道路监测点测得的车速，不是车流量或行程时间
- 演示的预测来自 SequenxAI 演示模型，不代表 SequenxAI Traffic 的效果；该模型尚未正式开放，也未在任何城市级交通系统中上线
- 不替代交管与运营方的最终调度权与安全联锁，不直接下发信号或自动驾驶控制
共创与评估
在您的数据上评估预测效果
可先体验回测演示，评估范围与正式交付以书面约定为准。