AI Form Builder позволява проучвания в реално време за адаптивно управление на трафика
Градската мобилност е на кръстопът. Растящото население, засилващото се микромобилност и натискът за нисковъглероден транспорт създават сложна мрежа от изисквания за градските улици. Традиционните тайминги на светофарите – често базирани на статични планове или редки ръчни преброявания – не успяват да поддържат темпото на тези бързи промени. AI Form Builder на Formize.ai предлага ново решение: да даде възможност на гражданите, полевите екипи и свързаните устройства да подават живи, структурирани данни директно към платформите за управление на градския трафик.
В тази статия разглеждаме пълен работен процес от край до край, който използва AI‑асистирано създаване на форми, AI‑подкрепено автоматично попълване и AI‑генерирани чернови за отговори, за да превърне суровите наблюдения за трафика в изпълними корекции на сигналите в рамките на минути. Ще преминем през:
- Проектиране на граждански‑центрирани трафикови проучвания с AI предложения.
- Използване на AI Form Filler за автоматично попълване на повтарящи се полета от API‑та за телеметрия на превозните средства.
- Интегриране на събраните данни със Система за адаптивно управление на трафика (ATMS) на града.
- Автоматизиране на генерирането на резюмета за инженери по трафика.
- Визуализиране на потока от данни с Mermaid диаграма.
В края ще видите как една община може да премине от месечни доклади за преброяване на трафика към реално‑времена, събрана от масата интелигентна информация за трафика, която задвижва адаптивното управление на сигналите, намалява задръстванията и подобрява безопасността.
1. Създаване на проучването – AI Form Builder в действие
1.1 Проблемът с традиционните проучвания
Стандартните PDF‑проучвания за трафика или статичните Google Forms страдат от три основни недостатъка:
| Проблем | Въздействие |
|---|---|
| Ръчно проектиране на въпроси | Дълги срокове, високи разходи за проектиране |
| Ствърдени оформления | Лошо мобилно преживяване, ниска степен на завършване |
| Липса на контекстуална помощ | Респондентите пропускат важни детайли, качеството на данните пада |
1.2 AI‑асистирано създаване на форми
С AI Form Builder планиращите просто въвеждат високонаиво цел:
Create a survey for commuters to report congestion hotspots, signal wait times, and near‑miss incidents.
AI‑то мигновено предлага:
- Чист, мобилно‑първостепенен дизайн с раздели „Локация“, „Час от деня“, „Тип превозно средство“, „Забелязано забавяне (секунди)“ и „Инцидент за безопасността“.
- Условна логика: ако „Инцидент за безопасността“ е „Да“, се показва под‑формуляр за „Описание“ и незадължително качване на снимка.
- Предварително попълнени падащи менюта, извлечени от градския GIS за „Локация“ (например „5‑о и Главна“).
Резултатът е формуляр готов за публикуване, който може да се вгражда в портал на града, да се изпраща чрез push известия или да се достъпва чрез QR код на кръстовища.
1.3 Достъпност и поддръжка на езици
AI Form Builder автоматично открива езика на браузъра на респондента и предлага формуляра в подходящия превод, осигурявайки включване на многократно езиково население.
2. Намаляване на триенето – AI Form Filler за автоматизирано въвеждане на данни
Дори при идеален формуляр, респондентите могат да се колебаят да попълнят всяко поле. AI Form Filler решава това, като изтегля данни от външни услуги:
- API‑та за телеметрия на превозните средства (например платформи за свързани автомобили) предоставят реално‑времеви скорост, местоположение и продължителност на пътуването.
- Разписания на обществен транспорт осигуряват предвидени времена за пристигане, които могат да се използват за изчисляване на възприеманото забавяне.
- Аналитика от градските видеонаблюдения може да предостави брой превозни средства за избраното кръстовище.
Когато потребител отвори проучването на мобилно устройство, AI‑то открива GPS‑то, запитва телеметрия API‑то и предварително попълва „Локация“, „Забелязано забавяне“ и „Тип превозно средство“. Потребителят просто потвърждава или коригира стойностите, съкращавайки времето за попълване от 2 минути на < 30 секунди.
3. От формата към сигнала – Интеграция със системи за адаптивно управление на трафика
3.1 Преглед на данните‑трубопровода
- Подаване на формуляра → Formize.ai webhook → Message Queue (Kafka).
- Stream Processor (Flink) обогатява данните с исторически модели на задръстване.
- Decision Engine (Python‑based ML model) оценява спешността за всяко кръстовище.
- ATMS API получава JSON полезен товар за адаптивно регулиране на сигналите в реално време.
3.2 Примерен JSON полезен товар, изпратен към ATMS
{
"intersection_id": "5th_Main",
"timestamp": "2025-12-24T14:32:10Z",
"delay_seconds": 84,
"incident_flag": true,
"incident_type": "near_miss",
"recommended_phase": "extend_green",
"green_extension_seconds": 30
}
ATMS валидира полезния товар, прилага командата „extend_green“ за 30 секунди и записва промяната за по‑късно одитиране.
3.3 Безопасност и управление
Всички потоци са криптирани (TLS 1.3), а AI Request Writer автоматично съставя съответен документ за съответствие, който записва:
- Източник на данните (гражданско проучване, телеметрия, видеонаблюдение).
- Правно основание за обработка (обществен интерес за безопасност на трафика).
- Политика за задържане (30 дни след корекцията на сигнала).
Тези документи се съхраняват в системата за управление на документи на града, удовлетворявайки изискванията за одит без ръчен труд.
4. Затваряне на цикъла – AI Responses Writer за инженери по трафика
Инженерите по трафика често се нуждаят от кратки брифинги, резюмиращи най‑новите наблюдения от масата. AI Responses Writer генерира едностранично изпълнително резюме за секунди:
„През следобедния пик 14:00–15:00 на 24 декември 2025 г. кръстовището 5‑о и Главна съобщи средно забавяне от 84 секунди, което е с 12 % над историческата база. Записан е инцидент „почти пропуск“ involving велосипедист. ATMS автоматично удължи северно‑южната зелена фаза с 30 секунди, намалявайки средното забавяне до 58 секунди в рамките на 5 минути.“
Тези брифинги се прикачват автоматично към съответния лог на ATMS и могат да се разпространяват по имейл или да се публикуват на вътрешното табло на града.
5. Визуализиране на целия процес
По-долу е Mermaid диаграма, която улавя пълния поток от вход от гражданите до изпълнението на адаптивния сигнал.
flowchart LR
A["Citizen Opens AI Form Builder Survey"] --> B["AI Form Filler Auto‑Populates Fields"]
B --> C["User Confirms / Submits"]
C --> D["Formize.ai Webhook"]
D --> E["Kafka Queue"]
E --> F["Flink Stream Processor"]
F --> G["ML Decision Engine"]
G --> H["ATMS API (Signal Adjustment)"]
H --> I["Real‑Time Traffic Signal Change"]
G --> J["AI Responses Writer Generates Brief"]
J --> K["Engineers Dashboard / Email"]
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
Диаграмата подчертава низкото закъснение: събиране на данни, обогатяване, решение, действие и обратна връзка – всичко в рамките на няколко минути.
6. Ползи за градове и граждани
| Полза | Описание |
|---|---|
| По‑високо качество на данните | Автоматично попълнени полета намаляват грешките; AI‑генерираната проверка открива аномалии. |
| Бързина на действие | Регулиране на сигналите може да се осъществи под 5 минути след доклада. |
| Мащабируемо гражданско участие | Една форма може да събира хиляди наблюдения дневно без допълнителен персонал. |
| Прозрачност и доверие | AI Request Writer създава автоматично документация готова за одит. |
| Спестяване на разходи | По‑малко ръчни екипи за преброяване; намаленото задръстване се превръща в икономически ползи. |
Пилот в Метровил (население 1,2 М) показа 12 % намаление на средното време за придвижване по целевите коридори в рамките на три месеца и 30 % спад в докладваните почти‑пропуски след въвеждането на адаптивното регулиране.
7. Как да започнете – План за действие
- Определете KPI – напр. „намаляване на средното забавяне в топ‑5 задръствани кръстовища с 10 %”.
- Създайте проучването – използвайте естествения езиков подканващ на AI Form Builder.
- Свържете API‑та за телеметрия – конфигурирайте AI Form Filler да изтегля данни за превозните средства.
- Настройте уебхук и опашка – Formize.ai предлага готови шаблони за Kafka.
- Разгърнете ML модел – започнете с просто правило‑базирана система, след което я подобрявайте с исторически данни.
- Конфигурирайте интеграцията с ATMS – съпоставете полетата от JSON полезния товар със командите за управление на сигналите.
- Активирайте AI Responses Writer – планирайте дневно генериране на брифинги.
- Наблюдавайте и адаптирайте – използвайте вградените аналитични табла, за да проследявате приемането и влиянието.
8. Бъдещи възможности
Гъвкавостта на платформата отваря вратата към нови иновации:
- Интеграция с Edge‑устройства – директно събиране на данни от интелигентни камери за трафик, използвайки AI Form Filler на устройството.
- Прогностични предупреждения за задръстване – комбиниране на данни от проучвания в реално време с метеорологични прогнози за превантивно регулиране на сигналите.
- Координация на многомодален транспорт – разширяване на работния процес, за да включва статуси на велосипеди‑споделяния, търсения за пешеходци и приоритет за обществен транспорт.
Тъй като градовете се насочват към единична емисия в градската мобилност, способността да се улавят и реагират на граждански‑генерирани данни за трафика в реално време ще стане ключов стълб на устойчива, ориентирана към хората транспортна система.