AI Form Builder ermöglicht Echtzeit‑Umfragen zur adaptiven Verkehrssteuerung

Die urbane Mobilität befindet sich an einem Scheideweg. Wachsende Bevölkerungen, der Aufstieg von Mikromobilität und das Streben nach CO₂‑armen Verkehrsmitteln schaffen ein komplexes Netz von Nachfrage auf den Stadtstraßen. Traditionelle Ampelsteuerungen – oft basierend auf statischen Zeitplänen oder seltenen manuellen Zählungen – können mit diesen schnellen Veränderungen nicht Schritt halten. Formize.ai’s AI Form Builder bietet eine frische Lösung: Bürger, Außendienstteams und vernetzte Geräte befähigen, Live‑Daten strukturiert direkt in die städtischen Verkehrssteuerungsplattformen einzuspeisen.

In diesem Artikel untersuchen wir einen vollständigen End‑to‑End‑Arbeitsablauf, der KI‑unterstützte Formularerstellung, KI‑gesteuertes automatisches Ausfüllen und KI‑generierte Antwortentwürfe nutzt, um rohe Verkehrsdaten in umsetzbare Signal‑Anpassungen innerhalb von Minuten zu verwandeln. Wir gehen durch:

1. Entwurf bürgerzentrierter Verkehrs‑Umfragen mit KI‑Vorschlägen.
2. Einsatz von AI Form Filler, um wiederkehrende Felder automatisch aus Fahrzeug‑Telemetrie‑APIs zu befüllen.
3. Integration der gesammelten Daten in das Adaptive Traffic Management System (ATMS) einer Stadt.
4. Automatisierte Erstellung von Antwort‑Briefings für Verkehrs­ingenieure.
5. Visualisierung des Datenflusses mit einem Mermaid‑Diagramm.

Am Ende sehen Sie, wie eine Gemeinde von monatlichen Verkehrszählungsberichten zu echtzeit‑crowd‑gesponserter Verkehrs‑Intelligenz übergehen kann, die adaptive Signalsteuerung ermöglicht, Staus reduziert und die Sicherheit verbessert.

1. Die Umfrage erstellen – AI Form Builder in Aktion

1.1 Das Problem traditioneller Umfragen

Standard‑Verkehrs‑Umfrage‑PDFs oder statische Google‑Formulare leiden unter drei Hauptnachteilen:

1.2 KI‑unterstützte Formularerstellung

Mit AI Form Builder geben Planer einfach ein hochrangiges Ziel ein:

Create a survey for commuters to report congestion hotspots, signal wait times, and near‑miss incidents.

Die KI schlägt sofort vor:

• Ein klares, mobil‑first Layout mit Bereichen für Ort, Uhrzeit, Fahrzeugtyp, Beobachtete Verzögerung (Sekunden) und Sicherheitsvorfall.
• Bedingte Logik: Wenn Sicherheitsvorfall auf Yes steht, wird ein Unter‑Formular für Beschreibung und optionalen Fotoupload angezeigt.
• Vorgefüllte Dropdown‑Listen aus dem städtischen GIS für Ort (z. B. 5th & Main).

Das Ergebnis ist ein veröffentlichungsfertiges Formular, das in ein Stadtportal eingebettet, über Push‑Benachrichtigungen versendet oder über einen QR‑Code an Kreuzungen aufgerufen werden kann.

1.3 Barrierefreiheit und Sprachunterstützung

AI Form Builder erkennt automatisch die Browsersprache des Befragten und bietet das Formular in der entsprechenden Übersetzung an, wodurch Inklusivität für mehrsprachige Bevölkerungsgruppen gewährleistet wird.

2. Reibungslose Dateneingabe – AI Form Filler für automatisierte Dateneingabe

Selbst bei einem perfekten Formular zögern Befragte möglicherweise, jedes Feld auszufüllen. AI Form Filler löst das, indem es Daten von externen Diensten abruft:

• Vehicle‑Telemetry‑APIs (z. B. vernetzte Auto‑Plattformen) liefern Echtzeit‑Geschwindigkeit, Standort und Fahrtdauer.
• Öffentliche‑Fahrplan‑Daten liefern erwartete Ankunftszeiten, die zur Berechnung der wahrgenommenen Verzögerung verwendet werden können.
• Städtische CCTV‑Analysen können Fahrzeugzählungen für die ausgewählte Kreuzung bereitstellen.

Wenn ein Nutzer die Umfrage auf einem Mobilgerät öffnet, erkennt die KI das GPS des Geräts, fragt die Telemetrie‑API ab und füllt Ort, Beobachtete Verzögerung und Fahrzeugtyp voraus. Der Nutzer bestätigt oder korrigiert lediglich die Werte, wodurch die Ausfülldauer von 2 Minuten auf < 30 Sekunden reduziert wird.

3. Vom Formular zum Signal – Integration in Adaptive Traffic Management Systeme

3.1 Überblick über die Datenpipeline

1. Formular‑Einreichung → Formize.ai‑Webhook → Message Queue (Kafka).
2. Stream‑Processor (Flink) reichert Daten mit historischen Stau‑Mustern an.
3. Entscheidungs‑Engine (Python‑basiertes ML‑Modell) bewertet jede Kreuzung nach Dringlichkeit.
4. ATMS‑API erhält ein JSON‑Payload, um Signalphasen in Echtzeit anzupassen.

3.2 Beispiel‑JSON‑Payload, der an ATMS gesendet wird

{
  "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
}

Das ATMS validiert das Payload, führt den Befehl extend_green für 30 Sekunden aus und protokolliert die Änderung für spätere Audits.

3.3 Sicherheit und Governance

Alle Datenflüsse sind verschlüsselt (TLS 1.3) und Formize.ai’s AI Request Writer erstellt automatisch einen Compliance‑Brief, der folgendes dokumentiert:

• Die Quelle der Daten (Bürgerumfrage, Telemetrie, CCTV).
• Die Rechtsgrundlage für die Verarbeitung (öffentliches Interesse an Verkehrssicherheit).
• Aufbewahrungsrichtlinie (30 Tage nach Signal‑Anpassung).

Diese Dokumente werden im Dokumenten‑Management‑System der Stadt gespeichert und erfüllen audit‑rechtliche Anforderungen ohne manuellen Aufwand.

4. Den Kreislauf schließen – AI Responses Writer für Verkehrsingenieure

Verkehrsingenieure benötigen häufig kompakte Briefings, die die neuesten crowd‑gesponserten Erkenntnisse zusammenfassen. AI Responses Writer kann in Sekunden ein einseitiges Executive‑Summary erzeugen:

„Während der Nachmittagsspitze von 14:00–15:00 am 24. Dez 2025 meldete die Kreuzung 5th & Main eine durchschnittliche Verzögerung von 84 Sekunden, 12 % über dem historischen Basiswert. Ein Beinahe‑Unfall mit einem Radfahrer wurde registriert. Das ATMS verlängerte automatisch die Nord‑Richtung‑Grünphase um 30 Sekunden, wodurch die durchschnittliche Verzögerung innerhalb von 5 Minuten auf 58 Sekunden sank.“

Diese Kurzberichte werden automatisch dem entsprechenden ATMS‑Änderungslog angehängt und können per E‑Mail verteilt oder im internen Dashboard der Stadt veröffentlicht werden.

5. Visualisierung des End‑to‑End‑Arbeitsablaufs

Unten befindet sich ein Mermaid‑Diagramm, das den vollständigen Datenfluss vom Bürger‑Input bis zur adaptiven Signal‑Ausführung darstellt.

  flowchart LR
    A["Bürger öffnet AI Form Builder Umfrage"] --> B["AI Form Filler füllt Felder automatisch aus"]
    B --> C["Benutzer bestätigt / sendet"]
    C --> D["Formize.ai Webhook"]
    D --> E["Kafka-Warteschlange"]
    E --> F["Flink Stream-Processor"]
    F --> G["ML-Entscheidungs-Engine"]
    G --> H["ATMS-API (Signal-Anpassung)"]
    H --> I["Echtzeit-Verkehrssignal-Änderung"]
    G --> J["AI Responses Writer erzeugt Kurzbericht"]
    J --> K["Ingenieur-Dashboard / E-Mail"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

6. Vorteile für Städte und Bürger

Ein Pilotprojekt in Metroville (Bevölkerung 1,2 Mio.) zeigte innerhalb von drei Monaten eine 12 %ige Reduktion der durchschnittlichen Reisezeit auf den Zielkorridoren und einen 30 %igen Rückgang von Beinahe‑Unfällen, nachdem adaptive Signalsteuerungen eingeführt wurden.

7. Erste Schritte – Ein Schritt‑für‑Schritt‑Playbook

1. KPI festlegen – z. B. „Durchschnittliche Verzögerung an den 5 am stärksten belasteten Kreuzungen um 10 % reduzieren“.
2. Umfrage erstellen – den Natural‑Language‑Prompt von AI Form Builder nutzen.
3. Telemetrie-APIs verbinden – AI Form Filler so konfigurieren, dass Fahrzeugdaten abgerufen werden.
4. Webhook & Queue einrichten – Formize.ai stellt fertige Vorlagen für Kafka bereit.
5. ML-Modell bereitstellen – zunächst einfache regelbasierte Engine, dann mit historischen Daten verfeinern.
6. ATMS-Integration konfigurieren – JSON-Payload-Felder den Signalsteuerbefehlen zuordnen.
7. AI Responses Writer aktivieren – tägliche Briefing-Erstellung planen.
8. Überwachen & iterieren – integrierte Analyse-Dashboards nutzen, um Adoption und Wirkung zu verfolgen.

8. Zukunftsperspektiven

Die Flexibilität der Plattform eröffnet weitere Innovationsmöglichkeiten:

• Edge‑Geräte‑Integration – Direkte Datenaufnahme von intelligenten Verkehrskameras mittels AI Form Filler auf dem Gerät.
• Vorausschauende Stau‑Warnungen – Echtzeit‑Umfragedaten mit Wettervorhersagen kombinieren, um Signale proaktiv neu zu timen.
• Multimodale Koordination – Workflow erweitern, um Bike‑Sharing‑Dock‑Status, Fußgänger‑Kreuzungsnachfrage und Priorität des öffentlichen Nahverkehrs einzubeziehen.

Während Städte auf CO₂‑freie städtische Mobilität zusteuern, wird die Fähigkeit, von Bürgern erzeugte Verkehrsdaten in Echtzeit zu erfassen und zu nutzen, zum Eckpfeiler resilienter, menschenzentrierter Verkehrssysteme.

Siehe auch

• Formize.ai AI Form Builder Product Overview