01 / 项目背景
这是一个校企合作项目：既要把机场摆渡车的调度从人工经验改成智能算法，也要为高校科研团队提供一套能验证算法的真实平台。
02 / 业务痛点
机场摆渡车调度依赖人工经验，车辆等待时间长、资源浪费严重，高校科研团队需要一套基于AI的智能调度算法验证平台。
03 / 解决方案
联合西工大科研团队，基于强化学习算法开发智慧机场摆渡车智能调度系统，实现动态车辆分配与路径优化。
具体挑战
01
调度依赖人工经验
车辆什么时候发、发几辆，全凭调度员判断，缺少数据支撑。
02
等待时间长、空驶率高
乘客平均等待 15 分钟，车辆空驶率高达 40%，运力浪费严重。
03
需要可验证的算法平台
科研团队需要真实场景来验证算法，而不是停留在仿真环境里。
方案要点
01
强化学习算法
采用强化学习算法做动态车辆分配，让调度策略能随客流变化自动调整。
02
路径优化
在车辆分配的基础上做路径优化，降低空驶率。
03
校企联合开发
辰羽负责工程实现，高校团队负责算法研究，双方的产出互为支撑。
乘客等待时间
15分钟→5分钟
-67%车辆空驶率
40%→15%
-62%论文产出
0→SCI 2篇
2篇