运用人工智能与智慧交通技术改善中小学周边交通拥堵问题
学校周边交通治理事关广大师生出行安全、校园正常教学秩序以及城市精细化治理水平提升。当前，学校周边在上下学高峰时段普遍存在接送车辆短时集中、路侧临停频繁、人车交织严重、局部路段拥堵形成快且蔓延范围广等问题。此类问题既不同于一般通勤交通拥堵，也不同于普通商业区域交通运行，其具有出行时间高度集中、交通参与者脆弱性强、治理目标需兼顾安全与效率等鲜明特点，仅依靠传统人工值守、临时疏导和静态交通组织，难以满足精细化管控的需求。
为进一步提升学校周边交通治理的科学化、精细化、智能化水平，建议依托现有路侧视频监控、信号控制灯、可变信息发布等设施基础，综合运用人工智能、视频识别、大数据分析与动态控制等智慧交通技术，构建“智能感知、定量诊断、预测预警、动态调控、效果评估”一体化治理体系，推动学校周边交通治理由经验型、被动型静态管理向数据驱动、智能辅助、主动控制的动态治理模式转变。
依托人工智能感知技术，全面提升学校周边交通运行状态的精细化监测能力
建议充分整合学校周边已有电警、卡口、监控、无人机等感知资源，并在重点拥堵点位、关键交叉口、落客区、过街点等位置适当补充高位视频和路侧感知设备，构建覆盖学校周边重点区域的智能感知网络。依托AI视频识别技术，对机动车、非机动车、行人等多类交通参与者开展自动识别和监测，实时提取车流量、车型构成、转向流向、平均速度、排队长度、停车次数、停留时长、上下客行为、学生过街流量、非机动车聚集情况等关键运行指标。实现对学校周边交通运行状态的数字化、可视化和定量化掌握，切实改变以往主要依赖人工观察、主观判断、事后反映的粗放式治理模式。特别是在上学、放学等重点时段，可精准识别不同方向车流的汇聚特征、局部断面的饱和程度以及拥堵的形成与消散过程，为后续治理提供扎实的数据支撑。建议将学校周边高峰交通运行监测纳入常态化工作机制，形成连续积累、动态更新的交通运行基础数据库，为治理决策、设施优化和组织调整提供客观依据。
依托人工智能分析能力，系统加强学校周边拥堵成因识别和风险机理诊断
学校周边交通拥堵成因复杂，建议在交通感知数据基础上，运用人工智能分析与交通机理诊断方法，系统识别不同时间、不同区域、不同情景下学校周边交通拥堵和风险形成的主导因素，提升治理工作的针对性和精准性。
建议重点围绕以下几方面开展诊断分析：一是识别学校周边局部瓶颈点和关键冲突点，分析其形成原因及对上游、下游交通的影响范围；二是诊断接送车辆上下客、短时停车、违法停靠、掉头并线等行为对道路通行能力的影响程度；三是识别学生步行与骑行流线、人车冲突热区及高风险时段；四是分析社会车辆、公交车辆、接送车辆、非机动车等多类交通流在高峰时段的叠加关系及相互干扰机制。通过AI智能诊断，不仅能够准确说明学校周边“哪里堵”，更能够明确“为什么堵”“由什么诱发”“如何蔓延”“对安全带来何种影响”，从而使治理措施由笼统疏堵转向问题导向下的分类施策。建议在重点学校试点建立学校周边交通运行诊断机制，定期形成高峰时段运行分析报告和问题清单，为相关部门协同治理提供专业支撑。
依托人工智能控制技术，推动学校周边交通组织由静态管理向动态调控转变
学校周边交通高峰具有短时集中、阶段波动明显、方向性强等特点，传统固定信号配时、固定车道功能和固定交通组织方式难以适应实时变化的运行需求。建议积极推动人工智能预测与动态控制技术在学校周边典型场景中的应用，根据实时流量、排队长度、转向比例和短时预测结果，对交通组织和控制策略实施动态优化。一是在具备条件的学校周边交叉口和重点过街点，探索实施高峰时段智能信号控制，根据不同方向交通需求和学生集中过街需求，动态调整绿灯时长、放行顺序和相位组合，在保障学生安全的前提下提高主方向放行效率。二是在局部瓶颈路段、桥下汇流点、校门口周边道路等区域，结合实时交通状态，研究实施时段化、动态化的交通组织优化措施，包括借道通行、临时单向运行、时段性分流、动态路径诱导和可变车道管理等，提高有限道路空间的利用效率。三是依托人工智能预测能力，对未来短时间内交通运行态势进行预判，提前识别排队增长、断面饱和、落客区过载等风险趋势，及时启动分流诱导、信号优化、临时管控等应对措施，推动治理模式由“拥堵发生后再处置”向“风险形成前先干预”转变。建议在具备一定设施基础和管理条件的学校周边区域开展试点示范，分阶段探索智能信号控制、动态车道管理、路径诱导等技术应用路径，形成可复制、可推广的学校周边智慧交通组织模式。
依托人工智能识别能力，加强对重点行为和异常事件的智能诊断与快速处置
学校周边交通问题很大程度上表现为各类微观行为失序，如车辆长时间占用落客区、违法停车、临时掉头、加塞抢行、非机动车逆行占道、学生无序横穿等。这些行为虽然单个看似微小，但在高峰时段往往会快速放大，造成局部通行能力下降和安全风险上升。建议利用AI识别和行为分析技术，对上述重点行为开展实时监测、异常报警和快速处置，提高学校周边交通秩序治理的及时性和有效性。可依托视频识别系统，对车辆上下客停留时间、违停占道情况、异常排队增长、行人聚集过街、非机动车无序停放等进行自动识别与预警，并将相关信息同步推送至现场管理人员或指挥平台，辅助交警、协管员、学校保卫人员及时采取疏导、提醒、劝离等措施。对于频发问题点位，可通过智能识别结果反向支撑设施优化、管理规则调整和执法重点设置，形成“智能发现问题—快速处置问题—持续减少问题”的治理闭环。建议将学校周边AI智能诊断与预警能力建设纳入校园周边综合治理体系，与护学岗、志愿者协助、学校上下学组织优化等传统措施形成互补，通过技术手段提升现场治理的精准度、主动性和连续性。（北京市101中学国际部 郝则程）