在数智化转型中，杭州公交集团一直走在前列。早在2016年，杭州就在全国率先实现移动支付，推进智慧公交建设。经过近十年迭代，已构建起“车辆更智能、线路更合理、服务更精准”的智慧公交生态，为城市公共交通供给侧改革与治理提供“杭州方案”。2025年，杭州公交集团全面拥抱大模型技术，推动“数字驱动”向“模型驱动”升级，以AI智能化为核心提升运营效率，持续优化市民及游客的出行体验。

近日，全国首个公交大模型基本完成一期建设。该模型依托杭州城投基座模型，结合杭州公交数字化成果，接入多维度专有数据并融合多类高质量文本与图像信息。通过对数据的深度挖掘与分析，综合应用“推理模型”“视觉理解模型”“GLM-4.5大模型”等技术模型，同时构建“公交安全”“公交调度”“场站调度”“市民出行” 等专项智能体，有效实现“舱内满载率统计”“线路优化”“自动排班”等系统功能的智能化升级。

安全是公交运营的底线与生命线。杭州公交集团深度融合“人车场站线”全要素数据，实现安全态势全量数据匹配、智能画像生成与多维风险评估，为行车安全提供更有力保障。具体来看，在司机安全层面，基于司机年龄、健康记录、驾驶行为等多类数据建立动态权重评估机制，生成个性化“司机安全画像”；在车辆安全层面，实时监测车速、电池状态、轮胎磨损等关键指标，实现隐患早发现、风险早预防；在场站与线路安全层面，动态评估车辆进出站安全及线路运行风险，助力管理者第一时间掌握各环节重要信息。

精准识别公交“下客”客流是全国公交行业的共性难题。运营企业可通过乘客上车刷卡刷码数据识别上客信息，但“下客”通常无数据记录，导致客流数据不完整，影响客流分析准确性与调度决策。本次项目建设过程中，杭州公交集团依托多模态大模型的视频理解能力，在不额外增加硬件的情况下，实现了“下客”客流动态精准识别，完成全量客流数据的精准采集。在此基础上，公交集团结合路况、车辆位置、车辆状态等多维数据，依据长期沉淀的成熟业务逻辑，实现秒级异常告警。同时，通过调度专家算法，辅助管理者完成实时智能调度。从“全量客流数据”到“秒级异常监控”，再到“实时智能调度”，形成完整管理闭环。

以灵隐公交总站为例，灵隐寺作为杭州热门景点，其日均客流约3万人次，节假日单日客流或达10万人次。由于轨道交通无法直达，公交成为重要疏散方式。而灵隐公交总站作为核心接驳点，目前运营8条公交线路，高峰时段每日有4315个班次的公交车辆进出。杭州公交集团在灵隐公交总站5个重要通道布设12路高清监控，可实时分析人流数据，精确统计各区域滞留人数与密度，并预测未来进站、离场趋势。同时，系统会计算当前及未来1小时的运力与客流匹配情况，预判运力缺口并提前给出车辆调配建议。该系统客流识别准确率93%，预计在客流爆发时段可大幅缓解乘客滞留问题，推动景区公交调度从“被动响应”到“主动管控”。

市民出行智能体是杭州公交集团面向乘客即将推出的重要应用之一。杭州公交集团在持续提升内部运营效率的同时，深耕市民出行服务领域，建设这一可感知的“市民出行智能体”，旨在将“畅游杭州、便捷出行”从理念转化为可感知、可体验的现实。功能层面，该智能体将按个人需求订制文旅行程或日常出行方案，结合公交、地铁、小红车的多网融合数据，智能推荐优选换乘路径，并及时解答车辆到站时间与满载情况，进一步优化乘客找车、候车体验。