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最近几个月，开车来北京大学人民医院西直门院区就诊的患者惊喜地发现，进院停车再也不需要排大长队了。动辄绵延数百米的车队消失了，周边道路也变得畅通起来，高峰期排队进院时间从过去经常1个多小时，减少至现在10多分钟，时间节约近80%。

记者日前从北京市西城区城市管理委员会获悉，该部门携手阿里云建设的数字应用系统，通过分流停车位、改善落客点、智能诱导停车等组合措施，推进对北京大学人民医院、宏庙小学等区内局部拥堵路段的有效治理。

北京市西城区是首都功能核心区，区内拥有丰富的教育和医疗资源。工作日早晚高峰期间，医院、学校、商圈等优质资源的周边路网是局部拥堵路段的集中点，也是导致整个城区交通拥堵指数居高不下的源头。

2022年初，北京市西城区城市管理委员会与阿里云合作，建设了西城区“综合交通治理辅助决策系统”，借此掌握西城区的全域交通全景运行态势、交通出行需求的特征规律，并对医院、学校等重点交通瓶颈问题进行溯源分析，做到“手中有数”。

“借助这套系统，并联动交管部门、街道办、医院等多部门，我们有效治理了北京大学人民医院周边的交通秩序。”北京市西城区城市管理委员会交通综合科科长牛皓介绍，管理人员通过数字系统掌握了医院周边的车辆停放规律、周边停车场车位资源占用以及共享单车停放情况。并且在这些数据的基础上，提出了医护人员车位向周边分流、改善医院落客地点、诱导停车、智能调度共享单车等一套组合式交通整治建议。

以往由于缺乏数据分析支撑，治理拥堵问题往往依靠经验，以“先试一试”的方式，逐步地进行治理工作，进展缓慢，且经常出现超出预估范围的问题。“现在，治理措施的效果在实施前就能通过系统仿真大概预估成效，提升了我们的决策效率，也降低了试错成本。”牛皓表示。

据阿里云交付项目管理专家卫世昌介绍，“综合交通治理辅助决策系统”接入市交通委、西城区大数据平台、互联网企业等10大类60多项数据资源，结合路网微观诊断评价模型和深度图网络时空扩散模型，开展重点区域微循环仿真，模拟实际车流轨迹、路口流量、路段车速等运行状态数据，实现数智交通“评诊治估”闭环，打通线上线下协同治理，实现对西城区交通潜在运行规律的挖掘、异常状况的动态识别和发展态势的预测，为制定综合交通治理计划和治理措施提供决策支持。

西城区城市管理委员会副主任姚猛表示，医院、学校周边交通环境的治理，是每年城市管理的重点内容。数字技术的引入，提升了城市管理工作的智能化和精细化水平，让管理部门实现了工作和思维方式的转变，打开了城市管理的“广阔天地”。本次项目的成功之处，也将作为经验复制推广至西城区其他医院及小学。

据了解，除重点地区交通治理之外，西城区在垃圾分类、市容管理等其他城市管理工作场景中，也在与阿里云展开合作，进一步加大数字技术的使用力度，着眼科技赋能，提升城市管理工作的数字化、精细化、智能化水平。

关键词： 科技+数据