在提出解决方案之前，我们先直言问题所在——正如道路管理部门、规划者和居民所真实看到的那样。
摄像头、传感器、GPS 系统和城市平台各自独立运作，没有人能实时看到城市交通的完整全貌。
道路投资和交通方案的调整，往往仍更多依赖经验，而非能够预测其真实效果的模型。
波兰城市如今是欧洲最拥堵的城市之一——这消耗着居民的时间、燃油，也损害空气质量。
缺乏预测性监测，道路事件往往要等到拥堵已成事实、而非仅是风险时才被察觉。
公共部门往往缺乏清晰的工具，向居民和投资者说明某项空间规划决策的依据。
城市交通如今是波兰城市规划中最可量化的问题之一。
的波兰人居住在城市中（波兰中央统计局 GUS，2024 年数据）——超过 2200 万人每天依赖城市交通基础设施。
是罗兹（Łódź）高峰时段的拥堵水平——波兰拥堵程度最高的城市（TomTom 交通指数 2026）。
是弗罗茨瓦夫（Wrocław）目前高峰时段通行 10 公里的平均耗时——在 TomTom 报告涵盖的波兰城市中耗时最长。
是波兹南（Poznań）普通司机每年因堵车损失的时间——超过一个工作周都耗在车里（TomTom 交通指数 2025/26）。
从数据采集到落地部署——支持城市交通决策的完整工具链。
先进系统将摄像头、交通传感器、GPS 和城市平台的数据整合为统一、连贯的交通全景——为预测分析和实时监测奠定基础。
我们预测交通模式、城市投资带来的影响，以及居民对新交通方案的反应——为情景模拟和战略规划提供支持。
我们将城市数据、人工智能与专业知识整合为工具，支持实时交通管理、情景评估和长期规划。
我们的跨学科团队提供基于数据、切实可行的建议，支持循证式的城市政策制定。
在全面推广之前，我们在真实城市环境中验证方案的有效性和可扩展性。
面向公共机构与企业——提升数据分析、数字化城市规划以及运用人工智能解决实际城市问题的能力。
通过直观呈现复杂数据，支持科学决策，并促进与政府部门、居民和城市规划者之间的清晰沟通。
测试不同的城市规划方案，评估其对交通流量、可达性和城市功能的影响，助力更优的长期空间决策。
我们不出售现成的软件产品，而是为特定的城市、街道和问题量身定制工具。
桥梁与道路工程师、GIS 专家、人工智能研究人员和岩土工程专家并行而非依次处理同一个问题。
我们融合城市规划、交通工程与人工智能领域的知识，开展的研究成果会直接应用到我们部署的工具中。
我们基于街头直接采集的数据训练和验证模型——例如克拉科夫 Al. Jana Pawła II 大道上的测量路段。
团队脱胎于一家承建大型公路、桥梁和铁路基础设施项目的公司——我们深谙实际施工中的各种限制条件。
通过传感器、摄像头及交通检测技术实时采集数据。
实现现场设备与处理系统之间快速、可靠的通信。
运用人工智能算法识别交通模式、检测事件并进行预测建模。
对数据进行清洗、标准化并整合为统一的分析基础。
在城市数字孪生体中进行监测、情景仿真与决策。
五大工程与科学领域——在大多数公司中各自独立运作，而在这里，它们汇聚于同一个项目之中。
大型基础设施的设计与施工：桥梁、高架桥、立交桥、高速公路。
GIS 系统、LiDAR 遥感技术，以及面向交通基础设施的环境文档编制与分析。
基于有限元法（FEM）的数值建模，以及工程软件开发。
机器学习、神经网络、车辆分类、图像分析。
统筹管理跨学科、多年期的基础设施投资项目，从构想到最终落成。
六位专家，六个领域，一个共同目标：切实改善波兰城市的交通状况。
1993 年毕业于克拉科夫理工大学土木工程学院。职业生涯始于克拉科夫 Mostoprojekt 公司，担任设计师；随后在 Dromex Cieszyn 积累施工经验；之后在 Budimex-Dromex 担任施工工程师，并逐步晋升为南方道路分部区域总监。2005 年创立 Grupa MP Mosty Sp. z o.o.，自 2015 年 4 月起担任集团董事会主席。
土木工程师、设计师和企业管理者，1991 年毕业于克拉科夫理工大学土木工程学院。他曾在 Transprojekt 设计院等机构积累职业经验，自 2002 年起共同参与构建 MP Mosty 控股集团的工程体系，目前担任 MP Mosty 集团及 Mosty Kraków S.A. 的董事会副主席。作为基础设施项目的资深作者和共同作者，他曾主持波兰多项关键工程，包括克拉科夫快速有轨电车隧道、克拉科夫道路枢纽的高架桥，以及 A4 高速公路沿线的桥梁与高架桥。
企业管理者，地理信息学与环境保护领域专家，毕业于克拉科夫农业大学林学院及克拉科夫 AGH 大学应用数学学院。近 20 年来他积极参与各类投资项目，专注于先进地理信息系统（GIS）、LiDAR 遥感技术及环境文档编制。作为克拉科夫 Geomind 公司的创始人兼董事会主席，他为交通基础设施与自然保护等领域提供关键项目与分析，并作为专业分包商参与包括公路和桥梁行业在内的大型工程项目。
经验丰富的企业管理者与创业者，长期致力于业务发展、新技术以及创新项目的实施。他将商业经验与务实的方法相结合，推动新项目的建立与发展。在 Urbidyn，他参与公司发展、商业模式构建，并推动在智慧城市领域应用数字技术、数据与人工智能的解决方案。
土木工程师、科学家和高校教师，自 2016 年起任职于克拉科夫 AGH 大学，在土木工程与资源管理学院岩土力学、土木与岩土工程系担任副教授。1992 年毕业于克拉科夫理工大学土木工程学院，并于 2001 年获得技术科学博士学位，此后在结构力学研究所工作了二十余年。他专长于结构动力学、工程编程、结构力学以及基于有限元法（FEM）的高级数值建模。
工程师、科学家，任职于克拉科夫 AGH 大学的科研教学岗位。他在金属工程与工业计算机科学学院应用计算机科学与建模系担任助理研究员。其科研工作聚焦于计算机科学与通信技术，以及材料工程领域。主要研究方向包括工业 4.0、人工智能（机器学习与神经网络），以及材料结构的高级分析，例如优化高强度钢显微组织的数字图像分割。他是多篇被国际数据库收录的科研论文的作者及合著者，研究主题涵盖车辆分类和冶金工艺建模等。
我们从实测出发，而非假设——模型的优劣，取决于其所依赖的数据。
我们打造能够与城市共同演进学习的自适应工具，而非将其定格在某一时刻。
我们不描述过去——而是在决策做出之前，预测其可能产生的影响。
我们用决策者能理解的语言解释每一个模型——拒绝黑箱，拒绝空洞的行话。
在提出全面部署之前，我们先在真实环境中进行测试——步步为营，成效可量化。
技术服务于居民——每一项指标，最终都会转化为人们的时间和安全。
人工智能应用于交通管理并非空谈。以下是波兰、欧洲和中国多地实际部署的成果。
基于数据的自适应信号灯系统使高峰时段通行时间缩短 11%，非高峰时段缩短 8%；预计每年可带来 318 亿美元的社会效益，而实施成本约为 14.8 亿美元。
来源：《自然·通讯》（Nature Communications），2025 年基于人工智能和大数据的城市交通分析系统（阿里巴巴“城市大脑”）显著减少了城市的交通拥堵和空气污染。
来源：城市大脑部署相关行业分析人工智能驱动的自适应信号灯系统在试点区域将通行时间缩短了 25% 以上，车辆怠速时间减少 40%。
来源：Surtrac 系统部署相关文献自适应信号灯系统将路口延误降低了 22%，并带来车辆排放的明显下降。
来源：智慧交通部署相关综述基于人工智能的公交线路优化，在所分析的欧洲部署案例中，使车队燃油效率提升了 12%。
来源：智慧交通部署相关综述，2025 年在波兰拥堵最严重的城市（罗兹、卢布林、波兹南、弗罗茨瓦夫），司机每年因堵车损失数天时间——而这些正是最能从预测性交通管理中受益的路段。
来源：TomTom 交通指数 2025 / 2026这取决于项目范围和数据的可获得性——针对单一测量路段的典型试点项目，从传感器安装到首份预测报告出炉，通常需要 6 到 12 周。
不一定。我们可以利用城市现有的摄像头和传感器，并在数据不完整的地方补充我们自己的测量点——正如克拉科夫 Al. Jana Pawła II 大道路段的做法。
数据始终归属于城市或客户方。在可能的情况下，我们使用经过聚合和匿名化处理的数据，并遵循 GDPR 相关要求及关键基础设施相关准则。
并非如此。我们的模型可根据道路网络的规模灵活调整——既做过单一路段和交叉口的项目，也完成过涵盖整个城区的分析。
是的——我们为客户内部团队提供培训，持续维护预测模型，并随着新数据的不断输入，定期更新预测报告。
在工程和环境类项目中，我们与 Mosty Kraków（原 MP Mosty）以及 Geomind 等伙伴合作，融合工程建设与地理信息领域的专业能力。
简要描述您面临的挑战，我们将在 2 个工作日内回复，并提出洽谈或试点项目的建议方案。
办公地址：
ul. prof. M. Życzkowskiego 12
31-864 波兰克拉科夫
pawel.samek@urbidyn.pl
robert.wanczyk@urbidyn.pl
