Etter hvert som behovene for passasjerreiser blir stadig mer personlige og varierte, kan ikke lenger modellen med fast-rute og fast-tidsplan for tradisjonell kollektivtransport holde tritt. Demand-Responsive Transit (DRT), som tilbyr høy tilgjengelighet og fleksibilitet, har dukket opp som en ny grense for modernisering av offentlig transport. Som en ledende leverandør av aggregeringssystemer for transittpriser, er Golong Technology dypt forpliktet til AI--drevne ekspedisjons- og DRT-løsninger. Støttet av banebrytende teknologier har vi implementert prosjektene våre på tvers av flere byer.
Peak Fast, Off-Peak On-Demand
Denne innovative modellen bruker faste tidsplaner i rushtidene og bytter til on-demand-utsendelse i off-peak-tider, og løser effektivt problemet med ineffektiv kapasitetstildeling. Den garanterer effektiv pendling under morgen- og kveldstopper, samtidig som den sender kjøretøyer dynamisk i perioder utenfor rushtiden for å minimere tomkjøringer. Tjenestene er tilgjengelige via mobilapper og offline smarte kiosker, noe som sikrer inkludering for alle aldersgrupper. Denne modellen har vellykket oppgradert "Cloud Bus"-systemene i Hangzhou og Changzhou.
Nabolagskrav-Responsiv buss
Denne modellen ble lansert i Lingang-området i Shanghai i oktober 2025*, og har faste stopp med fleksible ruter, ved bruk av en enkelt-sløyfe, on-demand-operasjon som sømløst forbinder lokalsamfunn med det viktigste transittnettverket. Smarte bestillingskiosker er installert på stasjoner for å støtte både online og offline reservasjoner, noe som forbedrer den regionale tilkoblingen og den generelle reiseopplevelsen for beboerne.
Sone-Basert DRT (Wenzhou)
Systemet dekker et serviceområde på omtrent 9,1 kvadratkilometer med 158 stopp, og planlegger intelligent optimale ruter, og begrenser enveis reisetid til 25 minutter. Dette gir en effektivitetsøkning på over 40 % sammenlignet med konvensjonelle busser. Den tilbyr tre kjernefordeler: dynamisk tur-pooling, 15-minutters presis bestilling og live kjøretøysporing, og gir en svært praktisk reiseopplevelse.
Tilpasset landlig transitt (Lin’an)
Denne tjenesten introduserer time-slot booking, rettet mot lavt antall reisende, sjeldne landlige ruter. Systemet planlegger ruter dynamisk basert på reisebehov i sanntid, støttet av bestillingsutstyr på stedet ved holdeplasser for å redusere deadheading. Den inneholder også eldrevennlige funksjoner, noe som gjør mobilitet på landsbygda mer inkluderende og brukersentrisk.
Dynamic Campus Shuttle (Yongjia, Wenzhou)
Denne modellen integrerer på en innovativ måte gjenkjenning av palmevene med DRT. Studenter kan bestille turer ganske enkelt ved å skanne håndflatene, noe som eliminerer behovet for mobiltelefoner. Bestillingsstatus vises i sanntid, og ombordstignings-/avleveringsposter synkroniseres umiddelbart med foreldrenes telefoner for å øke sikkerheten og tilsyn. Operatører kan optimere utsendelsen basert på dataanalyse, og gir en svært effektiv skolependeltjeneste.
DRT for kultur- og turistmål
En smart tilkoblingsløsning skreddersydd for naturskjønne steder og turistbyer. Besøkende kan bestille elektriske skyttelbusser med et enkelt klikk via mini-programmer eller selvbetjente kiosker. AI-systemet sender intelligent kjøretøyer, optimerer ruter og sender samtidig turistinformasjon. Bakenden tildeler dynamisk kapasitet basert på varmekart for passasjerstrøm, og balanserer den besøkendes opplevelse perfekt med driftseffektivitet.
TwoCore-tjenestemodeller
Programvare-Eneste modell: Med lav forhåndsinvestering, rask distribusjon og fleksibel konfigurasjon, er denne modellen ideell for kortsiktige piloter, små samfunn og naturskjønne steder, primært med fokus på nettjenester.
Integrert programvare- og maskinvaremodell: Denne modellen oppnår sømløs online-offline-integrasjon, og støtter mobil-telefon-gratis reservasjoner. Som en aldersvennlig løsning som dekker ulike scenarier, er den perfekt egnet for store, langsiktige operasjoner.
Gjennom AI-teknologier og vår doble-modellinnovasjon driver Golong Technology transformasjonen av offentlig transport fra «planlagte tomkjøringer» til «on-demand-avganger», noe som øker operasjonell effektivitet og reduserer kostnadene. Ved å styrke sømløs mobilitet i byer og på landsbygda gjennom teknologi, er vi forpliktet til å bygge en smart fremtid med lavt karbon for transport.