让交通仿真
成为 AI 的计算底座
场景在此还原
Agent 在此推演
让每一次交通决策，经得起验证
合作伙伴
次世代仿真平台
- 01
真实路网数字化建模
支持道路、车道、交叉口、拓扑关系、信号控制、交通需求等要素建模，形成可运行、可复用、可版本管理的 .tasp 仿真工程。
- 02
宏微观一体化交通仿真
打通宏观 OD 分配、路径选择、路网阻抗与微观车辆运行、跟驰换道、信号响应，实现城市级交通分析与车道级精细仿真的联动。
- 03
多场景交通实验编排
面向信号配时、匝道控制、可变限速、公交优先、事故施工、应急车道、CAV 协同等场景，支持多参数、多方案、多随机种子的批量实验。
- 04
方案指标评估与对比分析
围绕延误、排队长度、平均速度、行程时间、吞吐量、停车次数、能耗排放、交通冲突等指标，对规划方案、管控策略和算法结果进行量化评估。
- 05
AI 算法训练与仿真优化
通过 PyTASP 接入强化学习、多智能体控制、贝叶斯优化、遗传算法等算法流程，形成“状态读取 - 动作下发 - 仿真反馈 - 策略更新”的闭环。
- 06
智能协作与实验成果输出
通过 TASP Copilot / AI Agent 辅助完成场景生成、仿真运行、结果解读和方案建议，并支持图表、报告、视频和项目归档输出。
宏微观一体化仿真平台
始于 2015
Benefit 01
AI-Native 交通实验范式
TASP 面向 AI 算法训练、仿真优化与智能体协同设计，把交通仿真从传统离线评估工具，扩展为可被算法持续调用的实验环境。
通过 PyTASP 接口体系与智能体工具链，强化学习、多智能体控制及交通优化算法能够读取路网状态、下发控制动作、获取仿真反馈，并在不同需求、扰动和约束下持续迭代演进。
Benefit 02
宏微观一体化仿真闭环
TASP 在同一平台实现“宏观分配 — 微观仿真 — 反馈修正”的完整闭环，让城市级交通需求分析与路段、车道、交叉口级运行仿真保持同源计算。
宏观层负责 OD 需求、路径选择和网络阻抗更新，微观层刻画跟驰换道、信号响应、排队溢出和瓶颈传播，并将运行结果反向修正分配假设，完成方案校验与策略迭代。
Benefit 03
工程化仿真作业生态
TASP 不止服务于一次性仿真实验，而是面向交通科研、教学实验、方案评审和数字孪生项目，提供可持续运行的工程化仿真作业生态。
平台通过可视化工作台、服务化接口、项目文件、任务管理、多用户协同、指标看板和结果归档，将场景、参数、任务、指标与成果统一管理，形成可复用、可维护、可交付的仿真工作流。
开始使用 TASP
从试用体验到项目落地，一步开启 TASP 仿真实验
申请体验账号与试用包，获取 PyTASP 接口和示例工程，并对接真实路网、场景与实验任务。