面對瞬息萬變的復雜巨系統，如何做到精準實時調度、實現大流量低延遲、全局最優化分配路權，是二十一世紀人機智能面臨的最大挑戰之一。
《平熵降噪理論》是喜悅智慧數據解決這一智能挑戰的重大創新。該理論以平行空間的視角，論述了從微觀到宏觀的交通體系中，復雜多變的時空關系；揭示了在封閉孤立的交通體系中，系統必然走向混亂無序的熵增本質；設計了打破復雜巨系統不可逆熵增定律的耗散結構，定義了對抗系統混亂無序的調度負熵；基于耗散結構和調度負熵進行多目標優化，原創了秒級實時自適應精準調度紅綠燈的《全智慧調度算法》。
基于《平熵降噪理論》和《全智慧調度算法》，團隊設計了喜悅人工智能紅綠燈實時調度系統，以“宏觀至上、效率優先、兼顧公平”為原則，使市民享有最合理的路權、最喜悅的出行體驗。
“JOY Al交警”運用Al打造“上帝視角”，進行“隨機應變”！如同每個路口都有一個聰明的交警，用一雙慧眼緊盯路口的車流和人流，秒級實時計算、科學分配路權、精準調度紅綠燈順序和時長，高效治堵、減排增效！
“JOY Al交警”在最小單元調度時，通過能量與信息的交換，引進非平衡相變的能量負熵，抵消系統熵增，降低無效噪聲，形成了以單路口為最小單元的交通治堵體系；“JOY Al交警”在多路口與片區調度時，通過信息交互實施機器二階智能協同調度，使得復雜巨系統保持在平穩的低水平熵值，維持系統的高度有序、高效流通，實現JOY SMART AI三位一體交通擁堵防御架構。
“JOY AI交警”達到“資深真人交警”水平實驗：首先，團隊在武漢、襄陽、天津等多個落地城市現場做實驗，隨機讓“JOY AI交警”和“資深交警”根據實際的交通流量控制紅綠燈；類似的實驗過程，通過在實驗室搭建的交通孿生仿真平臺，重現城市真實的交通流量，隨機讓“JOY AI交警”和“資深交警”根據仿真的交通流量，進行決策和調度紅綠燈信號。然后，讓被測試者回答：“您認為現在是AI在控制紅綠燈，還是交警在控制紅綠燈？”。
被釆訪的對象包括交通專家、交警協警、過馬路的行人、私家車車主、的士司機、非機動車車主等交通參與者。
結果表明：
1）在落地現場，超過90%以上的被釆訪者，認為如此靈活的紅綠燈調度，是“資深交警”在后臺控制；
2）在實驗室，超過85%以上的被測試者，認為如此聰明的紅綠燈調度，是“資深交警”在后臺決策。在他們的經歷中，紅綠燈的通行順序和時長是固定不變的，不可能根據實際流量，實時控制紅綠燈。
喜悅“JOY Al交警”成長里程碑
經過無數個路口、數萬個小時實際場景的算法訓練和系統優化，在紅綠燈秒級實時精準調度上，“JOY Al交警”做到了隨機應變，達到甚至超越了“資深交警”的人工調度水平，成為真正的人工智能智能體。
“JOY Al交警”2.0版：2016年，世界上第一套人工智能紅綠燈實時調度系統“JOY Al交警”落地黃石，實現秒級實時自適應精準調度紅綠燈，詳見現場調度視頻、公安局長視察視頻。
圖1：JOY SMART AI系統將路口的機動車通行效率提升25%以上
詳見視頻鏈接：http://gabjoy.com/case/33.html
“JOY Al交警”2.5α版：2017年，“JOY Al交警”落地深圳最復雜最大流量的路口，挑戰最難的高峰時段調度，首次超越交警人工調度效率，詳見關聯調度視頻、中央電視臺專題報道視頻
圖2：將路口的整體通行效率提升35%以上
詳見視頻鏈接：http://gabjoy.com/case/25.html
“JOY Al交警”2.5β版：2018年，“JOY Al交警”落地武漢第一難第一堵的潮夕路口，無需任何交通組織改造，系統上線即藥到病除，詳見武漢市交管局發布的落地前后對比視頻、獨立第三方的專業評估報告。
圖3：將高峰時段最大車流方向的排隊長度降低60%以上，整體通行效率提升40%以上。
詳見視頻鏈接：http://gabjoy.com/case/47.html
“JOY Al交警”3.0α版：2019年，“JOY Al交警”落地襄陽，在“AI治堵大PK--襄陽站”中名列榜首，戰勝國內最具盛名的多家科技公司，詳見全球通行效率最高的路口視頻、專家評審意見書。
圖4：“通過機器二階智能交互，完全杜絕路口空放，在天橋路口將整體通行效率提升55%以上。
詳見視頻鏈接：http://gabjoy.com/case/53.html
“JOY Al交警”3.0β版：2020年，“JOY Al交警”落地天津濱海新區“腸梗阻”片區，“JOY Al交警”上線即解決“復雜聯體路口大難題”，詳見落地前后對比視頻、雙向彈性微綠波視頻。
左圖：溢出嚴重（優化前） 右圖：無溢出（優化后）
圖5：通過機器二階智能交互，治理多個相距僅百米的聯體路口痛結，將高峰時段最大車流方向的等燈時延降低50%以上，將聯體路口的整體通行效率提升40%以上。
詳見視頻鏈接：http://gabjoy.com/case/67.html
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上述資料均可向喜悅團隊（susie@gabjoy.com 18511188665 蘇博士）索要，或者在喜悅智慧數據官網（http://www.mcardleinterests.com/case/）上觀看視頻。歡迎您蒞臨喜悅實驗室或者光臨“JOY Al交警”落地現場考察指導！