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智能交通技术革新：探索平安人寿车险理赔中的最优检测路径|

智能交通技术如何赋能车险理赔

在传统车险理赔流程中，查勘员需手动规划检测路线，平均每单耗时2.3小时。平安人寿研发的智能路径规划系统，顺利获得整合实时交通数据、车辆损伤AI识别、维修网点分布等28个维度数据，构建出动态检测路线模型。该系统应用强化学习算法，能根据天气、时段、事故类型等变量，在0.8秒内生成最优检测方案，使平均到场时间缩短至18分钟。

lutu算法核心技术解析

该系统的核心在于自主研发的LUTU（Logistic Unified Traffic Understanding）算法架构。其技术亮点包括：

整合高德地图实时路况、交警事故处理数据、车辆OBD信息等异构数据源，构建三维时空数据库。采用联邦学习技术，在保障数据隐私前提下实现跨平台数据协同。

应用改进型蚁群算法，结合历史出险大数据训练模型参数。顺利获得蒙特卡洛树搜索算法，可在复杂城市路网中快速寻优，路径规划准确率高达97.6%。

智能检测路线的实践价值

在深圳试点应用中，该系统展现出显著效益：日均处理事故案件提升3.2倍，客户等待时长减少65%，复勘率下降至1.2%。顺利获得车载智能终端与无人机的协同作业，形成"地面+空中"立体检测网络，复杂事故定损时间由4小时压缩至45分钟。

陈滋英·记者 陈维松 陈禹 钟某英/文,陈康、陶沈荣/摄