问题——车流增长与服务能力不匹配，传统人工环节制约通行效率。
钟落潭站位于广州市白云区钟落潭镇，连接G105国道，是广韶高速的重要交通节点。
随着区域交通流量持续攀升，站点日均车流量超过1.5万车次，货车占比接近两成。
高峰时段，人工收费车道排队时间拉长，车辆启停频繁、并线压力增大，既影响通行效率，也对行车安全与服务体验提出更高要求。
尤其节假日叠加出行需求集中，站点保畅压力更为突出。
原因——车种结构复杂、作业动作多、特情处置链条长，导致通行“瓶颈”集中在收费环节。
从运行规律看，收费站拥堵并非单一因素导致：一是车辆类型差异大，特别是货车车身高、车窗位置不一，人工取卡、扫码、缴费等动作耗时更长；二是混合车道场景复杂，识别、派卡、支付等环节串联，任何一个环节延迟都可能放大排队效应；三是ETC识别偶发失败、信息不一致等特情，若依赖现场人员处置，往往需要车辆等待甚至倒车重试，不仅增加时间成本，也带来安全隐患。
提升通行效率，需要把“关键动作自动化、识别判断智能化、特情处置远程化”作为系统工程推进。
影响——智慧化改造带来效率提升与体验改善，进一步增强路网保畅能力。
此次升级以广韶高速改扩建为契机，钟落潭站在车道组织与设备体系上同步优化，形成更适配大流量运行的能力结构。
站点采用“3进5出”车道布局，新增智能机械臂式收发卡设备并叠加车型车牌识别，ETC车道同步升级，并部署远程值守的“智慧云舱”。
站点重新开通后，通行效率得到量化提升：出入口效率分别提升14%和27%。
对司乘而言，收费动作更连贯、等待更可预期；对管理方而言，车道运行的标准化程度提高，现场人员可从重复性操作中解放出来，转向秩序维护与应急处置等更需要判断的环节。
对策——以“识别精准+动作自适应+多元支付+特情闭环”构建智慧收费站解决方案。
一是强化识别能力，提升自动化作业的“前提条件”。
车型车牌识别设备通过视频捕捉与帧间关联等技术，实现车辆轮廓提取与特征识别，高精度识别为派卡、计费和放行提供可靠依据。
识别的稳定性越高，车道运行越顺畅，越能减少人工介入。
二是以机械臂实现“精准服务”，缩短取卡缴费的动作时间。
机械臂式收发卡设备可在识别车辆的同时感知车辆高度、车窗位置和停车距离，并在一定高度与臂展范围内自动调节，实现不同车型的自适应对接。
对司机来说，减少探身、挪车等操作；对车道来说，降低因车辆位置不理想而反复调整的时间损耗。
三是完善支付与协助机制，兼顾效率与兜底。
车道支持多种支付方式，满足不同人群习惯；同时在关键位置设置一键求助，形成“自助为主、协助为辅”的服务模式，既提升常态效率，也保障在设备异常、操作不熟练等情况下的通行连续性。
四是提升ETC通行的稳定性与可视化引导，减少特情对整体效率的扰动。
ETC专用车道采用前后双天线协同识别，增强信息互验能力；通过灯光提示等方式为司乘提供直观指引，识别成功快速放行，识别失败可就地引导处置，减少倒车重试等高风险行为。
五是以远程值守打通特情处置链条，提升响应速度与管理半径。
“智慧云舱”通过远程值守系统与车道终端联动，能够对周边站点进行实时监测与处置支持，推动管理从“单站点值守”向“多站点协同”转变，提高资源利用效率与应急保障能力。
前景——从单点试用走向规模化推广，智慧收费将与路网服务平台深度融合。
随着春运等大客流时段临近，收费站“保畅通、保安全、优服务”的需求更加集中。
智能机械臂、精准识别、远程值守等能力的组合，为高峰期的通行组织提供了新的技术抓手。
下一步，类似方案的推广应更加注重与路网运行管理、车道数据治理和用户服务平台的联动：一方面，通过平台化服务完善办卡、售后与费用优惠等配套，提升用户选择ETC的意愿，进一步分流人工车道压力；另一方面，通过数据沉淀与分析，优化车道配置、潮汐开道和特情预警，实现从“设备升级”到“治理升级”的跃迁。
若能在更多高流量节点形成可复制经验，将有助于提升区域路网整体通行效率与韧性。
钟落潭站的智慧化升级实践，标志着广东高速公路建设迈入新的发展阶段。
通过技术创新破解交通难题，不仅提升了通行效率和用户体验，更为全国高速公路智慧化建设提供了可复制、可推广的经验模式。
随着更多智慧交通技术的深度应用，我国交通基础设施现代化水平将持续提升，为经济社会高质量发展提供更加坚实的交通保障。