四点思考

自ChatGPT发布以来，大模型在中国迅速升温，中国各行业均掀起了大模型的研发热潮，如阿里的通义千问、百度的文心一言等，各行业对大模型应用的探索如火如荼，但当前行业的一致的反馈是找不到应用场景，或者找到的场景不一定适合大模型。当前阶段大模型能否应用于交管行业值得思考。

思考1：各级交管部门对大模型技术的应用情况。

以交管业务来看，实际工作中更需要场景化的交通小模型来解决特定问题。

例如公安交通集成指挥平台应用了领先的人工智能算法并落地应用场景，如车辆图像特征识别、驾驶员人脸检测识别、违法证据图片识别、视频媒体流检测识别等，实战效果显著；互联网交通安全综合服务管理平台登录认证、小安助手、一键挪车等功能，极大程度提升了管理服务效能。

行业主管部门目前对大模型技术还没有好的落地场景，未来最先落地的场景可能在智能客服、视觉大模型领域。

从城市来看，西安交警数字人“永安君”公开测试，是目前公开的城市级交管部门进行大模型落地的唯一案例，基于通用大语言模型引入交管行业知识库，实现咨询内容包括车驾管业务办理流程、交通违法处理方法、线下业务办理网点、办公时间等。西安交警做出了非常好的创新探索。上述业务相对标准化，大模型技术价值的真正发挥还需要复杂的业务场景。

思考2：相关企业对交管大模型的探索和应用。

当前交通相关企业普遍认为大模型技术未来对包括交管在内的大交通业务一定会有较大创新和改变，交管拥有海量的动静态数据，一定是大模型应用场景最好的实践行业之一。

基于对行业理解结合自身优势，阿里云联合高德地图将交通行业大模型应用于精细化治堵场景在多地开展测试工作；华为与多地交警合作成立大模型创新实验室；百度在全球可持续交通高峰论坛上展示了如何将大模型应用交通流量预测、路线优化、事故预防等方面。目前企业对大模型赋能交管的场景非常看好，但仍处于探索阶段。

思考3：影响交管行业大模型落地应用的因素。

尽管交管大模型经过了多方尝试，但落地效果并不明显，受众多因素影响还处于探索研究的阶段。

1.算力制约，大模型训练通常需要大量的GPU或TPU等高性能计算单元，随着模型规模的增加，所需的计算资源成倍增长，这不仅包括处理器的数量，还包括内存容量和高速互连技术以支撑模型训练过程中的大规模并行计算。

2.数据安全，公安交管数据具有高度的保密性，研发使用有非常严格的规范。

3.应用实践，公安交管场景复杂多变，数据源、数据格式不同，需要进行大量的数据清洗和标准化工作。应用大模型需要高度定制化适应特定场景，需持续优化保证预测和决策的准确性，避免误报和漏报。以交管12123平台为例，应用大模型解答群众问题一定是确定性的，而非参考性回答。

4.技术与资源投入，大模型的研发与部署需要大量的计算资源和专业的技术团队支持，当前企业追求生存和短期效益，方向不明确的情况下难以做战略性投入，资金和人才有限交管大模型难以快速发展。

思考4：当前大模型技术在交管行业的落地思考。

1.利用开源大模型产品进行城市交通治理。

公安交警在实际工作中更需要场景化应用来解决特定问题，如交通通行效率提升、交通组织管理、交通信号配时、交通微循环管理等。

互联网图商拥有海量的出行数据，可通过开源大模型结合大量出行数据对城市交通进行评价、诊断和治理，交管部门可以依靠互联网交通大模型作为试验田进行配时调整、交通治理、决策参考，解决了算力和数据安全等问题。

以高德发布的交通大模型为例，将交通行业大模型应用于城市交通精细化治理拥堵等场景，支持多模态指令（文字、语音、图像等）输入，解决方案秒级生成，尤其针对交通出行独有的分时段、分路段、分方式、分车型所造成的随机、开放、非线性的交通问题，可实现十亿级模型参数精准化辨识和自适应优化。

交警可通过上述研判信息对交通秩序、交通信控、勤务管理、重大活动进行有效干预。同时利用车道级安全预警大模型，对安全风险较高的行车场景（前方事故、前方急刹车、无灯路口来车、弯道来车、货车前方来车、后方加速来车、前方慢速车、前方施工障碍）进行全方位、超视距地实时探测并预警行车风险，通过地图软件、诱导屏及媒体发布实时触达驾驶人规避风险。 

2.利用大模型技术结合行业知识库辅助决策。

目前大模型最好的应用场景之一自然语言处理（NLP），已能够通过对话方式理解复杂问题，交管可结合自身实际业务构建交管行业知识图谱、知识库。

类似交管版的“通义千问、文心一言”，一方面通过构建内部知识库，民警可根据实际业务需要检索交管相关法律法规、交管系统操作流程、同类业务问题处理等，可辅助新调入民警业务培训，如一般事故处理过程中，在类似场景下试用的法律法规、认定过程、处罚决定书等可对事故处理岗民警提供有效参考。

如车驾管岗位民警处理异常业务，同类情况出现解决办法和系统操作流程，极大程度降低沟通成本，提升工作效率。如机动车查验民警核查车辆过程中，通过大模型一键导出查验关键点。另一方面各级交管部门还可以通过交管大模型进行一句话建模，任意组合查询，导出关键数据指标以辅助决策，如利用大模型技术对人、车、路、企环境进行画像及风险评估，通过结合实际业务进行风险防控和隐患排除。

3.利用大模型对新型交通数据要素识别重构赋能管理服务新模式。

当前国家高度重视发挥数据要素作用，数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，随着数据要素的加速流通和跨部门应用，大交通场景将融入更多源的数据要素。

AI大模型通过学习海量数据中的复杂特征，可以显著提高对图像、视频、文字、语音等识别准度和分类精度，能够更准确地识别目标物体匹配应用场景。

当前公安交通集成指挥平台已集成大量视频、图像类算法。引入新型交通要素结合大模型应用，可大幅度提升交通基础信息识别能力并创新应用场景。

依托图像识别及语义分割等关键技术，对道路全要素「车、人、路、环境」进行全天候、细粒度、多维度的精准感知识别，数据训练打磨推演，交管部门可将交通识别要素进行组合形成行业大模型产品，实现精准交通态势预判、交通隐患排查、交通风险预警、交通拥堵预判及交通事故预警预防，交管行业大模型的应用也将为人工智能技术在交通领域的提供重要的参考和指导。

例如通过大模型精准识别道路、桥梁、隧道及事故易发生路段路面交通设备设施情况，对桥梁破损、路面积水、路面结冰、团雾进行有效识别，生成预警信息和研判结果辅助决策。

例如在复杂的城市交通环境中，精确识别非机动车交通态势、交通安全隐患、易发事故点位，对非机动车违法进行有效监管，通过大模型智能解析视频发现的非机动车突出违法行为，结合人员身份识别能力，实现非机动车交通安全隐患全流程既“实时发现—自动核查—精准劝导—综合治理”的精准管控，赋能交管一线开展非机动车违法的有效查处，协同源头企业和社区网格开展非机动车交通安全隐患的精准消除，提升城市交通的文明水平。

尽管目前大模型在交管领域没有特别好的场景落地，但可预见随着大模型、车联网、边缘计算、5G通信技术的不断成熟，大模型必将在交通管理行业创新管理服务模式，发挥不可替代的作用。

击水三千里、壮歌满征程，交通从业者需要在困难期坚定信心，勇于创新尝试，推动公安交管工作向更智能、更高效、更人性化的方向发展。