佳都知行交通大模型探索实践

今年的DeepSeek热度更是推动了大模型在各行各业的部署应用，智能交通头部企业纷纷推出了大模型在交通管理领域的解决方案。

曾经有行业专家提出过，基于AI训练的信控解决方案是未来的一个趋势，也应该是信控行业的必经之路。

只是，短短几年内层出不穷的大模型应用方案，业界难免产生疑问：交管大模型究竟是换汤不换药的概念炒作，还是真正能为行业带来突破性价值的创新力量？

随着汽车保有量的持续增长，道路交通管理的复杂度呈几何级上升。尽管信号优化服务的出现在一定程度上能够缓解交通管理压力，但是作为人力密集型的业务，在精细化的交通管理需求下其核心瓶颈也逐渐显现。

首先是被动响应机制的低效性。传统信号控制依赖人工巡查发现异常，往往在拥堵发生后再去分析原因，调整参数，形成"事后救火"的被动局面，难以实现实时调控。

其次是局部优化的局限性。受限于传统模型算法和技术人员能力，信号优化多停留在单点或短路段层面，缺乏对区域乃至城市级交通网络的全局统筹，难以平衡各路口间的协同效应。

第三是人力经验的依赖性。信号控制与优化高度依赖专业人员的经验积累，不同城市、不同团队的执行效果差异显著，且经验传承成本高、周期长，难以形成标准化、规模化的服务能力。

针对上述痛点，佳都科技通过自主研发的佳都知行交通大模型，结合AI智能体技术，建立了一套预测、决策、优化的全流程闭环系统，并且联合广州交警开展了近一年的技术攻坚与实战验证。

简言之，AI智能体相当于是大模型的手脚，智能体的理解和决策能力是模型赋予的，模型从输入到输出，是靠智能体来执行过程。

佳都科技这套AI信控智能体到底具备哪些核心能力？

首先，具备多源数据接入能力，既能够整合现有交通监控、检测器等存量设备数据，又能够接入佳都自研外场设备的实时感知数据。

其次，它聚焦大模型，例如时空决策大模型，可以通过历史交通指标、信控方案等数据进行预训练和学习，然后分析路口、路段甚至是区域的交通运行态势及运行规律，以此预测未来短时和长时的交通需求、交通状态，最终生成合适的信号配时方案。

第三，它能够利用佳都科技近十年积累的城市交通信控业务数据，包括历史的信控优化案例库、信号配时方案调控记录，以及国标规范等行业知识，基于信控领域专家大模型结合预测的未来时段交通特征，针对目前的信号配时方案给出优化和决策的建议。

总体来看，它在信控优化方案的价值体现在两大方面：一是提升信号优化水平，目前信控业务还较为传统，更多依赖人工的经验，拥有智能体载体后，能够将以往更多更优的优化经验赋予给大模型，从而实现信号优化水平的提升；二是提升信号优化方案的智能化、自动化和精细化。人力经验与精力都有限，面对众多路口以及多源数据处理方面很难做到精细化，但是通过算法和模型的自动化处理，可以实现从数据处理、方案生成到效果评估的全流程智能化，显著降低人力投入。

从实践验证效果来看，广州交警支队黄伟涛警官告诉赛文交通网，佳都科技的这种技术路线是靠谱的，并且从落地应用情况来看，相较于人工以及普通信息化手段来说优势较为明显。通过信控智能体基于历史流量数据总结规律，判断路口流量特征，划分时段生成单路口配时方案大概为1分钟，且能够考虑多维度的流量特征和场景策略，在效率方面具备绝对优势。

赛文交通网获悉，在交通事件检测场景，智能体结合佳都科技视觉大模型提升事件识别准确率的优势同样显著。传统视频监控系统因误报率高，难以真正发挥预警作用。通过大模型对视频数据的深度学习，事件识别准确率实现大幅提升，为后续的突发事件处置及区域信控联动优化可提供可靠的前端支撑。

目前来看，当前交通行业内应用较为普遍且成熟的多为语言大模型，例如智能客服场景。交通信号控制作为强专业领域，需要经过大量的行业知识训练与积累，短期内还难以实现规模落地应用。

然而，任何新兴技术从研发成熟到与业务场景深度融合都需要经历必要的适应周期。令人欣喜的是，DeepSeek热潮之后，各地方交管部门也都在不断拥抱新技术，探索大模型技术在行业的应用。

佳都科技交通工程师告诉赛文交通网，经过实践验证，类似于信控智能体等大模型技术在一定程度上能够替代部分专家经验，或许目前它不一定是在控制算法层面提升准确率有多高，但是在智能化、自动化和精细化层面能够减少人力成本，提升效率，这是目前大模型的核心能力。

交管大模型并非对传统信控模式的彻底颠覆，而是通过技术融合实现"痛点突破"与"效能升级"。从被动响应到主动预测、从经验驱动到数据+知识智能、从单点优化到全局协同，以佳都AI信控智能体为代表的创新实践，已初步展现出大模型在交通管理领域的应用价值。

随着算力支撑的持续增强、行业数据的不断富集以及场景打磨的深入，大模型有望成为破解城市交通治理难题的关键钥匙。但正如所有颠覆性技术的发展规律，其真正价值的全面释放，仍需行业上下游在技术研发、场景适配、生态构建等方面持续深耕。