太仓公安交警部门积极探索 AI 技术在交通管理中的多元应用

在人工智能蓬勃发展的当下，太仓公安交警部门积极探索 AI 技术在交通管理中的多元应用，通过搭建各类智能平台，从精准管控交通违法、有效预防事故发生，到高效治理安全隐患、科学保障道路畅通，乃至优化车驾管服务，AI正全方位重塑交通管理模式，为提升城市交通治理水平、保障市民出行安全与便捷贡献创新力量。

在过去一段时间，以 DeepSeek 为代表的人工智能，以及由此可能引发的新能源技术革命，成为众人热议的焦点。事实上，以深度学习、计算机视觉、大数据分析为核心的新一代 AI 技术，正持续重塑现代交通管理工作的底层逻辑。通过构建感知、研判、决策、执行的闭环，可让交通违法无所遁形，将风险隐患消除在事故发生之前，使交通信号自动适配车流，让交管服务充分彰显以人为本的理念。

这些突破不仅是技术工具的迭代，更是提升公安交管战斗力的重要变革，推动交通管理工作从以往的被动应对向主动预防转变，从简单的经验驱动升级为数据驱动，促使传统交管向现代数字交管大步迈进。

太仓市公安局也于二月开展了先行先试。在太仓智算中心上部署了DeepSeek “满血版”，模型参数量达到671B，采用目前国内领先的华为昇腾训练和推理算力服务器。在此基础上，太仓市公安局迅速组建开源大模型技术攻关小组。目前，已完成公安内网本地化部署工作，并正全力推进优化进程。

事实上，太仓公安交警部门早在2023年便引入AI技术赋能交通管理工作，在实践中不断拓展应用场景。其中，部分项目已经建成并取得了一定成效，部分项目仍在积极探索，将于今年投入实战。

在日常交通管理工作中，有一些深层次的共性问题，依靠人力已难以有效解决，并在一定程度上影响了交通管理成效，以及人民群众交通出行的安全感与满意度。主要体现在以下几方面：

1.大量违法难以管控：交警日常工作的重要部分是查处交通违法。据测算，一座百万人口城市日均发生交通事故约 300 起，日均引发交通事故的交通违法行为约 1 万多起。然而，日常交管部门查处的交通违法约 1000 起，占比不到 10%，大量违法未得到管控。

2.电动自行车违法率与事故率偏高：相关统计显示，近几年全国电动自行车交通事故死亡人数呈上升态势，增长率达 5.85%。在全交通方式死亡人数总体下降的情况下，电动自行车死亡人数却逐年递增。以太仓为例，2024 年共发生各类交通事故约 6.1 万起，其中涉及电动自行车的事故接近 2.5 万起，占比颇高，全国其他地区情况大致相似。电动自行车一旦发生事故，极易造成伤亡。

3.交管警力配置偏低：太仓人口约 103 万，实际从事交通管理的民警仅 140 余人，其他县市基本也存在类似警力配置偏低的状况。

4.传统警务模式亟待转型升级：以往单纯依靠增加路面警力、延长路面执勤时间的 “汗水警务” 模式，已无法适应人工智能时代的发展需求。

为破解这些痛点与难点，太仓公安交警部门秉持向科技要警力的理念，打造了人工智能违法管控的“慧眼”智管平台。该平台在全量收集交管信息的基础上，将以往人眼看、人脑记的工作模式升级为视频看、AI 算的智能化模式。首先，全量接入辖区内原有的 6.45 万路视频监控、高清卡口、电子警察等前端感知设备，构建起一体化、全覆盖的路面感知体系。接着，复用 AI 算力中心，并通过增加算法筛选可用设备、划定感知区域，实现对交通违法行为的精准发现、主动判定与闭环处置。例如，电动自行车逆向行驶、驾乘人员不戴头盔等过去电子警察难以捕捉的违法行为，如今都能被主动高效判定。最后，持续开发各类交通违法算法，重点针对车斗载人、叉车违法上路等易肇事肇祸的违法行为。目前，“慧眼”智管平台已上线五十余种算法，累计判定各类交通违法行为 300 余万起。

在实现交通违法精准判定的基础上，秉持人性化执法理念，构建 “大范围宣教、小范围处罚” 的分级执法模式，改变以往 “一罚了之” 的粗放式执法方式，落实提醒、处罚、追溯的递进式管理举措，形成智能、精准、高效的执法闭环。例如针对老年违法行为人，由于安全意识相对薄弱，所以太仓公安交警部门除向其本人宣教外，还会通过向其子女发送亲情短信、联合社区制定村规民约等方式，多方联动开展劝导工作，成效显著。不少子女反馈，此前对父母骑电动车违法并不知情，收到短信后，会反复向父母强调安全问题，劝导减少电动车骑行，效果良好。再例如针对未成年人，公安机关定期对学生群体的交通违法行为进行研判分析，并联合学校及教育部门，针对性对开展普法教育宣传，这样警方、校方、家庭三方共管，层层压实管理责任的做法，取得了良好效果。

在科学分析执法方面，对于平台判定初次违法的情况，会向违法人发送劝导短信予以提醒；若再次违法，则拨打语音警示。对于低频违法，进行警告教育处置；对于高频违法，一律按照一般程序裁决处罚。

自平台上线以来，每日平均发现的交通违法数量从最初的 2.6 万余起降至如今不足 6000 起，市民守法意识明显提升。同时，改变以往 “大水漫灌” 式的宣教模式，针对特定企业、不同社区，精准梳理高频违法的行为和交通参与人，结合走村进企等宣传活动，上门开展安全教育，提高工作的速度与准度。对被平台提醒警示过的交通参与者，定期回溯其再次违法情况。对于部分经劝导仍不改正的高频违法人员，纳入指定管理范畴，全面剖析深层原因、落实精细化治理措施，这些举措成效显著。

第一部分聚焦已发生的违法或安全事故的处理，而对于尚未发生的事故，安全风险中的交通冲突点是典型代表，它是导致事故与拥堵的关键因素。交通冲突点指在交叉路口或其他交通场景中，两个及以上交通参与者的行驶轨迹相交或可能相交的点，在这些点上，交通参与者存在碰撞或干扰的潜在危险。依据相关定义，冲突点的量化标准包含两目标间的距离、速度差、运动方向、夹角以及轨迹相交时间等参数。

对我国城市交通事故的抽样统计显示，交叉路口交通事故发生概率超30%。在通行秩序方面，车流激增致使冲突加剧，13%的城市道路处于交通拥堵状态，61%的城市道路处于缓行状态。可见，冲突点是引发交通事故和交通拥堵的重要因素之一。对路口冲突行为进行事件检测、识别与分析，不仅是预防事故的关键举措，也是保障道路畅通的有力手段。

在实际工作中发现，不少驾驶员对路口让行规则缺乏了解。例如，面对 “路口无信号灯时，车辆交叉行驶该谁让谁”“道路上两车同时向中间车道变道，应如何让行” 等问题，很多非交警职业的驾驶员无法回答。这表明部分冲突点的产生并非驾驶员故意违规，而是对规则不熟悉。因此，研究冲突点分析并以此开展宣教十分必要。

为此构建的系统主要包含以下功能：

1.精准轨迹刻画：系统通过视频刻画目标轨迹，借助 AI 视觉大模型对路口原有监控视频中的每次交通行为进行精准识别，确保目标从出现至离开画面的全过程都能被跟踪，并精确采集、刻画其运动轨迹。

2.交通流特征指标统计：基于视频技术统计交通流特征指标，对路口的机动车、非机动车、行人流量进行统计，生成车道平均车速、车道空间占有率、车道时间占有率等 9 种交通参数，从而精准分析出冲突点的高发路段、地点及方向。

3.构建冲突点分析模型：基于 AI 目标识别技术及大数据分析构建冲突分析模型，该模型涵盖目标检测和跟踪、交通场景理解以及冲突事件检测等核心功能模块。借助 AI 目标识别技术对交通场景中的各类目标进行有效检测与跟踪，在此基础上，融合交通法律法规及对交通场景的全面理解，主动剖析目标间的相互关系和模式，并依据冲突点定义和冲突类别标准，构建精准的冲突分析模型。目前已涵盖机动车冲突、非机动车冲突、机动车与行人冲突等 17 类模型算法。

4.搭建冲突点感知平台：该平台可根据交通工具、行驶方向等因素进行冲突分类，还能依据时间间隔对冲突严重程度分类。同时生成路口冲突分布热力图、冲突轨迹还原图等，为管理决策提供有力辅助。

在工作实践中，冲突点的产生与部分驾驶人不了解让行规则或缺乏让行意识、盲目自信驾驶直接相关。基于此平台，可采用分级分类精准宣教方式，针对不熟悉让行规则的驾驶人，通过短信、语音等形式精准宣教；对于盲目自信驾驶行为，则坚决落实处罚。通过这些举措，进一步提升全民交通文明素养，将交通事故预防工作向 “未病先防” 方向推进，从源头上减少交通事故隐患。

在隐患排查治理工作中，存在三大矛盾。其一，专业人员稀缺与隐患总量庞大的矛盾。交警日常工作要求各部门排查交通隐患，但部分交警知识水平难以满足要求。隐患排查需熟悉道路设计施工、交通设施应用原理、道路交通管理控制方法，且具备事故分析能力，而此类专业人员在交警系统中较为匮乏。其二，工作要求高与数字赋能不足的矛盾。理想的隐患排查工作，既需专业人员现场分析，也离不开大数据的支持，两者相辅相成。然而在实际工作中，常只能依据规范逐条比对，方式简单机械，难以借助大数据分析发现隐蔽隐患。其三，扎口单位较窄与涉及部门广泛的矛盾。在道路安全隐患排查环节，扎口单位通常为公安交警部门和交运部门。但在整改环节，却涉及资规、住建、属地政府等多个部门。由于各部门工作机制存在差异，信息传递不畅、协调难度大，影响治理成效。

为破解上述问题，太仓公安交警部门依托人工智能技术打造了“灵眸”道路安全隐患治理系统，并不断优化流程，构建起统一高效的工作闭环。

一是引入人工智能，赋能安全隐患排查。整体来说，“灵眸”系统由前端的巡检设备及后台的人工智能算法组成。在前端硬件部分，配备四个不同方向的摄像头，同时增设陀螺仪等传感器。这些设备能在各类天气和光照条件下，全方位、多角度自动采集道路实景、位置信息、横弯纵坡等多维度数据，确保数据的全面性和准确性。在智能算法方面，依托人工智能深度学习算法，对路面采集到的图像数据进行特征提取和分类，自动识别出交通标志标线损坏（磨损）遮挡、功能重复矛盾、安全视距视线阻碍等五大类共计51种隐患。

同时，结合空间建模技术构建道路三维模型，直观展示隐患位置及道路纵坡、横坡、弯度等信息，挖掘交通信号设置不合理等隐蔽交通安全隐患。系统具备自学习与自优化能力，通过对历史数据深度分析学习，持续优化识别算法，提升隐患发现准确率和效率。例如，能根据不同时间段、不同天气条件自动调整识别参数，确保在各类环境中高效运行。据统计，该系统在隐患排查识别环节准确率可达 95% 左右，相比传统人工排查，效率显著提升。系统还创新性开展标准化比对工作，判定道路交通安全隐患时，依据道路交通标志标线等行业标准规范索引条文并建立关联，借助大模型自动生成详尽的隐患排查报告和治理方案，为隐患治理提供有力支撑。

二是横向延伸至多类型道路交通隐患。道路交通隐患涉及面广，具有关联性和系统性特征，多数隐患牵涉多个部门。如路段照明设备隐患可能涉及公安和城管，安全视距三角形隐患可能涉及属地政府、交运、资规等相关部门。

基于此，秉承大交通理念，进一步拓展人工智能可识别的隐患类型，不仅涵盖公安管辖范畴，还延伸至交运部门负责的路面破损、城管管理的路面摆摊等非公安管辖的道路交通安全隐患。通过这种方式，使一次巡逻可覆盖多类型道路交通安全隐患，实现降本增效目标。

三是在纵向打通治理全链条。除排查环节，在派单、督导、统计环节也引入相关赋能。在派单环节，结合本地 12345 平台，将不同点位、不同类型的交通安全隐患调查报告和建议方案，自动分配给各相关权属部门。督导环节，对于简单隐患，无需人工现场复查，通过系统再次对路面巡逻信息数据自动比对，查看隐患是否完成整改闭环。在统计环节，通过 AI 分析隐患排查治理与事故多发点率之间的共性规律，进一步提升事故预防工作效率。

充分发挥无人车灵活便捷、可全天候待命的优势，探索以无人车替代人工驾驶车辆，搭载前端感知设备开展道路巡查工作。2023 年底已开展无人车设施应用探索，将隐患排查系统搭载于无人车上。无人车可弥补以往时间和空间覆盖率不足的问题，除用于隐患排查，还可搭载监控摄像头巡逻，具备交警宣传教育、警告、及时制止违法行为及记录等功能，进一步减少人力投入，大幅提升工作效率，实现 1 + 1＞2 的叠加效果。

目前，太仓配备了两台 “人工智能 + 无人车” 设备，后续将继续增加。前期已对四条国省道、八条县道、40 条城市道路，共约 330 公里道路进行巡查测试，自动识别出近 3000 处道路交通隐患，相比传统人工排查效率大幅提升。

目前，太仓公安交警部门正在探索搭建一套多元数据驱动、路网要素可编辑、优化过程可推演的交通优化支撑平台。该平台依托人工智能，具备以下功能：

1.决策阶段：通过模拟推演出不同交通空间组织方案下的道路通行能力，解决以往决策过程中缺乏量化数据支撑的难题。

2.日常管理：实现对交通拥堵节点的智能化诊断，从工程优化、组织优化、空间优化、信号优化等多个维度生成综合性治理方案，改变过去治理手段单一的局面，为相关部门提供更为科学的技术支撑和决策依据。同时，该平台还能辅助优化警务安排、警力调度等工作。

3.应对突发事件：平台能及时判定非正常拥堵情况并发出预警，借助人工智能初步分析拥堵原因并形成应对方案，为工作人员有效处置突发事件提供有力辅助。这是在传统排堵保畅工作基础上，加入人工智能化数据分析，在空间信号配置、入口区划等方面进行有效整合。

除从路网层面开展优化工作外，太仓公安交警部门还探索引入前沿大模型技术，结合大数据分析手段，实现对高峰时段交通态势变化、拥堵节点的产生与缓解等情况进行及时感知与精准记录。借助 AI 强大的机器学习和深度学习算法能力，深度融合历史交通数据与实时信息，较为精准地预测未来时间段的交通拥堵状况。

在此基础上，对信号灯配置进行动态科学调整。每次调整前，运用相关模型模拟不同配置方案对交通的影响，通过多维度比对分析，筛选出最优策略，最大程度降低交通调整带来的潜在风险，提升交通运行效率。

目前，太仓公安交警部门还在探索依托 AI 技术对全市视频资源进行精细化治理。结合报警定位，可快速识别路面交通事故等事件，进而实现事故视频快速调取、简易事故责任快速划分、现场快速撤离等工作，推动简易事故处置时间缩短，大致估计可节省 20% 左右，通过这种方式进一步保障道路畅通。

在车驾管服务方面，太仓公安交警部门正积极开展相关探索。许多驾驶员对车管所的印象往往是排队时间长、业务流程繁琐。一些原本简单的业务，排队可能需要半小时甚至更久，办完业务后，群众体验感较差。

车管所的业务主要涉及数据收集与核对，通过各类系统进行校验比对，再依据业务流程推进。例如驾驶证换证，达到相应要求即可办理；新车上牌，完成相关数据采集并与系统比对符合条件，便可进入下一步流程。这些工作，借助相关技术可实现优化。像发票、合格证、身份证信息等资料，无需人工审核，人工审核反而可能引发业务错误。

因此，太仓公安交警部门搭建 AI 自助终端，让更多交管业务从人工审核转变为自动审批，极大提高工作效率，节省群众办理业务的时间。

此外，人工智能问答系统也是太仓公安交警部门探索的重点。在交警内部业务中，群众因购车、换证等业务不常办理，对所需手续及流程不熟悉，常通过咨询电话询问。这些问题多为重复、机械性的。太仓公安交警部门通过数据分析，探索基于 AI 的智能问答系统，为群众提供更具针对性、准确性的个性化政策解答，更好地协助交管部门落实 “让群众最多跑一次” 的服务目标，切实提升老百姓的体验感和满意度。