在人工智能技术迅速发展的背景下，大语言模型的应用正逐步从探索尝试阶段向实际应用场景迈进。近期，DeepSeek推出了低成本的解决方案，加速了大模型的政务应用进程。目前，在交通管理领域，通过本地化部署和垂直场景优化，DeepSeek展现出了显著的新质生产力。本文以舟山公安交管部门的实际本地部署应用为研究基础，对DeepSeek在警情分析、法规查询、数据分析等核心业务中的创新实践进行系统性梳理，并探讨其技术优势和发展前景。

DeepSeek凭借其独特的优势，成功突破了传统大模型实用性不足的瓶颈，其具备的三大核心优势，使人工智能大模型技术能真正落地应用：

（一）硬件成本显著降低。

通过先进的容量压缩和算法提效技术，DeepSeek优化出了多个版本的开源模型，包括r1的1.5B至671B共7个版本。这里B指的是运行推理模型参数量，1B为十亿参数（相当于脑容量），因此这些版本对显存容量的需求差异较大，例如：671B需要404G显存，而1.5B则只需1.1G显存。

也正是如此，我们能根据自己的需求选择针对性的版本，合理平衡性能与投入。在2024年，部署中等规模参数语言模型（如70B）通常需要超过百万的硬件投入，使得大多数基层单位望而却步。

然而，DeepSeek凭借其出色的技术优化，将同等性能模型的硬件部署成本降至约十万元，并且支持普通服务器集群运行。这一突破大大降低了技术门槛，使更多单位和个人能够低成本部署应用，从而提升新质战斗力。

我们在春节期间，就是利旧用了一台显存8G的老图像处理服务器，完成了DeepSeekR114B、8B的本地化部署，如下图所示：

（二）运维拓展高度便捷。

DeepSeek的显著优势不仅体现在硬件投入上，本地知识库构建等后期运维扩展表现同样出色。得益于开源带来的开发人员众多优势，DeepSeek拥有丰富的第三方配套应用生态系统，如Ollama、CherryStudio等。这些工具极大地提升了应用效率，并且还在持续优化中。

例如，Ollama不仅可以便捷地部署DeepSeekR1的开源蒸馏版，且还在其基础上进行了优化，进一步降低显存需求。CherryStudio已经迭代出高效搭建本地知识库的功能，配合nomicembedtext附属知识库模型，能很快搭建出专有知识库，以弥补原生模型知识库的不足。

以下图示即为利用CherryStudio部署的本地知识库：

（三）纯国产化硬件部署支持。

DeepSeek的第三个重大优势是其对国产化硬件的全面支持。原生DeepSeek部署需要4台华为Atlas800L服务器（每台拥有512G显存），而开源R1的最高容量版本671B，则仅需一台此类服务器即可完成部署。最值得推荐的性价比之选是70B版本，它仅需一台约十万元左右的国产计算服务器即可运行，并保留了90%以上性能表现。

这种高效的资源配置不仅节省了硬件成本，凸显出DeepSeek已在运行效率和实用性之间取得了高度平衡，更符合当前全国产化硬件部署的大势需求，保障了相关开发应用后续迭代的安全性。

在本地化部署后，我们已实现了以下三个场景的应用：

（一）警情信息结构化处理。

当前，警情信息描述存在严重的非规范化问题，尤其是地址空间的定位描述模糊不清。约90%的警情信息缺乏具体的坐标或明确的位置标注，例如某事故“发于A路与B路东侧”或“A路、B路交叉口附近出现某事故”。

这种描述方式给后续的自动化信息处理和分析带来了极大的困难。传统算法在区分警情类型时也面临挑战，难以准确辨别诸如“刮擦事故导致拥堵”这样的复杂描述。这些因素使得警情信息的分类和整理耗时且容易出错，在日常的人工处理中，专职人员每日需要工作3小时进行信息整理，且存在约10-15%的归类误差。

为解决以上问题，我们引入了DeepSeek的解决方案，并构建了一套三层处理流程：

一是数据提取，从原始警情文本中精准提取地点、时间等关键信息。二是标准化处理，依据既定规则实现坐标转换和标准时间戳生成，并建立事件分类体系。三是结论辅助，通过DeepSeekR1模块的深度思考，结合推理过程，协助生成初步结论。

实践数据显示，在处理量为200至300条警情的情况下，DeepSeek辅助处理显著提升了工作效率。分析时间从原本的约一个半小时缩短至不到十分钟，并且准确率远超纯人工操作。

如下是Deepseek对警单地址的结构化分类时的深度思考截图：

（二）法规知识库智能应用。

在交管业务中，法律法规和技术标准繁杂多样，传统的资料查询手段存在以下痛点：

一是模糊查询限制，现有的法律检索工具不支持自然语言提问或关键词模糊匹配，当输入的词条不够准确时，往往无法找到所需内容。二是多法条关联不足，处理复杂的场景（如交通事故、建设规范）需要同时参考多部法律、解释、标准等文件，传统方法难以实现自动化的法律条款关联。三是更新不及时，新修订的法律法规内容通常不能迅速同步至现有的知识管理系统，导致信息滞后。

而利用deepseek开源+嵌入知识库模型双引擎架构，能高效搭建智能化的本地法规知识库系统。其不仅支持采用自然语言查询，例如输入“关于电动自行车鉴定的相关规定”，系统能够精准匹配相关内容。

还能跨域智能关联法律条文，如在处理交通事故时，除引用《道路交通安全法》外还能关联到《保险法》。通过实际应用测算，该系统将法规查询效率，从平均半小时缩短至约不到5分钟。同时，实现了90%以上的条款自动关联，极大地提高了工作效率和准确性。

如下是Deepseek引用本地知识库内容深度思考截图：

（三）数据分析与决策支持。

除上述2个应用以外，我们还将DeepSeek用于辅助数据决策分析。系统利用强大的文本、数据分析能力，从海量的资料中挖掘出潜在的趋势和规律，并据此提出针对性的建议对策，为人工研判报告提供有力支持。

如，通过将警情数据与地理信息系统（GIS）相结合，DeepSeek能够自动生成警情热力分析文件，帮助我们优化资源配置。通过这种方式，交通管理得以实现从被动反应到主动预防的战略性转型，显著增强了事前防范的效能。

DeepSeek在数据挖掘的深度和广度上的高性能表现，为数据、内容、格式高度灵活的分析类业务，提供了强有力的技术支撑。

尽管DeepSeek已在实际应用场景中取得了一定的突破性进展，但仍面临着显著的技术瓶颈。目前，它所生成的分析结果主要停留在初级产品阶段，仍需经过人工进行二次加工。

主要原因为，它尚未对交通管理进行专门的优化，其数据处理能力与知识构建能力在行业领域仍显不足。其次，目前的分析程度欠佳，由浅层内容聚合所限定，深度、多维度解读仍需依赖人工介入。

但是我们也看到，当前Deepseek及生态仍在飞速的迭代，正朝着"好用、易用、耐用"方向快速演进。这种演进带来的不仅是技术能力的提升，更可能给交管工作带来一系列系统性变革，包括业务处理流程的全面重构，管理模式的创新突破。

未来，随着相关扶植政策的逐步落地和完善，我们有理由相信，大模型将在交通管理行业发挥出更多的创新潜力，在交管系统各个关键子领域，它将产生更多颠覆性突破，为行业带来持久动能。