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admin2025-04-29
在深圳这座超一线城市，交通管理面临着诸多挑战。机动车与驾驶人数量持续攀升，交管数据量已达数亿规模。在取得一定治理成效的基础上，城市发展亟需更精细化、智能化的管控手段。深圳市智想无界科技有限公司携交通大模型解决方案而来，为智慧交通开启新篇章。
随着大模型技术的飞速发展，其在交通领域的应用前景愈发广阔。大模型具备自适应学习能力，能够基于海量数据不断优化自身，实现行业知识的积累与迁移。在交通管理中，大模型可凭借少样本训练、自动化内容生成等优势，提升信息化建设水平，为交通行业注入新活力。
交通大模型架构涵盖基础大模型、交通行业大模型、垂直场景大模型等层级，融合语言、视觉、语音等多种模态，从通用大模型向行业细分场景定制化模型演进。全栈国产化信创算力底座为大模型提供坚实支撑，多元算力、运维监控、大数据平台等要素保障系统稳定运行。
○ 场景应用 ○
（一）交通警情智能处置
利用AI语义分析能力，精准捕捉并理解市民反馈的核心意图，实现AI对交通警情的准确分类、自动打标及响应处置。借助AI语音机器人对话技术对报警人进行智能回访，极大地提高了警情盯办效率。接、处、派、回访等环节均实现优化，预计30%事件无需人工介入，每宗事件处置时间节省30秒，处置响应效率显著提升。
（二）交通数据AI洞察智问
借助前沿大语言模型技术，实现海量数据的闪电式快速检索。用户只需像日常聊天一样提出问题，比如 “上周三晚高峰市中心的拥堵情况如何？”“某路段最近一个月交通事故发生频率是多少？”，系统就能快速理解并给出精准回答，彻底告别繁琐的人工筛选与查找。
（三）道路交通流秩序感知
视觉大模型对路口监控视频进行识别，预警人车交织、车车交织、溢流等复杂场景，判断溢流趋势，生成风险预警提示。自动与手动防溢流控制策略相结合，常态溢流事件打标签，为交通秩序管理提供有力支持。
（四）道路交通 Agent 智能体
搭建交通 Agent 智能体，结合多源数据感知，大模型回溯分析事故发生时的监控视频、现场照片、沟通记录等多元数据，实现交通专业知识库、时空可计算数据中台等功能，从交通形态分析、自动化标签生成，到电子档案、交通事故报告生成，大模型助力事故处置更加精准、高效。
○ 服务案例 ○
某市交警支队通过实施AI大模型技术在情报指挥领域的应用，促进警力资源与AI警情处置系统的有效协同，将警力从日常繁杂的任务中解放出来，提高接警处置效率，提升市民满意度。
该场景入选“城市+AI”应用场景清单，可依靠AI实现8大类重要警情的分析及AI机器人全量回访业务，平均每日自动处理重点警情上千宗，总回访量比传统回访时增加近1倍。AI大模型分析的准确率可达80%，语音电话平均接通率为80%，需要人工对AI电话进行二次处理的警情不足10%。
