我国城镇化和机动化进程不断加速，机动车和驾驶人保有量呈现爆发式增长态势。目前，机动车保有量达4亿辆，驾驶人保有量突破5亿人，交管业务年服务量超过10亿次，交通数据量级跃迁至PB级。党的二十大报告将“数字中国”建设提升至国家战略高度，明确提出要加快数字化发展进程。交通管理领域亟需构建数字化治理体系，通过业务流程重构与服务模式创新，推动生产方式变革，培育新质生产力，为经济社会发展注入持续动能。公安交管部门以大数据、人工智能技术的突破性进展为契机，在交管信息化的基础上，积极开展交管数字化转型，运用新技术破解难题。
自20世纪80年代以来，神经网络的兴起与深度学习的发展赋予了人工智能（ArtificialIntelligence，AI）强大的复杂决策能力，计算机硬件的不断进步为其提供了坚实的算力支撑，人工智能技术得以加速发展。在此过程中，公安交管部门积极探索将人工智能技术融入交通管理信息系统，扩大数据规模和业务覆盖范围，形成了以计算和感知为基础，具备一定智能决策、动态优化能力的智能应用模式，体现在交通违法行为分析、交通安全隐患治理、交通管理业务综合监管等方面。人工智能技术的深度应用有效提升了交通管理效能，但现有智能模式也暴露出决策逻辑单一化、算法适配精度不足等结构性短板。2022年以来，以ChatGPT、Sora、DeepSeek等为代表的大模型技术的突破为破解传统治理瓶颈提供了革新路径，推动人工智能从感知向认知、从分析判断式向生成式、从专用向通用转变，为突破数据、算法与算力瓶颈，重塑人工智能驱动的交管业务新模式注入了新动能。
深度发展交通管理数字化
在顶层设计和强力推进下，交通管理信息系统依托2000年启动的“畅通工程”和2017年实施的“城市道路交通文明畅通提升行动计划”，分步骤、分阶段推进系统建设。目前，已成功建成交通管理综合应用平台、互联网服务平台、集成指挥平台和大数据研判平台四大核心平台，实现了交通管理主要业务的信息化管理，涵盖路面执法、公众服务和情报研判等领域。
交通管理数字化转型是以数据要素为核心驱动力，通过整合多源交通信息、重构业务流程、创新技术应用，实现交通治理从经验驱动向智能决策转型的系统性变革。其本质在于构建“数据采集—知识发现—业务重塑”的闭环体系，其中人工智能不仅是技术工具，更是提升系统效率、安全性和可持续性的核心动力，包含三个维度内涵：
精细化治理：数据驱动的精准决策。打通数据与业务信息流，建立一车一档、一人一档、一路一档，为驾驶人和管理者提供个性化、精准化服务。如建立精准告知机制、实施交通违法纠正、开展交通流量预测以及推行预约交通等精细化人工智能分析模型，推动交管业务从粗放管理向个性化、靶向化治理的跃迁。
实时化服务：全时响应的交互体系。依托“交管12123”App、云哨系统等载体，依托大数据与人工智能技术，构建与驾驶人“需求即时感知—服务动态匹配”的实时交互网络，不仅提升服务效率，更推动交通管理从“被动响应”向“主动服务”的模式转型。
协同化转型：业务生态的重构创新。通过跨部门数据共享与业务联动，突破传统管理边界。开展深度数据融合共享，实现资源的优化配置与高效利用，如推广电子驾驶证、电子行驶证、电子发票等应用。同时，基于多维数据分析，精准发现新的问题和需求，并针对性研发智能模型，由此调整和优化业务模式，形成“数据赋能—业务优化”的正向循环。
全域推进人工智能场景化赋能
现阶段人工智能在交管“四大平台”中的创新应用与实践成效主要集中在三个方面：
交通事件感知与精准识别。人工智能技术显著提升了交通安全风险隐患主动发现能力，通过多模态数据融合与智能分析，构建全天候、全要素的交通事件识别体系。在高速公路事件智能识别场景下，通过部署视频目标检测与车道分割模型，实时识别行人上高速等事件，精准发现违法倒车、逆行等危险驾驶行为。在重点车辆精准管控场景下，实现无证驾驶识别；基于车型识别与乘员检测算法实现违法载人检测，精准预警三轮车违法载人行为。在非法营运治理场景下，通过通行轨迹特征建模，锁定非法营运车辆；依托卡口轨迹时空分析，结合车辆品牌、颜色二次识别技术，实现套牌车识别。
智能监管提升执法规范化水平。人工智能技术推动执法流程标准化，构建“数据预警—智能审核—闭环管理”的全链条监管体系。在非现场违法智能审核场景下，应用图像要素识别算法，实现违法证据智能筛选，自动删除不规范证据图片，算法筛选准确率达标，减少人工工作量，提升工作效率。在现场执法动态监督场景下，核查执法照片中民警、车辆、当事人信息，发现遮挡号牌、车辆不一致等问题，提升了执法规范比例。在交管业务音视频智能监管场景下，建设人工智能计算平台，识别数据篡改等行为。
智能服务实现精准触达与高效协同。人工智能技术优化服务流程，构建“线上+线下”一体化的便民服务体系。在身份认证与在线办理场景，在“交管12123”App中集成多模态身份认证技术，动态识别驾驶人身份，支撑35项业务网上办理。基于事故视频快处模块实现轻微事故远程取证定责，单起处理时长缩短至5分钟。在交管智能客服场景，构建交管业务知识库，基于自然语言处理算法实现常规高频交管业务咨询自动应答；构建用户标签库（交通违法、年龄、地域等），实现精准宣传提示。
目前，交管领域智能化应用已一定程度上实现了风险预警的精准化、执法流程的标准化、服务体验的便捷化，但仍面临技术精度不均、数据孤岛、成本压力等挑战。同时，跨域数据共享仍不足，数据隐私保护也面临严峻挑战，需要不断完善算法可解释性标准与责任认定机制，推动人工智能与交管业务的深度合规融合。
大模型在公安交管领域的应用充满潜力。自2022年ChatGPT问世以来，全球大模型发展迅速，百种大模型竞相发布，推动性能、规模和应用的全面突破，成为科技进步的重要动力源，在工业设计与生成优化、金融风控与智能服务、政务服务与行政效能提升等场景取得了较好的应用成效。2025年1月，DeepSeek大模型横空出世，打破了传统依靠海量数据和强大算力打造全能人工智能的路径，走出了一条“小而美”的新道路：用有限的数据与算力打造推理能力媲美一流水平的基座并开源。可以预见，其不同大小模型将被部署为不同场景中的人工智能基座，通过行业自有数据、知识、经验进行专业训练微调，从而创造无限可能。
大模型基座具备的自然语言交互能力、多模态感知融合能力、复杂情形推理决策能力，能解决当前的泛化不足、精度不足等智能化瓶颈。公安交管部门可通过交通视频、图像、政策法规等多模态行业数据训练微调，构建交通行业多模态大模型，实现从效率优化到价值创造的本质性提质，进而探索交通管理更高质量智能化的技术路径。典型应用场景包括：①面向公众的交通管理智能客服，大模型支持上下文关联分析，语义理解更精准，能很好地识别小模型无法处理的“讲故事”“意图模糊”等场景；②面向民辅警的业务助手，为大模型接入交管专业知识库，赋能公安交管常用业务场景，如执法业务指引、涉外业务翻译等提升工作效率；③构建事故违法笔录等场景化智能体系，将大模型与业务流程深度融合，为大模型“装上手脚”，让智能体替代流程化、重复性日常工作；④强强联合模式，将多模态大模型与特定场景小模型融合应用，发挥大模型泛化能力强、小模型识别速度快的优势，研究大小模型结合开展视频监控下隐患识别的技术架构，实现不常见行为及重大险情的主动识别等。
基于DeepSeek开源生态，结合“高效基座+垂直精调”技术范式，为交通管理数字化提供了可落地的演进路径，通过各类交管业务场景大模型的快速落地，量变到质变产生交通治理的认知革命，从“被动响应”转向“预见性治理”，最终形成具有自进化能力的智慧交通生态系统。
构建可持续进化智能治理生态
公安交管行业大模型训练成本高昂，现阶段高质量数据、算力、算法储备尚不充足。应摒弃一步到位的“大而全”建设思维，研究交管业务特性与大模型结合点，开展领域内多场景、多任务训练微调，实现从效率优化到价值创造的本质性提质：以数据质量提升为前提、小场景闭环为切口、业务实效为导向，由易到难逐步构建可持续进化的智能治理生态。
建议构建多维数据治理体系，夯实数据基础。数据驱动模型训练，如何提高数据的规模与质量是人工智能领域的关键问题。多维数据能极大方便算法设计及计算。积极引进数据：通过高速公路ETC数据、监控视频等跨行业数据共享；考试检验过程等内部监控视频数据联网；道路数据资源等基础数据补全，建立“全要素—全周期”数据池。重视数据质量：现阶段消除毛刺数据对算法模型的干扰仍是极为重要的工作，可通过物联网设备稳定在线上传，实现高质量采集分析数据；对于共享数据也需建立质量评估机制。
建议重视小场景落地，逐步完善闭环工作机制。DeepSeek的开源之举让人工智能像水、电、网络一样触手可及，使得人工智能技术向泛在化社会基础设施的范式迁移，让规模化社会应用阶段成为可能。在具体落实上，公安交管部门一是要正确认识“准确率”，高度重视“捕获率”，业务应用中准确率30%达标后再通过迭代优化精度，平衡好算法精度与业务实效；二是以具备数据条件下的小场景智能化为切口，基于不同规模的大模型基座，接入相应知识库、开展场景化微调，快速落地实践。在工作机制建设上应制定闭环执行标准，杜绝“数据挂屏”的形式主义，将模型运算结果信息推送至终端设备或责任人，建立效能评估体系，对预警响应率、处置闭环率等指标量化考核，确保技术应用转化为实际治理效能。
建议统筹发展和安全，防范新型安全风险。“安全和发展是一体之两翼、驱动之双轮。”新技术带来了新动能，也意味着新风险，需要提前准备、有效应对。大模型技术的底层逻辑是通过概率合成内容，不可避免会存在不可解释性、幻觉、黑箱效应等不足。在实际应用中需要重视以下三个方面的挑战：一是大模型对数据规模和质量要求更高，例如具备图像、视频处理能力的多模态大模型需要对原始数据进行清洗与跨域融合，需要大量、枯燥的人工标注工作，错误、低质的数据会大幅降低模型能力；二是大模型训练、推理都需要更高的算力，虽然DeepSeek在一定层面上降低了成本，但成本仍远高于小模型，算力层面千亿参数模型训练需千卡集群支撑，边缘端实时推理面临高并发需求与有限硬件资源的矛盾；三是安全层面，既要保障敏感数据脱敏与模型抗对抗攻击能力，还需解决交通决策黑箱与法规伦理的冲突，传统人工智能单一场景风险管控体系难以适配。
结语
人工智能驱动交通管理数字化转型的本质是通过数据、算力、算法的协同创新重构治理范式。当前应用成效显示，人工智能技术在交通事件识别、执法监管、便民服务等场景的应用，显著提升了风险预警精准度、执法效率与服务响应速度。然而，数据质量参差不齐、算法适配不足、跨域协同滞后等问题仍制约技术效能释放。未来需聚焦三大方向：构建“人—车—路—环境”全要素协同治理体系，推动数据融合从单一业务向全域感知升级；深化大模型应用，从小场景出发，快速落地实践基于多模态数据的场景大模型，由易到难，逐渐开展场景融合乃至行业大模型构建工作，实现从工具应用到规律驱动的范式跃迁；突破部门壁垒，构建跨行业、跨区域的一体化数字生态，通过标准互通与机制创新提升治理协同性。数字化转型不仅是技术革新，更是治理逻辑的重构，唯有坚持“业务实效优先、小场景闭环落地”的原则，方能实现交通安全防控从“被动处置”向“主动预防”的质变。
本文刊发于《道路交通管理》杂志2025年第3期
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