2025年初，DeepSeek憑借其開源屬性與低成本部署優(yōu)勢(shì)，在國(guó)內(nèi)各大城市政務(wù)、交通、醫(yī)療、科研等領(lǐng)域掀起部署應(yīng)用熱潮，各地公安交管部門也結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)開展了針對(duì)性的應(yīng)用培訓(xùn)，協(xié)同推進(jìn)“技術(shù)落地+能力提升”。大模型憑借強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和推理能力，在海量數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜交通狀況分析以及高效交通管理決策支持方面，呈現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景。然而，技術(shù)賦能表面繁榮背后，隱藏著復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn)。算力資源配置的失衡、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合壁壘、大模型的概率決策機(jī)制與交通管理的確定性需求、安全威脅的多維滲透等問(wèn)題不容忽視。本文從公安交警視角出發(fā)，結(jié)合調(diào)研和實(shí)踐，系統(tǒng)剖析大模型技術(shù)大規(guī)模落地的技術(shù)挑戰(zhàn)，并提出在交管垂直領(lǐng)域深度應(yīng)用推廣的理性發(fā)展路徑，旨在為各地探尋公安交管工作現(xiàn)代化提供啟發(fā)。
一、交管垂直領(lǐng)域大模型應(yīng)用現(xiàn)狀交管垂直領(lǐng)域大模型與通用大模型一脈相承，擁有龐大的參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)，具備多模態(tài)認(rèn)知、長(zhǎng)時(shí)序推演和領(lǐng)域知識(shí)融合三大特點(diǎn)。與通用模型不同之處在于，交管垂直大模型更加深入理解交通管理專業(yè)知識(shí)、專業(yè)術(shù)語(yǔ)，通過(guò)學(xué)習(xí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，可認(rèn)知路網(wǎng)交通狀況，提供指揮調(diào)度、擁堵治理、事故預(yù)防、秩序管理和對(duì)外公眾服務(wù)等方面的決策支持。目前，各地公安交管部門的探索應(yīng)用，驗(yàn)證了大模型技術(shù)的應(yīng)用潛力，也為后續(xù)的深度應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。國(guó)內(nèi)交管垂直領(lǐng)域大模型典型應(yīng)用如表1所示。表1 交管垂直領(lǐng)域大模型典型應(yīng)用案例
二、交管垂直大模型落地應(yīng)用的挑戰(zhàn)盡管以DeepSeek為代表的大模型技術(shù)在理論層面具備處理復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題的潛力，各地公安交管部門也已經(jīng)在點(diǎn)狀場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用落地，但當(dāng)前公安交管行業(yè)對(duì)大模型的應(yīng)用整體上仍處于測(cè)試驗(yàn)證階段，規(guī)模化落地應(yīng)用的技術(shù)要求與復(fù)雜現(xiàn)實(shí)情況矛盾交織，催生出多種技術(shù)挑戰(zhàn)。（一）算力資源約束與優(yōu)化困境。由于不同行政層級(jí)的業(yè)務(wù)復(fù)雜度差異，大模型的算力需求呈現(xiàn)顯著分層特征。省級(jí)智能決策系統(tǒng)需處理跨區(qū)域交通流量預(yù)測(cè)、大規(guī)模路網(wǎng)仿真等高計(jì)算密度任務(wù)，通常依賴高性能GPU集群支持；市級(jí)節(jié)點(diǎn)聚焦違法識(shí)別、事故熱點(diǎn)分析等場(chǎng)景，算力需求集中于中等規(guī)模并行計(jì)算；而縣域交管部門的核心訴求在于輕量化部署應(yīng)用，輔助提高交通管理工作的效率。技術(shù)采購(gòu)決策往往忽視業(yè)務(wù)場(chǎng)景的實(shí)際算力需求，將算力規(guī)模等同于技術(shù)先進(jìn)性，陷入“重設(shè)備購(gòu)置、輕效能評(píng)估”的誤區(qū)。此外，由于集中式算力樞紐與分布式邊緣節(jié)點(diǎn)的協(xié)同機(jī)制缺失，難以實(shí)現(xiàn)算力資源的彈性調(diào)度與動(dòng)態(tài)優(yōu)化。典型DeepSeek版本算力需求對(duì)比如表2所示。表2 典型DeepSeek版本算力需求對(duì)比
（二）多源數(shù)據(jù)融合的實(shí)踐壁壘。交通數(shù)據(jù)涉及接警文本記錄、卡口圖像、道路視頻監(jiān)控等多模態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)融合面臨三重技術(shù)障礙：一是時(shí)空基準(zhǔn)的異構(gòu)性。如接警記錄的時(shí)間戳精度、卡口抓拍設(shè)備的坐標(biāo)系統(tǒng)、道路監(jiān)控視頻的幀率存在差異，數(shù)據(jù)對(duì)齊需耗費(fèi)大量預(yù)處理成本。二是語(yǔ)義理解的碎片化。如文本記錄中的方言表述、圖像數(shù)據(jù)中的遮擋干擾、視頻流中的動(dòng)態(tài)模糊等現(xiàn)象，對(duì)模型的跨模態(tài)關(guān)聯(lián)能力提出極高要求。三是規(guī)則嵌入的范式?jīng)_突。交通系統(tǒng)的物理規(guī)律與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律之間存在一定沖突，大模型的概率推理機(jī)制可能輸出違反工程約束的方案，尤其在信號(hào)控制優(yōu)化等場(chǎng)景中容易出現(xiàn)判斷錯(cuò)誤，單純依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法難以滿足公安交管領(lǐng)域業(yè)務(wù)場(chǎng)景的確定性需求。多源多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要流程如圖1所示。圖1 多源多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要流程圖（三）算法黑箱引發(fā)的權(quán)責(zé)重構(gòu)。傳統(tǒng)警務(wù)中，決策過(guò)程依賴民警經(jīng)驗(yàn)與集體研判，而大模型決策機(jī)制對(duì)傳統(tǒng)警務(wù)倫理體系構(gòu)成挑戰(zhàn)。在行政法理層面，現(xiàn)行《中華人民共和國(guó)道路交通安全法》等法律法規(guī)尚未明確AI輔助決策的法律效力邊界，導(dǎo)致模型誤判引發(fā)的行政糾紛面臨責(zé)任認(rèn)定真空的風(fēng)險(xiǎn)。在技術(shù)倫理層面，算法偏見可能系統(tǒng)性影響特定群體權(quán)益。如基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的違法識(shí)別模型可能對(duì)特定車型、駕駛行為產(chǎn)生歧視性判斷。在程序正義方面，盡管AI決策在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上具有客觀性優(yōu)勢(shì)，但其缺乏民警的情境化判斷能力，難以覆蓋復(fù)雜社會(huì)環(huán)境中的全部情形。（四）領(lǐng)域知識(shí)沉淀與人才缺乏。構(gòu)建交管垂直模型需完成交通法規(guī)、案例庫(kù)等顯性知識(shí)結(jié)構(gòu)化和民警經(jīng)驗(yàn)等隱性知識(shí)萃取。顯性知識(shí)的結(jié)構(gòu)化需要解決法規(guī)條文的多義性解析、案例庫(kù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘等技術(shù)難題。隱性知識(shí)的顯性化則涉及認(rèn)知科學(xué)的復(fù)雜轉(zhuǎn)化過(guò)程，民警的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)往往以直覺化、碎片化的形式存在，且普遍缺乏知識(shí)工程的專業(yè)能力，加之技術(shù)部門難以對(duì)業(yè)務(wù)邏輯深度理解，知識(shí)轉(zhuǎn)化存在效率瓶頸。人才缺乏問(wèn)題同樣嚴(yán)峻，現(xiàn)有人才隊(duì)伍中，既精通交通管理業(yè)務(wù)又掌握模型微調(diào)、蒸餾、RLHF（基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）、RAG（檢索增強(qiáng)生成）、Prompt（提示詞）工程等核心技術(shù)的復(fù)合型人才稀缺，傳統(tǒng)培訓(xùn)體系難以滿足技術(shù)快速迭代的需求，出現(xiàn)技術(shù)與能力不匹配的被動(dòng)局面。大模型核心技術(shù)如圖2所示。
圖2 大模型核心技術(shù)
（五）安全威脅的多維滲透。大模型的應(yīng)用顯著擴(kuò)展了攻擊面，安全風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)多維滲透特征，如表3所示。在數(shù)據(jù)層，惡意數(shù)據(jù)注入可能扭曲模型對(duì)交通態(tài)勢(shì)的感知。在模型層，后門攻擊可誘導(dǎo)大模型做出錯(cuò)誤判斷。在應(yīng)用層，對(duì)抗樣本可能繞過(guò)車牌識(shí)別等安防機(jī)制，車輛軌跡、駕駛行為等敏感信息的模型記憶可能被逆向工程破解。防御體系的構(gòu)建通常伴隨算力開銷增加與響應(yīng)延遲上升，而過(guò)度追求效率可能削弱防護(hù)效能。面對(duì)大模型技術(shù)在交管領(lǐng)域的應(yīng)用存在的困難，既要依靠技術(shù)迭代以實(shí)現(xiàn)突破，又要從戰(zhàn)略高度構(gòu)建系統(tǒng)化的發(fā)展框架。（一）破除技術(shù)神話：建立動(dòng)態(tài)協(xié)作架構(gòu)。大模型并非交通治理的“萬(wàn)能鑰匙”，交通治理依賴精準(zhǔn)的交通專業(yè)模型而非通用大模型。在大模型建設(shè)應(yīng)用中，應(yīng)回歸業(yè)務(wù)本質(zhì)，不片面追求模型龐大的參數(shù)量，搞“模型軍備競(jìng)賽”。建議構(gòu)建“省—市—縣”三級(jí)架構(gòu)：省級(jí)樞紐部署基礎(chǔ)大模型，市級(jí)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行領(lǐng)域優(yōu)化模型，縣級(jí)終端采用輕量化專家模型，通過(guò)知識(shí)蒸餾、模型剪枝等技術(shù)壓縮參數(shù)規(guī)模，使基層單位能用、敢用、用好大模型技術(shù)。（二）場(chǎng)景分級(jí)推進(jìn)：構(gòu)建技術(shù)適配體系。按照大模型應(yīng)用落地的技術(shù)難度，將應(yīng)用場(chǎng)景劃分為基礎(chǔ)、進(jìn)階、核心三級(jí)，按照不同等級(jí)確定典型應(yīng)用和準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，由簡(jiǎn)入深，梯次推進(jìn)應(yīng)用場(chǎng)景落地，如表4所示。基礎(chǔ)層聚焦低難度、高標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景（如文書生成等AI助力通用服務(wù)、車輛識(shí)別等事件識(shí)別），采用成熟技術(shù)方案快速落地；進(jìn)階層針對(duì)中難度風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景（如違法舉報(bào)審核、閉環(huán)事件快發(fā)快處、交通分析專題報(bào)告生成等），實(shí)現(xiàn)深度分析和實(shí)戰(zhàn)支撐；核心層嚴(yán)控高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景（如信號(hào)控制、交通管控等），構(gòu)建“物理規(guī)則約束+強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的混合模型架構(gòu)，打通流程斷點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。公安交管領(lǐng)域典型應(yīng)用場(chǎng)景落地技術(shù)難度分布如圖3所示。
表4 大模型應(yīng)用場(chǎng)景的分層實(shí)施推薦路徑
圖3 典型場(chǎng)景落地技術(shù)難度分布圖
（三）人機(jī)協(xié)同進(jìn)化：設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)決策機(jī)制。建立完善“人類經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)—AI輔助決策”的動(dòng)態(tài)決策模式，對(duì)大模型生成的數(shù)據(jù)結(jié)果和決策進(jìn)行審核把關(guān)和糾正。在常規(guī)操作環(huán)境中，大模型承擔(dān)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式識(shí)別等重復(fù)性工作（如違法證據(jù)初篩等），民警專注高價(jià)值判斷（如證據(jù)合規(guī)性審查等）。在應(yīng)急響應(yīng)環(huán)境中（如極端天氣、大型活動(dòng)），低于置信度閾值或遭遇零樣本事件時(shí)觸發(fā)人工接管，并通過(guò)處置反饋優(yōu)化模型。此外，通過(guò)可解釋AI技術(shù)（如注意力可視化）增強(qiáng)決策透明度，構(gòu)建“輸入可追溯—過(guò)程可審查—輸出可驗(yàn)證”的全鏈條監(jiān)管體系。（四）知識(shí)工程攻堅(jiān)：破解能力斷層困局。搭建“警產(chǎn)學(xué)研”協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，公安交管部門提供業(yè)務(wù)場(chǎng)景與數(shù)據(jù)資源，高校、科研院所研發(fā)知識(shí)萃取方法論，企業(yè)負(fù)責(zé)工程化落地。開發(fā)面向基層實(shí)戰(zhàn)單位的低代碼知識(shí)管理平臺(tái)，支持民警通過(guò)自然語(yǔ)言交互完成知識(shí)標(biāo)注與規(guī)則配置。加強(qiáng)與高校、科研機(jī)構(gòu)合作，開設(shè)相關(guān)專業(yè)課程和培訓(xùn)項(xiàng)目，培養(yǎng)既懂交通管理業(yè)務(wù)又掌握大模型技術(shù)的復(fù)合型警務(wù)人才。突出對(duì)一線實(shí)戰(zhàn)單位培訓(xùn)內(nèi)容的針對(duì)性，專注于大模型應(yīng)用，著力提升提示詞編寫技巧等。（五）安全縱深防御：平衡防護(hù)與效能。制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理規(guī)范，明確數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、使用、共享等各個(gè)環(huán)節(jié)的安全要求和責(zé)任主體。構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、推理部署的全生命周期防護(hù)技術(shù)體系，數(shù)據(jù)層采用差分隱私與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，模型層嵌入對(duì)抗訓(xùn)練與魯棒性優(yōu)化，應(yīng)用層部署多模態(tài)交叉校驗(yàn)與異常行為檢測(cè)。同時(shí)，建立紅藍(lán)對(duì)抗機(jī)制，定期開展攻防演練，動(dòng)態(tài)調(diào)整防御策略，通過(guò)硬件加速、算法優(yōu)化等手段控制安全措施的性能損耗，確保防護(hù)效能與業(yè)務(wù)需求的動(dòng)態(tài)平衡。大模型在公安交管領(lǐng)域的深度應(yīng)用，本質(zhì)是技術(shù)創(chuàng)新與制度變革的協(xié)同演進(jìn)。技術(shù)落地困境源于算力配置失衡、數(shù)據(jù)規(guī)則沖突、權(quán)責(zé)界定模糊等系統(tǒng)性問(wèn)題，需通過(guò)分層推進(jìn)策略、動(dòng)態(tài)人機(jī)機(jī)制、知識(shí)工程攻堅(jiān)等綜合手段破解。技術(shù)的價(jià)值不僅在于顛覆行業(yè)運(yùn)行規(guī)律，而在于通過(guò)精準(zhǔn)賦能與漸進(jìn)式創(chuàng)新，持續(xù)逼近“安全、效率、公平”的核心目標(biāo)。唯有堅(jiān)持技術(shù)理性與業(yè)務(wù)邏輯的深度融合，方能在新質(zhì)戰(zhàn)斗力建設(shè)的征程中，真正實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、模型賦能實(shí)戰(zhàn)、機(jī)制護(hù)航發(fā)展”的愿景。（作者單位：四川省成都市公安局交通管理局 白云、張磊、龔永剛、盧祎、徐海豐）
來(lái)源：《道路交通管理》雜志2025年第3期
審核：李秀菊 / 李佳芯
編輯：趙曼
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