深圳交通大模型深度赋能城市治理 智慧出行改变市民生活

清晨的深圳福田中心区，早高峰车流如织。在红荔路与金田路交叉口，红绿灯能根据实时路况自动调整时长；无人机发现违停车辆，迅速完成取证与处理；路侧摄像头识别到路面障碍，即刻调度人员清理……这些高效协同、智能响应的场景，是“深研交通大模型”在背后支撑的具体体现。11月19日至22日，在海南海口举办的第二十届中国智能交通大会上，深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司（以下简称“深城交”）面向国内外智能交通行业相关领域的领导、专家及企业高管，分享了深圳交通科学计算大模型探索及应用实践。

全面感知：“看得懂”城市交通动态

模型融合交通领域11大类、986小类海量多模态数据，通过多模态感知增强和多维时空融合技术，对各类信息进行智能提取、统一处理和高效整合，对关键信息进行精准的理解和识别，构建10亿级点边规模的交通知识图谱，形成覆盖“空天地海”的城市立体感知能力。例如，系统可智能判断道路违章、路口流量、道路病害等事件类型、影响范围并推荐处置方案，大幅提升交通异常的理解与响应效率。

基于“大模型+小模型”协同推理架构，模型充分发挥通用大模型与垂直小模型各自优势，显著提升复杂交通场景下的推理效率与准确率。例如，在粤港澳高速节假日交通流预测中，考虑出行需求、天气、景区热点、人口迁徙等多领域因素，大模型精准预测交通出行时空特征，支撑多层级路网管控和出行服务，赋能大湾区骨干路网整体运行效能提升。

同时，模型具备跨领域融合推演、可解释演化推理、非常态精准预测、全链条智能决策、多场景方案生成等核心能力，可自主完成任务分配、路径规划与行为引导，推动交通管理从“感知响应”向“预判疏导”全面升级。

在福田中心区等示范区域，实现了路口空放、溢流、失衡等问题的精准识别与动态优化，构建了从诊断、优化到评价的全流程信号管控能力，初步实现高峰骨干路网车速提升7.5%，绿波通过率达到65%。

目前，“深研交通大模型”1.0版本已在深圳、香港、雄安、佛山等20多个城市开展试点应用，并推广至阿布扎比、新加坡、阿拉木图等国际市场，为全球智慧交通治理提供“深圳方案”。