没有完善的交通检验测试手段、警力不足、预算不够、专业化不强，在交通管理日常工作中，经常会面临这样的窘境。

  日常的市民咨询服务环节，如何及时应对处理复杂多样又数量庞大的咨询问题，让回答更加准确、高效？

  。这也是SaaS服务模式的初衷。12月20日，中国人民公安大学交通管理学院原院长、中国智能交通协会监事王军利教授，海南省公安厅交通警察总队副总队长邱红桐，清华大学交通工程与地球空间信息研究所所长李瑞敏教授，山东交通学院交通与物流工程学院院长张萌萌教授、白翰教授，北方工业大学智能交通控制（北京）重点实验室研究员张福生，中国刑事警察学院常安德副教授，南京市公安局交通管理局总工程师顾怀中，百度智能云交通行业总经理韩国华，来自海口、贵阳、石家庄、西安、鄂尔多斯、常熟等城市的交警代表，和来自北京、河南、四川、湖南、浙江、广东等地警察学院代表共60余人齐聚海口，共同探索交通大模型SaaS模式。

  智能信控SaaS平台：轻量化部署，让更多城市的信号调优需求得到满足石家庄市公安局交通管理局科研所所长李龙在演讲中表示，随着交通流的一直在变化，单纯依靠交通工程师处理碎片化的卡口、视频等数据需要的人力和时间成本过高，利用百度的多源数据模型将数据融合之后可以极大提升工作效率。

  2024年9月，超强台风“摩羯”从文昌登陆，导致海口80%外场感知设备受损，海通运行接近瘫痪。“当时，海口智能交通设施大面积损坏，交通信号控制、交通数据采集受到较大影响。

  ”，海警支队科技科科长陈冬表示。今年10月，海警支队联合百度智能云基于“互联网数据+算法模型”的方法，选取了海口中心城区的两个主干道之间近60个路口开展测试，并取得了不错的效果。陈冬表示，

  以信号配时优化、交通组织设计、交通咨询服务为主营业务的正衢交通也开始探索如何以多年的工程沉淀为基础与大模型结合更好地为行业服务。

  山东交通学院交通与物流工程学院院长、正衢交通工程研究院理事长张萌萌教授表示，在传统智慧交管优化中心建设的基础之上，今年和百度智能云强强联合，打造了人工+智能的优化模式，消除平台和服务割裂的问题，集合最大的能量缓堵保畅。在这样的模式之下，基于百度智能云实现实施监测，工程师以及软件平台能够最终靠远程实现问题的筛选和诊断，工程师能够直接进行及时的现场处置，通过反馈，实现更好的效果评估。

  在这样的平台架构下，正衢交通和百度也开展了一些探索工作，包括基于大模型实现流量预测，利用互联网数据与传统交通采集数据融合，能拥有更好的全域流量数据，能够使交通态势判别和评价更加准确，并且还能够直接进行信息共享和推送。

  在此基础下，未来还可以联合开展一些实时感知、交通预测、问题诊断、策略推荐、信号配时、智能评价、分析报告等模型开发，推动在常态拥堵、异常拥堵还有热源区的交通问题，以及单点干线区域各种场景的应用，更好地提升交通信号控制的效果。

  总体而言，SaaS信控平台利用大模型可以精准还原全样本车道级轨迹实现流量指标计算。根据城市路网路段、驾驶员习惯等特征，定制化训练流量模型，实现在不依赖任何流量感知设备的情况下，精准获取全域流量数据。同时无需接入内网，即可获取路口信号方案、路口车道功能，实现信号灯态倒计时提醒，节省了内外网对接所带来的开发成本。

  道路隐患排查SaaS平台：让交通安全从事后治理转向事前预防道路交互与通行安全风险隐患排查也是交通管理业务中很重要的一项工作，但是受限于技术方法，以往的道路交互与通行安全风险隐患排查往往会存在几点问题：

  一是专业程度不足，部分民警、辅警对交通工程方面的国家标准规范等理解有些欠缺；

  二是耗费时间过长，通过人工走巡式排查，缺乏智能化发现手段支撑，影响了排查效率；

  三是隐患难以发现，长期依赖民警人工排查，以经验为主，事故、违法、地图等数据未充分应用；

  基于这一些难题，安融畅与百度合作，利用大模型的能力进行赋能，首先利用智能化巡检设备做标准化的数据采集，然后通过采集数据和百度地图的能力进行匹配，包括识别学校周边路口、急转弯路段的起终点、转弯半径等等；第三是对急转弯、陡坡各类穿城的公路路段等场景进行识别；第四是基于图像识别，在整个采集过程中车辆是每秒采集多张照片和GPS、桩号进行关联之后，对标牌、标志、标线各类场景进行识别，识别察觉缺陷之后，针对隐患问题匹配合理化的建议；最后，通过大模型自然语言的结合，自动化生成一条路和一个区域的道路交互与通行安全风险隐患排查报告，同时这个报告在地图上为用户更好的提供了完整的可视化成果，通过整改问题再做二次评估，形成闭环化管理。

  目前，百度道路隐患排查SaaS平台已经覆盖“数据采集 ，研判分析和撰写报告”的全流程，可提升隐患排查效率3-5倍；已汇集100+隐患类法律和法规、排查规范和实际案例，无需人工“教学”即可掌握道路隐患判定规则。平台提供轻量化车载套件，只需简单安装，即可采集路面各类要素；依托CV交通大模型，可快速识别标牌遮挡等显性隐患，CV识别算法准召率超过85%；基于交通专家大模型，融合百度地图动静态交通大数据，可挖掘视距不良、安全设施不全等隐性隐患，现已支持68类的隐患识别；可自动生成隐患排查报告，并关联相关治理策略及案例，辅助交通管理者进行科学决策。

  西安市公安局交通警察支队科技处王帅康在演讲报告中介绍了打造“永安君”的初心，主要是基于交管基层业务中常常会出现的三个问题：

  一是面临庞大的交管业务咨询，目前服务群众手段较为单一，多数是以122电线APP的方式，或者群众到现场咨询；二是民警在工作中经常会出现对法律和法规知识不明、业务流程不清楚的情况；三是口径不一的问题，同一情况的问题不同警官可能会出现不同的回答。

  因此，西安交警希望能够通过智能问答的手段为群众提供咨询服务，减轻民警的工作所承受的压力，打造标准化的问答库和知识库实现支队层面的口径统一，打通内部的信息壁垒，提高执法水平和执法效率。

  基于此，西安交警和百度开展联合创新，孵化了“永安君”课题，这也是公安交管部门首次尝试运用大模型来解决交管服务问题。一方面依托百度的搜索引擎能力，在网络上对专业相关知识查询，同时调用本地化和通用化的知识库，通过不同的权重配比将搜索得到的答案合并以后进行大语言模型的拼接生成，检查问题的回答是否超过服务的边界或者叫安全过滤，然后得到最终答案。最终回答能够很好的满足多轮的会话记忆、连续性会话和封闭域的效果，用最高效、最经济的手段完成最可靠的回答。

  据悉，“永安君”计划2025年年初接入西安交警的微信公众号，为500多万粉丝提供24小时不打烊的线上咨询服务。

  与常见的机械式回答不同，百度交通智能问答SaaS平台不仅仅可以根据问题从大量的知识中检索有关信息来回答、解决用户提出的问题，还可以构建本地专业知识库，避免一些通用大模型“一本正经胡说八道”的问题，并以“老专家”的视角去多维度的分析问题，打破传统方法固定或者预置的数据查询模式，实现跨系统的智能数据总结，对于复杂问题的解析及解答能力大幅提升。

  对于SaaS服务模式的探索，清华大学交通工程与地理空间信息研究所所长李瑞敏教授认为，SaaS服务模式在某些领域是未来的一个趋势，因为原来很多工作需要现场完成，但是现在从实际采集数据手段来看已经很丰富，所以做成服务的这种形式可能是未来的趋势。

  中国刑事警察学院副教授常安德同样认为，专业交通服务+智能工具的大模型新模式的需求肯定是有，这几年行业内也达成了共识，交通治理仅依靠人脑会存在效率跟不上的问题，只依靠大脑短期来看效果可能也并不是非常好，所以在未来一段时间内应该是人脑+大脑的模式，现在全国大多数的城市应该还是以人脑为主，大脑为辅，但是未来肯定有一天最后是以大脑为主，人脑为辅。

  结合实战应用经验，陈冬认为SaaS服务模式对行业还是有非常大的推动作用，一种原因是由于项目建设预算受限，并不是所有的城市都有足够的条件能安装大量的检测器，尤其是一些三四线城市或是县级城市，如果SaaS信控平台能够在这方面发挥作用就能够极大的节约这一些地方投资，或者花更少的钱去大幅度的提高这些城市的区域信控优化；另一方面它能够给大家提供快速迭代的数据和工具，如果有更多的城市用SaaS平台，那么就可以汇集更多地方的经验与数据来调整优化迭代模式，让它更准确、有效。

  长远来看，未来SaaS平台如何能够更好地、可持续地为行业提供服务，也存在一些挑战。 例如北方工业大学智能交通控制（北京）重点实验室研究员张福生表示“SaaS平台是工具，定位是工具，但是远远不止工具

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  每个人追逐梦想都要在不弃微末、不舍寸功中开花结果，而任何在贪婪的诱惑下，妄图“剑走偏锋、一步天堂”的亡命之徒，都将自食恶果。

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  然而，近年来慢慢的变多的人对它们敬而远之，认为它们存在健康风险。今天就带大家一探究竟，看完可别再买错了。