大模型賦能智慧交管解決方案

交管+大模型方案介紹大模型開發(fā)框架PART01大模型應(yīng)用開發(fā)框架大模型應(yīng)用開發(fā)框架是我們目前自研的一種可視化智能體開發(fā)工具，提供構(gòu)建大模型應(yīng)用底層工具鏈，包括大模型調(diào)用、API封裝、數(shù)據(jù)處理模塊等，支持本地部署，數(shù)據(jù)完全私有化?？梢詫崿F(xiàn)深度定制化大模型智能體開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)，如AI智能助手、智能客服、內(nèi)容生成等。平臺架構(gòu)廣泛的知識圖譜能力構(gòu)建私有化的知識庫，支持構(gòu)建向量化數(shù)據(jù)存儲以及知識圖譜，為大模型專業(yè)知識擴充提供基礎(chǔ)，并支持豐富的知識文檔格式導(dǎo)入多源的數(shù)據(jù)集成能力通過異構(gòu)的數(shù)據(jù)集成管理框架，適配各類數(shù)據(jù)源，為大模型的底層數(shù)據(jù)保障提供支撐，支持大模型的數(shù)據(jù)挖掘與訓(xùn)練微調(diào)靈活的智能體構(gòu)建能力通過規(guī)范的方法論，對智能體進行組件化封裝和組合，支撐構(gòu)建多智能體的聯(lián)合應(yīng)用系統(tǒng)功能應(yīng)用核心技術(shù)1234知識庫管理與RAG技術(shù)大模型集群托管和驅(qū)動引擎技術(shù)統(tǒng)一的大模型適配能力提供統(tǒng)一的大模型適配和管理框架，能夠集群化管理企業(yè)算力，充分運用行業(yè)生態(tài)內(nèi)開源或商業(yè)大模型的能力智能體構(gòu)建及環(huán)境配置技術(shù)數(shù)據(jù)采集預(yù)處理和知識圖譜技術(shù)大模型應(yīng)用開發(fā)框架主要功能一級功能二級功能數(shù)據(jù)中心關(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)源管理向量數(shù)據(jù)庫文件數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中心應(yīng)用管理Agent組件管理工具倉庫管理管理中心用戶管理模型管理租戶管理GPU管理角色權(quán)限管理日志管理知識中心知識管理知識問答知識評估知識統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理大模型應(yīng)用開發(fā)框架界面大模型應(yīng)用開發(fā)框架是支持開發(fā)者快速構(gòu)建、優(yōu)化和部署基于大語言模型（LLM）的應(yīng)用程序的技術(shù)工具集，在后續(xù)的應(yīng)用中大模型將作為語義理解的引擎，知識圖譜作為結(jié)構(gòu)化知識的基石，兩者融合共同發(fā)揮作用。大模型管理中心大模型應(yīng)用開發(fā)框架對接目前國內(nèi)各種大模型資源利用，可以針對適用的大模型調(diào)用并提供大模型管理中心平臺，對所有大模型進行管理，觀測大模型使用情況，以及GPU管理運行情況進行監(jiān)測。大模型智能體中心提供智能體管理中心，用于Agent智能體的構(gòu)建、配置、編輯、版本等全生命周期管理。大模型數(shù)據(jù)中心提供企業(yè)級的數(shù)據(jù)中間件框架，支持各類異構(gòu)數(shù)據(jù)源的管理，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理和數(shù)據(jù)處理功能，為大模型訪問政務(wù)數(shù)據(jù)資源提供便利。大模型知識中心支持對多種格式的知識文件進行解析、切塊提取、內(nèi)容識別、布局識別等多種文本處理策略。一階段賦能PART02交通知識圖譜構(gòu)建交通知識圖譜是一種基于圖結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域知識庫，通過整合交通實體（如車、路、人）、事件（如事故、擁堵）及其關(guān)聯(lián)關(guān)系（如暴雨導(dǎo)致交通事故）構(gòu)建結(jié)構(gòu)化交通知識網(wǎng)絡(luò)，用于支持智能交通決策。數(shù)據(jù)源（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）知識圖譜構(gòu)建交通知識圖譜生成交通知識圖譜服務(wù)交警業(yè)務(wù)應(yīng)用層事故根因分析交通態(tài)勢感知路網(wǎng)規(guī)劃決策交通法規(guī)、專家?guī)斓任谋緮?shù)據(jù)語音類數(shù)據(jù)視頻類數(shù)據(jù)重點車輛監(jiān)管現(xiàn)有賦能——道路安全風險地圖知識圖譜開源大模型原有系統(tǒng)?升級系統(tǒng)?數(shù)據(jù)源：靜態(tài)地圖結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多源數(shù)據(jù)：?圖像采集+文本語義描述+專家知識庫?核心能力：基于數(shù)據(jù)挖掘的事故數(shù)據(jù)研判分析+線形權(quán)重疊加的動態(tài)預(yù)警分析技術(shù)突破：基于多模態(tài)大模型學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)的組合規(guī)律，可構(gòu)建隱患-事件關(guān)系圖譜，關(guān)聯(lián)歷史生成最佳處置方案?輸出限制：固定更新頻率與單一格式自定義配置：用戶權(quán)重調(diào)節(jié)+周期靈活+自定義格式導(dǎo)出方案概述：當前——大模型助力道路安全風險防空地圖升級從人工制定規(guī)則到動態(tài)根因關(guān)聯(lián)分析機器學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)模型事件——隱患知識圖譜核心邏輯鏈：多源數(shù)據(jù)融合→成因權(quán)重計算→知識圖譜映射→閾值預(yù)警→閉環(huán)優(yōu)化處置0.180.090.110.160.180.230.210.080.20.18駕駛員操作不當0.050.06交通事故晚高峰行人闖紅燈非機動車超速疲勞駕駛夜間行駛酒駕信號燈故障大霧急彎未按車道行駛標志缺失?數(shù)據(jù)層：交通違法、氣象、路況等多源數(shù)據(jù)聚合?分析層：概率統(tǒng)計（貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）+聚類分析?圖譜層：構(gòu)建“成因-案件”動態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警層：三級預(yù)警→智能排查→閉環(huán)管理設(shè)計“成因-事故”關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，將分值映射為節(jié)點間邊的權(quán)重。當某一成因分值超過預(yù)設(shè)閾值（如“惡劣天氣+超速”組合分值＞0.85），觸發(fā)三級預(yù)警機制，輔助交管部門優(yōu)先排查高風險路段或車輛。總體架構(gòu)應(yīng)用舉例關(guān)鍵步驟：分析層——事故因子建模優(yōu)化處置應(yīng)用應(yīng)用案例——助力道路安全風險地圖升級從隱患識別到優(yōu)化改造建議閉環(huán)推理后輸出在輸入里描述風險地圖里平臺的城市靜態(tài)隱患因子，包括畸形路口、速度差等，讓大模型自己輸出優(yōu)化建議。場景預(yù)設(shè)——事故智能定責背景描述——某十字路口發(fā)生三車追尾：車輛A（未保持安全距離+超速）追尾車輛B；車輛B被撞擊后滑行撞到車輛C；事發(fā)時小雨，路面摩擦系數(shù)變低。步驟1：處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)：事故現(xiàn)場錄音筆錄：我正常行駛在直行車道…監(jiān)控視頻描述：車輛A在后，追尾前車B…交規(guī)文件：當前道路限速50km/h…大模型任務(wù)：實體抽?。很囕vA、60km/h、雨天等…關(guān)系抽?。航④囕vA→超速→違反交規(guī)XX條；雨天→影響→制動距離等關(guān)聯(lián)。過程重建：生成時序邏輯鏈：超速+未保持車距→追尾→二次碰撞。步驟2：知識圖譜動態(tài)推理圖譜查詢：檢索交規(guī)條款：超速責任權(quán)重占70%...匹配歷史案例：相似事故中，后車全責89%...關(guān)聯(lián)道路數(shù)據(jù)：該路口因排水不暢，雨天摩擦系數(shù)僅0.35（低于標準0.45）。復(fù)合責任認定責任計算規(guī)則（知識圖譜中預(yù)定義）定責算法(超速權(quán)重,車距權(quán)重,環(huán)境因素)輸出：車輛A承擔90%責任（超速60%+車距30%+道路缺陷10%）知識圖譜賦能交警事故智能定責事故智能定責步驟3業(yè)務(wù)應(yīng)用輸出——自動生成定責報告現(xiàn)有賦能——智慧交管決策產(chǎn)品概述NLP大模型LLM大模型多模態(tài)大模型音視頻大模型方案概述——當前：大模型助力智慧交管決策平臺升級，實現(xiàn)更多維、更垂直、更便捷的研判分析。DeepSeekKimiChatGPT通義千問…大模型管理框架智慧交管應(yīng)用輸出結(jié)論北京東三環(huán)擁堵分析維度 ?傳統(tǒng)統(tǒng)計方法 ?大模型技術(shù) ?顆粒度提升倍數(shù)?空間尺度 行政區(qū)劃/主干道（如"朝陽區(qū)擁堵指數(shù)"） 車道級/10米網(wǎng)格（如"京藏高速K12+300北行第三車道"）1.擁堵根因診斷傳統(tǒng)模式：“中關(guān)村大街晚高峰擁堵指數(shù)2.5”→經(jīng)驗性延長綠燈時間。場景預(yù)設(shè)——精細化態(tài)勢研判大模型在精細化態(tài)勢研判中，通過時間與空間雙重維度的深度解析，助力交通態(tài)勢從宏觀統(tǒng)計到微觀動態(tài)的精細化感知與智能決策。具體精細化態(tài)勢研判舉例1.擁堵根因診斷傳統(tǒng)模式：中關(guān)村大街晚高峰嚴重擁堵→經(jīng)驗性延長綠燈時間。精細化解析軌跡分析：顯示17:30-18:15期間，擁堵指數(shù)達到2.9，北向南左轉(zhuǎn)車輛平均等待3個信號周期…視頻檢測：發(fā)現(xiàn)行人過街流量很大，引發(fā)右轉(zhuǎn)車輛禮讓大量滯留。2.重點車輛監(jiān)管宏觀統(tǒng)計：某路段大型車輛發(fā)生碰撞事故1.2次→設(shè)置固定測速點。微觀預(yù)警：分析10萬條軌跡數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)每天在14:00-15:00該時段，?；愤\輸車超速比例達37%、平均過彎速度超標21%...時間維度：基于LSTM（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和Transformer（深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)），大模型實現(xiàn)從小時級滯后到分鐘級計算，滿足用戶自定義不同時間、空間顆粒度的精細化評價。空間維度：大模型在交通分析中的分析粒度從傳統(tǒng)的宏觀路網(wǎng)統(tǒng)計向微觀個體重點車輛軌跡級的解析轉(zhuǎn)變。場景預(yù)設(shè)——車輛違章監(jiān)管場景預(yù)設(shè)——車輛違章監(jiān)管場景預(yù)設(shè)——車輛違章監(jiān)管下階段賦能PART03大模型新賦能——交通管控需求功能任務(wù)輸出知識工具數(shù)據(jù)處理交通工程理論路網(wǎng)路況數(shù)據(jù)終端設(shè)備數(shù)據(jù)模型定制通用大模型多源數(shù)據(jù)篩選過濾提取清洗標記分類強化特征模型微調(diào)提示工程持續(xù)訓(xùn)練模型部署自適應(yīng)信號控制優(yōu)化交通流精準預(yù)測方案概述——未來：模型微調(diào)和持續(xù)訓(xùn)練服務(wù)實現(xiàn)交通流精準預(yù)測，提供智能化的交通管控服務(wù)。?多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合時空圖構(gòu)建與處理大模型適配與微調(diào)大模型助力交通流精準預(yù)測010203通過現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)技術(shù)（LSTTN），對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行高效處理，包括道路傳感器、GPS軌跡、氣象、路網(wǎng)拓撲以及歷史事件數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，利用大模型強大的推理能力，對缺失或失效數(shù)據(jù)進行填補，可增強現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型的輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效獲取全域交通流數(shù)據(jù)。將交通數(shù)據(jù)表示為圖結(jié)構(gòu)，其中節(jié)點代表路網(wǎng)中的關(guān)鍵位置，邊代表連接關(guān)系，將復(fù)雜的時空圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為簡潔的標記，每個標記包含對應(yīng)節(jié)點的時間序列數(shù)據(jù)以及語義信息，例如[節(jié)點ID][時間嵌入][流量序列][速度序列][語義增強]，將空間位置與時間嵌入編碼，生成統(tǒng)一時空標記。通過線性編碼層和解碼層，將標記化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成大模型LLM的能夠理解的語義，同時引入?LoRA（一種針對大型語言模型的微調(diào)技術(shù)），使用少量的標注數(shù)據(jù)對模型進行調(diào)整，使其更好地理解和預(yù)測交通流的時空依賴關(guān)系，以適應(yīng)特定的應(yīng)用場景。大模型可整合來自交通傳感器、氣象、POI、導(dǎo)航設(shè)備等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，將交通流量、天氣、節(jié)假日信息等統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為自然語言描述，形成結(jié)構(gòu)化輸入，然后結(jié)合時空語言大模型的能力，把時空數(shù)據(jù)編碼作為最小單元嵌入模型，將復(fù)雜的時空數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可以理解的形式，為每個標記提供統(tǒng)一的時空信息。多源數(shù)據(jù)整合與處理大模型在交通流量預(yù)測中具備高效的微調(diào)和泛化能力。通過使用LoRA+時序分解+零樣本學(xué)習(xí)能力，可通過僅調(diào)整時空嵌入層即可預(yù)測沒有針對特定任務(wù)進行訓(xùn)練的場景，提升突發(fā)事故如檢測器失靈場景下的預(yù)測精度。高效微調(diào)與泛化能力通過聯(lián)合訓(xùn)練或動態(tài)協(xié)作，讓不同模態(tài)的模型共享知識，結(jié)合大小模型，協(xié)同優(yōu)化可實現(xiàn)“大模型主導(dǎo)推理，小模型輔助執(zhí)行”的分工，用更低的成本實現(xiàn)更高精度、更強抗風險能力，確保適應(yīng)變化的交通狀況，持續(xù)反饋機制定期驗證與優(yōu)化模型，形成兼顧流量歷史走勢與潛在突變性的交通流預(yù)測結(jié)果。多模態(tài)大模型協(xié)同優(yōu)化大模型在交通流預(yù)測中的優(yōu)勢精準的交通流量預(yù)測是交通擁堵預(yù)警的核心參數(shù)，它通過實時分析歷史與動態(tài)數(shù)據(jù)，提前識別潛在擁堵點并生成針對性管控策略，化被動為主動干預(yù)，有效提升道路通行效率。?數(shù)據(jù)融合與動態(tài)感知信號方案決策生成實時優(yōu)化與抗風險能力大模型助力信號控制方案自動調(diào)優(yōu)010203?首先定義優(yōu)化目標，例如最小化延誤、最大過車輛，通過強化學(xué)習(xí)策略在線學(xué)習(xí)最佳相位切換策略，同時將交通法規(guī)作為約束加入獎勵函數(shù)，最后構(gòu)建路口群圖網(wǎng)絡(luò)，協(xié)調(diào)多個路口，避免單個最優(yōu)；在面對新環(huán)境時，采用LoRA微調(diào)技術(shù)，僅微調(diào)大模型中少部分參數(shù)（如時空嵌入層）來適配不同路口特征。大模型可基于最新流量重新計算配時方案，通過強化學(xué)習(xí)動態(tài)平衡排隊長度與通行效率，例如發(fā)生?突發(fā)擁堵時縮短上游路口綠燈周期，引導(dǎo)車流繞行。針對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)精度低的問題，采用對抗訓(xùn)練增強模型魯棒性，即使部分檢測器失靈，仍可通過歷史相似模式推算流量。大模型可融合車輛軌跡、攝像頭、檢測器等多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過時空對齊算法構(gòu)建交通流全景視圖；同時利用時序分解技術(shù)，將交通流量拆解為基礎(chǔ)規(guī)律?（早晚高峰）與突發(fā)波動?事故、天氣，通過Transformer架構(gòu)預(yù)測未來分鐘級的流量變化，觸發(fā)信號方案動態(tài)調(diào)整。PART03PART02PART01復(fù)雜場景泛化能力多模態(tài)決策支持決策可解釋基于跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練與時空依賴建模的交通大模型，可突破性場景泛化能力：通過融合多源車流量/速度/突發(fā)事件等交通數(shù)據(jù)，結(jié)合路網(wǎng)空間拓撲關(guān)系，構(gòu)建全域數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，使系統(tǒng)滿足在長距離排隊溢出、行人闖紅燈等極端場景下的有效控制?；诙嗄B(tài)大模型的智能信號控制系統(tǒng)，通過跨模態(tài)語義對齊與時空依賴建?？扇诤弦曨l、毫米波雷達、地磁傳感器及浮動車GPS軌跡，構(gòu)建多模態(tài)特征空間映射網(wǎng)絡(luò)，包涵氣象數(shù)據(jù)預(yù)判能見度變化，較傳統(tǒng)模型有更高的響應(yīng)速度、更準的響應(yīng)方案。大模型可通過思維鏈逐步拆解任務(wù)，推理生成決策依據(jù)，明確闡述調(diào)整信號相位的邏輯，實現(xiàn)透明化控制，便于交通管理者理解和操作。例如，Deepseek模型在調(diào)整信號相位時，會詳細說明優(yōu)先放行的車道和原因，提升系統(tǒng)的可解釋性。大模型在信號調(diào)優(yōu)中的優(yōu)勢大模型賦能信號控制優(yōu)化實例推理過程闡述……大模型輸出結(jié)果任務(wù)描述到這里大模型的第一次交互結(jié)束，輸出的結(jié)果包含配時方案和每一步的推理過程，下一步我將繼續(xù)針對交叉口延誤提出優(yōu)化，看大模型將從哪些方面考慮，如何應(yīng)對該問題。大模型賦能信號控制優(yōu)化實例大模型賦能產(chǎn)品?多模態(tài)識別大模型通過融合視覺、GIS、歷史事故等多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)隱患的立體化檢測，包括標牌遮擋、坡度/曲率視距不良等動靜態(tài)隱患識別。?主動決策傳統(tǒng)AI依賴人工設(shè)定特征（如裂縫寬度閾值），而大模型可自動構(gòu)建裂縫特征與材料、荷載壓力間的因果關(guān)系，實現(xiàn)從“被動檢測”到“主動預(yù)防”的跨越。決策閉環(huán)大模型在識別后，還可形成“識別-分析-治理”完整鏈條。如自動生成包含治理策略的診治報告。場景預(yù)設(shè)：大模型注入道路安全風險防空地圖從靜態(tài)研判到大模型自動巡檢維度傳統(tǒng)AI巡檢大模型賦能系統(tǒng)數(shù)據(jù)依賴需大量標注樣本支持小樣本/零樣本學(xué)習(xí)泛化能力局限于預(yù)設(shè)場景自適應(yīng)不同道路特征處理復(fù)雜度單任務(wù)專項模型多模態(tài)聯(lián)合推理（視頻+GIS+IoT）知識更新需人工迭代模型持續(xù)學(xué)習(xí)新型隱患模式?jīng)Q策深度止于問題檢測生成治理策略與效果預(yù)測產(chǎn)品迭代介紹PART04產(chǎn)品介紹支持各交警支隊應(yīng)對總隊考核和驗收第三方的綠波運行效果，并根據(jù)各指標提出針對性的建議以靜態(tài)空間地圖數(shù)據(jù)的上下游拓撲關(guān)系、道路等級以及動態(tài)路況和軌跡數(shù)據(jù)為支撐，搭建綠波選址規(guī)劃算法，實現(xiàn)空間維度的新增綠波帶路段推薦，并在圖上完成標定和刪減綠波帶路段，同時在后臺計入完成更新，完成從評價到優(yōu)化。產(chǎn)品主要功能現(xiàn)有平臺TGIS綠波測評標定工具依賴業(yè)務(wù)應(yīng)用綠波選址綠波服務(wù)可計算路網(wǎng)依賴基礎(chǔ)底座TGIS產(chǎn)品迭代結(jié)果應(yīng)用場景-綠波帶效果評估及優(yōu)化調(diào)整城市綠波帶控制效果測評綠波方向設(shè)置合理性綠波設(shè)計速度匹配率綠波方向通行效率下游路口影響程度綠波帶寬設(shè)置合理性提供多維度測評指標，量化分析綠波帶設(shè)置合理性，評估運行效果及對非協(xié)調(diào)方向的影響，給出可優(yōu)化調(diào)整方向?；谄脚_能力，與無錫所聯(lián)合打造城市精細化管控措施效果評價及優(yōu)化調(diào)整服務(wù)，解決現(xiàn)有控制方案“失靈”、潛在控制方案如何選址及參數(shù)設(shè)置等問題。綠波帶選址規(guī)劃道路路況分析靜態(tài)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息，疊加動態(tài)數(shù)據(jù)如流量、車速、擁堵指數(shù)等，建立綜合性的綠波帶空間選址規(guī)劃模型，助力綠波帶的合理規(guī)劃選址。協(xié)調(diào)路口個數(shù)路段重要度節(jié)點間距路段起終點路口拓撲關(guān)系雙向協(xié)調(diào)速度差運行與設(shè)計速度差不停車通過比率下游路口延誤指數(shù)行程速度速度標準差設(shè)施設(shè)備管理功能介紹設(shè)施設(shè)備“一張圖”設(shè)施設(shè)備“精細化”管理基于GIS的“設(shè)施設(shè)備一張圖提供設(shè)施設(shè)備統(tǒng)一位置服務(wù)，對設(shè)施設(shè)備進行定位、糾偏，實現(xiàn)可視化管理。解決因設(shè)施設(shè)備位置不統(tǒng)一，位置描述不規(guī)范、設(shè)備廠商品牌雜亂等導(dǎo)致設(shè)施設(shè)備統(tǒng)計困難、盤點不清