DeepSeek部署熱潮下公安交管領(lǐng)域大模型建設應用的思考
時間：2025-05-07?????編輯：交通信號燈?????瀏覽：0
2025年初，DeepSeek憑借其開源屬性與低成本部署優(yōu)勢，在國內(nèi)各大城市政務、交通、醫(yī)療、科研等領(lǐng)域掀起部署應用熱潮，各地公安交管部門也結(jié)合實際業(yè)務開展了針對性的應用培訓，協(xié)同推進“技術(shù)落地+能力提升”。大模型憑借強大的語言理解和推理能力，在海量數(shù)據(jù)處理、復雜交通狀況分析以及高效交通管理決策支持方面，呈現(xiàn)出廣闊的應用場景。然而，技術(shù)賦能表面繁榮背后，隱藏著復雜的技術(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制與交通管理的確定性需求、安全威脅的多維滲透等問題不容忽視。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)和復雜結(jié)構(gòu)，具備多模態(tài)認知、長時序推演和領(lǐng)域知識融合三大特點。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、專業(yè)術(shù)語，通過學習場景數(shù)據(jù)，可認知路網(wǎng)交通狀況，提供指揮調(diào)度、擁堵治理、事故預防、秩序管理和對外公眾服務等方面的決策支持。目前，各地公安交管部門的探索應用，驗證了大模型技術(shù)的應用潛力，也為后續(xù)的深度應用奠定了基礎(chǔ)。國內(nèi)交管垂直領(lǐng)域大模型典型應用如表1所示。表1 交管垂直領(lǐng)域大模型典型應用案例
盡管以DeepSeek為代表的大模型技術(shù)在理論層面具備處理復雜系統(tǒng)問題的潛力，各地公安交管部門也已經(jīng)在點狀場景實現(xiàn)了應用落地，但當前公安交管行業(yè)對大模型的應用整體上仍處于測試驗證階段，規(guī)模化落地應用的技術(shù)要求與復雜現(xiàn)實情況矛盾交織，催生出多種技術(shù)挑戰(zhàn)。（一）算力資源約束與優(yōu)化困境。由于不同行政層級的業(yè)務復雜度差異，大模型的算力需求呈現(xiàn)顯著分層特征。省級智能決策系統(tǒng)需處理跨區(qū)域交通流量預測、大規(guī)模路網(wǎng)仿真等高計算密度任務，通常依賴高性能GPU集群支持；市級節(jié)點聚焦違法識別、事故熱點分析等場景，算力需求集中于中等規(guī)模并行計算；而縣域交管部門的核心訴求在于輕量化部署應用，輔助提高交通管理工作的效率。技術(shù)采購決策往往忽視業(yè)務場景的實際算力需求，將算力規(guī)模等同于技術(shù)先進性，陷入“重設備購置、輕效能評估”的誤區(qū)。此外，由于集中式算力樞紐與分布式邊緣節(jié)點的協(xié)同機制缺失，難以實現(xiàn)算力資源的彈性調(diào)度與動態(tài)優(yōu)化。典型DeepSeek版本算力需求對比如表2所示。
（二）多源數(shù)據(jù)融合的實踐壁壘。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：一是時空基準的異構(gòu)性。如接警記錄的時間戳精度、卡口抓拍設備的坐標系統(tǒng)、道路監(jiān)控視頻的幀率存在差異，數(shù)據(jù)對齊需耗費大量預處理成本。二是語義理解的碎片化。如文本記錄中的方言表述、圖像數(shù)據(jù)中的遮擋干擾、視頻流中的動態(tài)模糊等現(xiàn)象，對模型的跨模態(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)動的統(tǒng)計規(guī)律之間存在一定沖突，大模型的概率推理機制可能輸出違反工程約束的方案，尤其在信號控制優(yōu)化等場景中容易出現(xiàn)判斷錯誤，單純依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法難以滿足公安交管領(lǐng)域業(yè)務場景的確定性需求。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)責重構(gòu)。傳統(tǒng)警務中，決策過程依賴民警經(jīng)驗與集體研判，而大模型決策機制對傳統(tǒng)警務倫理體系構(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，導致模型誤判引發(fā)的行政糾紛面臨責任認定真空的風險。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)訓練的違法識別模型可能對特定車型、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)計學意義上具有客觀性優(yōu)勢，但其缺乏民警的情境化判斷能力，難以覆蓋復雜社會環(huán)境中的全部情形。（四）領(lǐng)域知識沉淀與人才缺乏。構(gòu)建交管垂直模型需完成交通法規(guī)、案例庫等顯性知識結(jié)構(gòu)化和民警經(jīng)驗等隱性知識萃取。顯性知識的結(jié)構(gòu)化需要解決法規(guī)條文的多義性解析、案例庫的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘等技術(shù)難題。隱性知識的顯性化則涉及認知科學的復雜轉(zhuǎn)化過程，民警的實戰(zhàn)經(jīng)驗往往以直覺化、碎片化的形式存在，且普遍缺乏知識工程的專業(yè)能力，加之技術(shù)部門難以對業(yè)務邏輯深度理解，知識轉(zhuǎn)化存在效率瓶頸。人才缺乏問題同樣嚴峻，現(xiàn)有人才隊伍中，既精通交通管理業(yè)務又掌握模型微調(diào)、蒸餾、RLHF（基于人類反饋的強化學習）、RAG（檢索增強生成）、Prompt（提示詞）工程等核心技術(shù)的復合型人才稀缺，傳統(tǒng)培訓體系難以滿足技術(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。大模型的應用顯著擴展了攻擊面，安全風險呈現(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交通態(tài)勢的感知。在模型層，后門攻擊可誘導大模型做出錯誤判斷。在應用層，對抗樣本可能繞過車牌識別等安防機制，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延遲上升，而過度追求效率可能削弱防護效能。面對大模型技術(shù)在交管領(lǐng)域的應用存在的困難，既要依靠技術(shù)迭代以實現(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：建立動態(tài)協(xié)作架構(gòu)。大模型并非交通治理的“萬能鑰匙”，交通治理依賴精準的交通專業(yè)模型而非通用大模型。在大模型建設應用中，應回歸業(yè)務本質(zhì)，不片面追求模型龐大的參數(shù)量，搞“模型軍備競賽”。建議構(gòu)建“省—市—縣”三級架構(gòu)：省級樞紐部署基礎(chǔ)大模型，市級節(jié)點運行領(lǐng)域優(yōu)化模型，縣級終端采用輕量化專家模型，通過知識蒸餾、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）場景分級推進：構(gòu)建技術(shù)適配體系。按照大模型應用落地的技術(shù)難度，將應用場景劃分為基礎(chǔ)、進階、核心三級，按照不同等級確定典型應用和準入標準，由簡入深，梯次推進應用場景落地，如表4所示。基礎(chǔ)層聚焦低難度、高標準化場景（如文書生成等AI助力通用服務、車輛識別等事件識別），采用成熟技術(shù)方案快速落地；進階層針對中難度風險場景（如違法舉報審核、閉環(huán)事件快發(fā)快處、交通分析專題報告生成等），實現(xiàn)深度分析和實戰(zhàn)支撐；核心層嚴控高風險場景（如信號控制、交通管控等），構(gòu)建“物理規(guī)則約束+強化學習”的混合模型架構(gòu)，打通流程斷點，實現(xiàn)流程自動化。公安交管領(lǐng)域典型應用場景落地技術(shù)難度分布如圖3所示。
表4 大模型應用場景的分層實施推薦路徑
圖3 典型場景落地技術(shù)難度分布圖
（三）人機協(xié)同進化：設計動態(tài)決策機制。建立完善“人類經(jīng)驗主導—AI輔助決策”的動態(tài)決策模式，對大模型生成的數(shù)據(jù)結(jié)果和決策進行審核把關(guān)和糾正。在常規(guī)操作環(huán)境中，大模型承擔數(shù)據(jù)預處理、模式識別等重復性工作（如違法證據(jù)初篩等），民警專注高價值判斷（如證據(jù)合規(guī)性審查等）。在應急響應環(huán)境中（如極端天氣、大型活動），低于置信度閾值或遭遇零樣本事件時觸發(fā)人工接管，并通過處置反饋優(yōu)化模型。此外，通過可解釋AI技術(shù)（如注意力可視化）增強決策透明度，構(gòu)建“輸入可追溯—過程可審查—輸出可驗證”的全鏈條監(jiān)管體系。（四）知識工程攻堅：破解能力斷層困局。搭建“警產(chǎn)學研”協(xié)同創(chuàng)新平臺，公安交管部門提供業(yè)務場景與數(shù)據(jù)資源，高校、科研院所研發(fā)知識萃取方法論，企業(yè)負責工程化落地。開發(fā)面向基層實戰(zhàn)單位的低代碼知識管理平臺，支持民警通過自然語言交互完成知識標注與規(guī)則配置。加強與高校、科研機構(gòu)合作，開設相關(guān)專業(yè)課程和培訓項目，培養(yǎng)既懂交通管理業(yè)務又掌握大模型技術(shù)的復合型警務人才。突出對一線實戰(zhàn)單位培訓內(nèi)容的針對性，專注于大模型應用，著力提升提示詞編寫技巧等。（五）安全縱深防御：平衡防護與效能。制定嚴格的數(shù)據(jù)管理規(guī)范，明確數(shù)據(jù)采集、存儲、使用、共享等各個環(huán)節(jié)的安全要求和責任主體。構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)采集、模型訓練、推理部署的全生命周期防護技術(shù)體系，數(shù)據(jù)層采用差分隱私與聯(lián)邦學習技術(shù)，模型層嵌入對抗訓練與魯棒性優(yōu)化，應用層部署多模態(tài)交叉校驗與異常行為檢測。同時，建立紅藍對抗機制，定期開展攻防演練，動態(tài)調(diào)整防御策略，通過硬件加速、算法優(yōu)化等手段控制安全措施的性能損耗，確保防護效能與業(yè)務需求的動態(tài)平衡。大模型在公安交管領(lǐng)域的深度應用，本質(zhì)是技術(shù)創(chuàng)新與制度變革的協(xié)同演進。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)責界定模糊等系統(tǒng)性問題，需通過分層推進策略、動態(tài)人機機制、知識工程攻堅等綜合手段破解。技術(shù)的價值不僅在于顛覆行業(yè)運行規(guī)律，而在于通過精準賦能與漸進式創(chuàng)新，持續(xù)逼近“安全、效率、公平”的核心目標。唯有堅持技術(shù)理性與業(yè)務邏輯的深度融合，方能在新質(zhì)戰(zhàn)斗力建設的征程中，真正實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、模型賦能實戰(zhàn)、機制護航發(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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