当交通管理遇到DeepSeek

  

  今年2月以来，江西多地交警部门积极融入和拥抱AI技术，利用DeepSeek图像识别技术和自然语言交互技术的优势，为智能执法、事故研判等核心场景提供新的解决方案，探索提升交通管理质效的新方向。

  “帮我设计一份新余交警夜间勤务安排方案。”2月19日，新余公安交警完成DeepSeek大模型本地化部署后，民警向DeepSeek发送了第一份任务指令。

  数秒钟后，DeepSeek针对民警的任务要求，给出夜间勤务安排方案，方案涵盖秩序疏导时段划分以及餐饮娱乐集中区域、事故多发路段、道路施工路段等重点区域勤务模式，甚至包括装备配置要求等。

  “DeepSeek让许多材料、文字类工作变得更高效、快捷，这对内勤岗位的同事来说是件好事，他们将有更多的时间处理其他工作。”新余市公安局交警支队民警称，除了运用DeepSeek提升文字、材料工作的效率外，该支队还在尝试通过DeepSeek智能分析交通数据，搭建自己的法律和法规知识库，便于查询。

  据了解，DeepSeek能够对海量的交通数据来进行实时分析，辅助交警部门快速识别交通违背法律规定的行为、车流量、事故高发地等信息，更高效地调配警力资源，提升交通管理效能，更好地保障群众安全出行。同时，DeepSeek支持采用自然语言对法律和法规进行查询，还能够跨域智能关联法律条文，有助于交警在处理复杂的交通事故时更全面地进行考虑。

  事故预防从被动响应到风险预判；事故处置从人工研判到秒级分析；治理优化从经验总结到数据归因目前，南昌市公安局交管局高新大队也完成了DeepSeek大模型的本地化部署，为交通事故防控与处置注入智能化动能，推动交通管理从“事后追责”向“事前免疫”的跨越。

  “本地化DeepSeek虽然也算安全稳定，但是受限于电脑算力，没办法使用更聪明的版本；在线版虽然更聪明，但是总爱罢工，不敢完全信任；一个可靠不聪明，一个聪明不可靠，两难”日前，江西省公安厅交通管理总队高速交警一支队民警曲阳在微信朋友圈分享了一则DeepSeek本地化部署后的实操感受。

  出于数据安全考虑，该支队完成了DeepSeek大模型的本地化部署，但是存在电脑算力不足和数据“投喂”不足等技术背后的深层矛盾。因此，此前该支队对DeepSeek的运用大多停留于处理文字材料和策划行动方案等层面。随着对DeepSeek大模型的功能开发了解进一步加深，该支队开始尝试运用DeepSeek进行部分交通数据分析，并形成材料向上级部门汇报。

  事实上，2025年以来，我国各地公安机关均在陆续推进DeepSeek大模型的部署与应用，通过科技赋能推动“汗水警务”向“数智警务”的跨越。

  据了解，重庆市荣昌区公安局通过对DeepSeek大模型的部署，警情分析任务由原来需要3人3天缩短为仅需1人15分钟就可以完成，案件侦查协同由原来需要1天缩短为仅需3分钟，实战实效成果显著。

  浙江省舟山市公安局交警支队通过AI技术攻克了警情信息结构化难题，将模糊描述的警情自动解析为精确的坐标，且误差小于50米，警情归类错误率从15%降至3%。

  江西软件职业技术大学信息技术学院实验室主任闵超介绍，目前，基于DeepSeek的实时分析能力，基本能实现对交通流量、事故热点、天气影响等多维数据的动态建模。完成模型搭建后，交通管理部门可实时分析车流密度、信号灯周期等数据，动态调整信号灯配时方案，减少道路拥堵节点。

  闵超介绍，运用DeepSeek的图像识别技术和视觉定位技术，可对闯红灯、压线变道等交通违背法律规定的行为进行高效识别，并结合法律知识库生成执法依据，减少人工审核成本。同时，交通管理部门能够最终靠对DeepSeek自然语言交互技术的使用，搭建起智能客服系统，为出行群众提供实时路况查询、事故报警指引等个性化服务。

  闵超提醒，在运用DeepSeek时，要尽量完整清晰地描述问题，多用关键词，并把背景、任务、要求、补充内容描述清楚，这样大模型才能更好地理解客户的真实需求，从而完成任务。

  “我们在实际使用的过程中发现，DeepSeek可以搭建起一个法律知识库，以供一线执勤民警随时调取、查阅有关信息，但这是十分复杂且工作量巨大的工程，短时间内难以完成。”曲阳表示，应组织专业团队建设、优化交管数据大模型，设置好清晰的指令和标准模块，并加强培训，更好地发挥“AI+交管”大模型的作用。

  当民警对着屏幕说出“设计夜间勤务方案”的指令，DeepSeek大模型数秒内生成的不仅是一份巡逻路线图，更是AI时代警务变革的具象化缩影。

  江西交警的探索，既是对“深度求索”技术理念的生动诠释，也印证了DeepSeek通过多模态数据融合与认知决策优化，正在重构交通管理的底层逻辑：从被动处置转向主动预防，从经验驱动迈向数据智能，为破解城市拥堵治理、事故防控等难题提供了更具前瞻性的解决方案。

  这场变革并非一帆风顺，它伴随着挑战与隐忧，也呼唤着更深层次的思考与平衡。例如，大模型对专业问题的理解有几率存在偏差，尤其是在处理复杂责任划分时，过度依赖历史判例可能会引起个案特殊性被忽视。技术依赖或将消解专业技能的传承，更在司法领域埋下隐患办案民警需时刻警惕AI生成的执法文书是不是真的存在逻辑漏洞和法律漏洞。

  如何平衡技术创新与数据安全，也是各地在签订合作协议时必须面对的问题。交警部门要与相关企业一同制定严格的数据管理规范，确保数据的安全性与隐私性，同时推动数据的合法、合规使用。

  尽管面临诸多挑战，以DeepSeek为代表的AI技术在交通管理领域的应用前景依然广阔。从事故处理智能化到秩序管理精准化，从车辆与驾驶人管理数字化到法制审核智能化，AI技术正在深刻改变交通管理的传统模式。

  “AI+交管”将走向何方？答案不在算法的参数里，而在每名交通参与者的获得感中，在每段平安顺畅的归途上。（文/全媒体记者成锦霖制图/刘晨阳）