交管+大模型方案介紹大模型開發框架PART01大模型應用開發框架大模型應用開發框架是我們目前自研的一種可視化智能體開發工具，提供構建大模型應用底層工具鏈，包括大模型調用、API封裝、數據處理模塊等，支持本地部署，數據完全私有化。可以實現深度定制化大模型智能體開發應用系統，如AI智能助手、智能客服、內容生成等。平臺架構廣泛的知識圖譜能力構建私有化的知識庫，支持構建向量化數據存儲以及知識圖譜，為大模型專業知識擴充提供基礎，并支持豐富的知識文檔格式導入多源的數據集成能力通過異構的數據集成管理框架，適配各類數據源，為大模型的底層數據保障提供支撐，支持大模型的數據挖掘與訓練微調靈活的智能體構建能力通過規范的方法論，對智能體進行組件化封裝和組合，支撐構建多智能體的聯合應用系統功能應用核心技術1234知識庫管理與RAG技術大模型集群托管和驅動引擎技術統一的大模型適配能力提供統一的大模型適配和管理框架，能夠集群化管理企業算力，充分運用行業生態內開源或商業大模型的能力智能體構建及環境配置技術數據采集預處理和知識圖譜技術大模型應用開發框架主要功能一級功能二級功能數據中心關系型數據庫NoSQL數據庫數據源管理向量數據庫文件數據庫應用中心應用管理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計數據處理大模型應用開發框架界面大模型應用開發框架是支持開發者快速構建、優化和部署基于大語言模型（LLM）的應用程序的技術工具集，在后續的應用中大模型將作為語義理解的引擎，知識圖譜作為結構化知識的基石，兩者融合共同發揮作用。大模型管理中心大模型應用開發框架對接目前國內各種大模型資源利用，可以針對適用的大模型調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智能體的構建、配置、編輯、版本等全生命周期管理。大模型數據中心提供企業級的數據中間件框架，支持各類異構數據源的管理，包括結構化數據、非結構化數據、半結構化數據的管理和數據處理功能，為大模型訪問政務數據資源提供便利。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交通知識圖譜構建交通知識圖譜是一種基于圖結構的領域知識庫，通過整合交通實體（如車、路、人）、事件（如事故、擁堵）及其關聯關系（如暴雨導致交通事故）構建結構化交通知識網絡，用于支持智能交通決策。數據源（非結構化數據）知識圖譜構建交通知識圖譜生成交通知識圖譜服務交警業務應用層事故根因分析交通態勢感知路網規劃決策交通法規、專家庫等文本數據語音類數據視頻類數據重點車輛監管現有賦能——道路安全風險地圖知識圖譜開源大模型原有系統?升級系統?數據源：靜態地圖結構化數據多源數據：?圖像采集+文本語義描述+專家知識庫?核心能力：基于數據挖掘的事故數據研判分析+線形權重疊加的動態預警分析技術突破：基于多模態大模型學習歷史數據的組合規律，可構建隱患-事件關系圖譜，關聯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：用戶權重調節+周期靈活+自定義格式導出方案概述：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則到動態根因關聯分析機器學習等傳統模型事件——隱患知識圖譜核心邏輯鏈：多源數據融合→成因權重計算→知識圖譜映射→閾值預警→閉環優化處置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?數據層：交通違法、氣象、路況等多源數據聚合?分析層：概率統計（貝葉斯網絡）+聚類分析?圖譜層：構建“成因-案件”動態關聯網絡預警層：三級預警→智能排查→閉環管理設計“成因-事故”關聯網絡，將分值映射為節點間邊的權重。當某一成因分值超過預設閾值（如“惡劣天氣+超速”組合分值＞0.85），觸發三級預警機制，輔助交管部門優先排查高風險路段或車輛。總體架構應用舉例關鍵步驟：分析層——事故因子建模優化處置應用應用案例——助力道路安全風險地圖升級從隱患識別到優化改造建議閉環推理后輸出在輸入里描述風險地圖里平臺的城市靜態隱患因子，包括畸形路口、速度差等，讓大模型自己輸出優化建議。場景預設——事故智能定責背景描述——某十字路口發生三車追尾：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；事發時小雨，路面摩擦系數變低。步驟1：處理非結構化數據輸入數據：事故現場錄音筆錄：我正常行駛在直行車道…監控視頻描述：車輛A在后，追尾前車B…交規文件：當前道路限速50km/h…大模型任務：實體抽取：車輛A、60km/h、雨天等…關系抽取：建立車輛A→超速→違反交規XX條；雨天→影響→制動距離等關聯。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：知識圖譜動態推理圖譜查詢：檢索交規條款：超速責任權重占70%...匹配歷史案例：相似事故中，后車全責89%...關聯道路數據：該路口因排水不暢，雨天摩擦系數僅0.35（低于標準0.45）。復合責任認定責任計算規則（知識圖譜中預定義）定責算法(超速權重,車距權重,環境因素)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業務應用輸出——自動生成定責報告現有賦能——智慧交管決策產品概述NLP大模型LLM大模型多模態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用輸出結論北京東三環擁堵分析維度 ?傳統統計方法 ?大模型技術 ?顆粒度提升倍數?空間尺度 行政區劃/主干道（如"朝陽區擁堵指數"） 車道級/10米網格（如"京藏高速K12+300北行第三車道"）1.擁堵根因診斷傳統模式：“中關村大街晚高峰擁堵指數2.5”→經驗性延長綠燈時間。場景預設——精細化態勢研判大模型在精細化態勢研判中，通過時間與空間雙重維度的深度解析，助力交通態勢從宏觀統計到微觀動態的精細化感知與智能決策。具體精細化態勢研判舉例1.擁堵根因診斷傳統模式：中關村大街晚高峰嚴重擁堵→經驗性延長綠燈時間。精細化解析軌跡分析：顯示17:30-18:15期間，擁堵指數達到2.9，北向南左轉車輛平均等待3個信號周期…視頻檢測：發現行人過街流量很大，引發右轉車輛禮讓大量滯留。2.重點車輛監管宏觀統計：某路段大型車輛發生碰撞事故1.2次→設置固定測速點。微觀預警：分析10萬條軌跡數據發現每天在14:00-15:00該時段，危化品運輸車超速比例達37%、平均過彎速度超標21%...時間維度：基于LSTM（循環神經網絡）和Transformer（深度學習模型架構），大模型實現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的宏觀路網統計向微觀個體重點車輛軌跡級的解析轉變。場景預設——車輛違章監管場景預設——車輛違章監管場景預設——車輛違章監管下階段賦能PART03大模型新賦能——交通管控需求功能任務輸出知識工具數據處理交通工程理論路網路況數據終端設備數據模型定制通用大模型多源數據篩選過濾提取清洗標記分類強化特征模型微調提示工程持續訓練模型部署自適應信號控制優化交通流精準預測方案概述——未來：模型微調和持續訓練服務實現交通流精準預測，提供智能化的交通管控服務。?多源異構數據融合時空圖構建與處理大模型適配與微調大模型助力交通流精準預測010203通過現有深度學習技術（LSTTN），對多源異構數據進行高效處理，包括道路傳感器、GPS軌跡、氣象、路網拓撲以及歷史事件數據。在此基礎上，利用大模型強大的推理能力，對缺失或失效數據進行填補，可增強現有深度學習模型的輸入數據質量，有效獲取全域交通流數據。將交通數據表示為圖結構，其中節點代表路網中的關鍵位置，邊代表連接關系，將復雜的時空圖數據轉換為簡潔的標記，每個標記包含對應節點的時間序列數據以及語義信息，例如[節點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，生成統一時空標記。通過線性編碼層和解碼層，將標記化的數據轉換成大模型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技術），使用少量的標注數據對模型進行調整，使其更好地理解和預測交通流的時空依賴關系，以適應特定的應用場景。大模型可整合來自交通傳感器、氣象、POI、導航設備等多源異構數據，將交通流量、天氣、節假日信息等統一轉換為自然語言描述，形成結構化輸入，然后結合時空語言大模型的能力，把時空數據編碼作為最小單元嵌入模型，將復雜的時空數據轉換為模型可以理解的形式，為每個標記提供統一的時空信息。多源數據整合與處理大模型在交通流量預測中具備高效的微調和泛化能力。通過使用LoRA+時序分解+零樣本學習能力，可通過僅調整時空嵌入層即可預測沒有針對特定任務進行訓練的場景，提升突發事故如檢測器失靈場景下的預測精度。高效微調與泛化能力通過聯合訓練或動態協作，讓不同模態的模型共享知識，結合大小模型，協同優化可實現“大模型主導推理，小模型輔助執行”的分工，用更低的成本實現更高精度、更強抗風險能力，確保適應變化的交通狀況，持續反饋機制定期驗證與優化模型，形成兼顧流量歷史走勢與潛在突變性的交通流預測結果。多模態大模型協同優化大模型在交通流預測中的優勢精準的交通流量預測是交通擁堵預警的核心參數，它通過實時分析歷史與動態數據，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，有效提升道路通行效率。?數據融合與動態感知信號方案決策生成實時優化與抗風險能力大模型助力信號控制方案自動調優010203?首先定義優化目標，例如最小化延誤、最大過車輛，通過強化學習策略在線學習最佳相位切換策略，同時將交通法規作為約束加入獎勵函數，最后構建路口群圖網絡，協調多個路口，避免單個最優；在面對新環境時，采用LoRA微調技術，僅微調大模型中少部分參數（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，通過強化學習動態平衡排隊長度與通行效率，例如發生?突發擁堵時縮短上游路口綠燈周期，引導車流繞行。針對互聯網數據精度低的問題，采用對抗訓練增強模型魯棒性，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、檢測器等多模態數據，通過時空對齊算法構建交通流全景視圖；同時利用時序分解技術，將交通流量拆解為基礎規律?（早晚高峰）與突發波動?事故、天氣，通過Transformer架構預測未來分鐘級的流量變化，觸發信號方案動態調整。PART03PART02PART01復雜場景泛化能力多模態決策支持決策可解釋基于跨模態預訓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/突發事件等交通數據，結合路網空間拓撲關系，構建全域數據網絡，使系統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。基于多模態大模型的智能信號控制系統，通過跨模態語義對齊與時空依賴建模可融合視頻、毫米波雷達、地磁傳感器及浮動車GPS軌跡，構建多模態特征空間映射網絡，包涵氣象數據預判能見度變化，較傳統模型有更高的響應速度、更準的響應方案。大模型可通過思維鏈逐步拆解任務，推理生成決策依據，明確闡述調整信號相位的邏輯，實現透明化控制，便于交通管理者理解和操作。例如，Deepseek模型在調整信號相位時，會詳細說明優先放行的車道和原因，提升系統的可解釋性。大模型在信號調優中的優勢大模型賦能信號控制優化實例推理過程闡述……大模型輸出結果任務描述到這里大模型的第一次交互結束，輸出的結果包含配時方案和每一步的推理過程，下一步我將繼續針對交叉口延誤提出優化，看大模型將從哪些方面考慮，如何應對該問題。大模型賦能信號控制優化實例大模型賦能產品?多模態識別大模型通過融合視覺、GIS、歷史事故等多源數據，實現隱患的立體化檢測，包括標牌遮擋、坡度/曲率視距不良等動靜態隱患識別。?主動決策傳統AI依賴人工設定特征（如裂縫寬度閾值），而大模型可自動構建裂縫特征與材料、荷載壓力間的因果關系，實現從“被動檢測”到“主動預防”的跨越。決策閉環大模型在識別后，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。場景預設：大模型注入道路安全風險防空地圖從靜態研判到大模型自動巡檢維度傳統AI巡檢大模型賦能系統數據依賴需大量標注樣本支持小樣本/零樣本學習泛化能力局限于預設場景自適應不同道路特征處理復雜度單任務專項模型多模態聯合推理（視頻+GIS+IoT）知識更新需人工迭代模型持續學習新型隱患模式決策深度止于問題檢測生成治理策略與效果預測產品迭代介紹PART04產品介紹支持各交警支隊應對總隊考核和驗收第三方的綠波運行效果，并根據各指標提出針對性的建議以靜態空間地圖數據的上下游拓撲關系、道路等級以及動態路況和軌跡數據為支撐，搭建綠波選址規劃算法，實現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，完成從評價到優化。產品主要功能現有平臺TGIS綠波測評標定工具依賴業務應用綠波選址綠波服務可計算路網依賴基礎底座TGIS產品迭代結果應用場景-綠波帶效果評估及優化調整城市綠波帶控制效果測評綠波方向設置合理性綠波設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置合理性提供多維度測評指標，量化分析綠波帶設置合理性，評估運行效果及對非協調方向的影響，給出可優化調整方向。基于平臺能力，與無錫所聯合打造城市精細化管控措施效果評價及優化調整服務，解決現有控制方案“失靈”、潛在控制方案如何選址及參數設置等問題。綠波帶選址規劃道路路況分析靜態路網結構信息，疊加動態數據如流量、車速、擁堵指數等，建立綜合性的綠波帶空間選址規劃模型，助力綠波帶的合理規劃選址。協調路口個數路段重要度節點間距路段起終點路口拓撲關系雙向協調速度差運行與設計速度差不停車通過比率下游路口延誤指數行程速度速度標準差設施設備管理功能介紹設施設備“一張圖”設施設備“精細化”管理基于GIS的“設施設備一張圖提供設施設備統一位置服務，對設施設備進行定位、糾偏，實現可視化管理。解決因設施設備位置不統一，位置描述不規范、設備廠商品牌雜亂等導致設施設備統計困難、盤點不清