智慧交警數(shù)字化場(chǎng)景DeepSeekAI大模型智算一體機(jī)設(shè)計(jì)方案2025-06-23目

錄CATALOGUE02核心功能體系01項(xiàng)目總體架構(gòu)03技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案04安全運(yùn)維保障05實(shí)施部署規(guī)劃06效益評(píng)估體系項(xiàng)目總體架構(gòu)01建立7×24小時(shí)智能運(yùn)維保障體系技術(shù)支持項(xiàng)目規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)層服務(wù)層硬件層軟件層通信安全研發(fā)高性能AI邊緣計(jì)算設(shè)備，滿足交通場(chǎng)景實(shí)時(shí)處理需求設(shè)備研發(fā)提供交通態(tài)勢(shì)感知、違法識(shí)別等AI賦能業(yè)務(wù)應(yīng)用智慧應(yīng)用采用國(guó)標(biāo)協(xié)議，確保與現(xiàn)有交警系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施公安部三級(jí)等保標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)全鏈路安全防護(hù)基于DeepSeek大模型開(kāi)發(fā)交通場(chǎng)景專用AI算法模型開(kāi)發(fā)構(gòu)建5G+V2X融合網(wǎng)絡(luò)，保障海量數(shù)據(jù)低延時(shí)傳輸網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)符合交警業(yè)務(wù)邏輯的專業(yè)化人機(jī)交互界面交互設(shè)計(jì)應(yīng)用運(yùn)維界面算法兼容設(shè)備項(xiàng)目全局規(guī)劃：構(gòu)建新一代智慧交警數(shù)字化平臺(tái)設(shè)計(jì)目標(biāo)與戰(zhàn)略定位復(fù)雜路口智能信控惡劣天氣應(yīng)急管理停車(chē)資源優(yōu)化調(diào)度特種車(chē)輛優(yōu)先通行事故自動(dòng)識(shí)別處置城市交通應(yīng)用場(chǎng)景通過(guò)AI模型實(shí)時(shí)分析各方向車(chē)流密度、行人過(guò)街需求等參數(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整紅綠燈配時(shí)方案，提升交叉口通行效率30%以上。基于多目標(biāo)跟蹤算法與3D場(chǎng)景重建技術(shù)，對(duì)違章變道、逆行等高風(fēng)險(xiǎn)行為進(jìn)行秒級(jí)識(shí)別，同步觸發(fā)電子警察取證與指揮中心告警。利用RFID與視頻融合技術(shù)精準(zhǔn)識(shí)別救護(hù)車(chē)、消防車(chē)等特種車(chē)輛，自動(dòng)生成綠波帶通行方案并清空相關(guān)車(chē)道。結(jié)合氣象數(shù)據(jù)與路面?zhèn)鞲衅餍畔ⅲ诒┯辍⒋箪F等條件下啟動(dòng)智能限速提示、危險(xiǎn)路段燈光警示等主動(dòng)防護(hù)機(jī)制。通過(guò)車(chē)牌識(shí)別與車(chē)位狀態(tài)感知，構(gòu)建區(qū)域停車(chē)熱力圖，引導(dǎo)車(chē)輛向空閑車(chē)位分流，減少巡泊交通量。智算一體精準(zhǔn)協(xié)同可靠高效多源感知異構(gòu)計(jì)算實(shí)時(shí)決策數(shù)據(jù)安全基于DeepSeek大模型的視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛特征、行為、事件的毫秒級(jí)精準(zhǔn)識(shí)別通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析，自動(dòng)生成交通態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告，支持信號(hào)燈智能調(diào)控策略制定采用國(guó)產(chǎn)化AI加速芯片，單機(jī)柜支持200路視頻實(shí)時(shí)分析，功耗降低40%通過(guò)模型量化壓縮技術(shù)，實(shí)現(xiàn)百億參數(shù)大模型在邊緣側(cè)的輕量化部署全要素交通解析算力集約化集成RSU路側(cè)單元與車(chē)載OBU通信模塊，實(shí)現(xiàn)交通事件信息毫秒級(jí)廣播預(yù)警支持弱勢(shì)交通參與者碰撞預(yù)警、特種車(chē)輛優(yōu)先通行等12類(lèi)協(xié)同場(chǎng)景即時(shí)響應(yīng)內(nèi)置自診斷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)硬件健康度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，關(guān)鍵部件MTBF達(dá)10萬(wàn)小時(shí)采用雙電源冗余設(shè)計(jì)，支持-40℃至70℃寬溫環(huán)境下7×24小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行V2X車(chē)路協(xié)同全時(shí)域運(yùn)維核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)分析核心功能體系02通過(guò)整合路口攝像頭、雷達(dá)、地磁線圈等設(shè)備采集的實(shí)時(shí)車(chē)流量數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史交通流模式，構(gòu)建動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)信號(hào)燈配時(shí)參數(shù)的智能調(diào)整。多源數(shù)據(jù)融合分析集成特種車(chē)輛GPS定位與RFID識(shí)別技術(shù)，當(dāng)檢測(cè)到救護(hù)車(chē)、消防車(chē)等緊急車(chē)輛接近時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)信號(hào)燈優(yōu)先切換邏輯，縮短應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間。基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，建立主干道多路口協(xié)同控制機(jī)制，根據(jù)實(shí)時(shí)交通狀態(tài)自動(dòng)生成最優(yōu)綠波帶寬和相位差方案，提升路段通行效率。010302實(shí)時(shí)信號(hào)燈動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)采用毫米波雷達(dá)與AI視頻分析技術(shù)，精準(zhǔn)檢測(cè)行人等待區(qū)域密度和過(guò)街需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整人行相位時(shí)長(zhǎng)，兼顧交通安全與通行效率。針對(duì)雨雪霧等特殊天氣條件，內(nèi)置多套預(yù)設(shè)控制方案，通過(guò)能見(jiàn)度傳感器和路面狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)切換信號(hào)燈運(yùn)行模式，降低事故風(fēng)險(xiǎn)。0405行人過(guò)街智能感應(yīng)自適應(yīng)綠波協(xié)調(diào)控制惡劣天氣應(yīng)對(duì)策略緊急車(chē)輛優(yōu)先通行交通事故智能處置模塊多模態(tài)事件檢測(cè)三維現(xiàn)場(chǎng)重建處置資源智能調(diào)度法律文書(shū)自動(dòng)生成二次事故預(yù)警防護(hù)融合視頻結(jié)構(gòu)化分析、聲紋識(shí)別和互聯(lián)網(wǎng)輿情數(shù)據(jù)，建立交通事故多維感知體系，實(shí)現(xiàn)碰撞、拋錨、違停等12類(lèi)事件的秒級(jí)識(shí)別與分類(lèi)。利用無(wú)人機(jī)傾斜攝影和激光點(diǎn)云技術(shù)，5分鐘內(nèi)生成事故現(xiàn)場(chǎng)厘米級(jí)精度三維模型，支持責(zé)任認(rèn)定和保險(xiǎn)理賠的可視化回溯分析。基于GIS地理信息系統(tǒng)和警力定位數(shù)據(jù)，構(gòu)建資源優(yōu)化分配模型，自動(dòng)匹配最近警車(chē)、救護(hù)車(chē)和清障車(chē)，生成最優(yōu)處置路線。集成自然語(yǔ)言處理技術(shù)，根據(jù)事故類(lèi)型和責(zé)任劃分，自動(dòng)輸出符合法律規(guī)范的詢問(wèn)筆錄、責(zé)任認(rèn)定書(shū)等8類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)文書(shū)模板。通過(guò)路側(cè)單元RSU廣播和可變情報(bào)板，向周邊車(chē)輛推送事故預(yù)警信息，聯(lián)動(dòng)信號(hào)燈控制系統(tǒng)建立緩沖區(qū)，降低次生事故發(fā)生率。路況分析基于DeepSeekAI大模型實(shí)時(shí)分析路網(wǎng)流量數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)15-30分鐘擁堵趨勢(shì)，生成動(dòng)態(tài)熱力圖輔助決策。01應(yīng)急調(diào)度對(duì)接122接處警系統(tǒng)，對(duì)事故點(diǎn)位自動(dòng)觸發(fā)三級(jí)響應(yīng)機(jī)制，同步推送繞行方案至導(dǎo)航平臺(tái)。03信號(hào)優(yōu)化通過(guò)智算一體機(jī)聯(lián)動(dòng)信號(hào)控制系統(tǒng)，自動(dòng)調(diào)整紅綠燈配時(shí)方案，提升擁堵路段通行效率15%以上。02公交優(yōu)先識(shí)別公交車(chē)輛GPS數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)延長(zhǎng)公交專用道綠燈時(shí)長(zhǎng)，保障公共交通準(zhǔn)點(diǎn)率提升20%。04數(shù)據(jù)融合整合卡口、地磁、浮動(dòng)車(chē)等12類(lèi)數(shù)據(jù)源，構(gòu)建全域交通數(shù)字孿生體，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)92%。06AI仿真運(yùn)用大模型模擬不同管控策略效果，生成最優(yōu)解方案庫(kù)，支持6類(lèi)典型場(chǎng)景的預(yù)案秒級(jí)調(diào)用。05實(shí)現(xiàn)擁堵提前10分鐘預(yù)警，重點(diǎn)區(qū)域通行速度提升25%區(qū)域擁堵預(yù)測(cè)管理系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案03邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署容災(zāi)備份策略安全加密傳輸數(shù)據(jù)分級(jí)處理機(jī)制云端模型動(dòng)態(tài)下發(fā)端云協(xié)同技術(shù)架構(gòu)在交通路口部署高性能邊緣計(jì)算設(shè)備，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻流分析、車(chē)牌識(shí)別等輕量級(jí)任務(wù)處理，降低云端傳輸壓力并提升響應(yīng)速度。通過(guò)云平臺(tái)統(tǒng)一管理AI模型版本，支持按需將優(yōu)化后的算法模型推送至邊緣端，確保全場(chǎng)景算法一致性且無(wú)需人工干預(yù)升級(jí)。對(duì)交通事件數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)（如違法抓拍數(shù)據(jù)優(yōu)先上傳，車(chē)流量統(tǒng)計(jì)延遲處理），結(jié)合5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)毫秒級(jí)云端同步。采用雙活云中心架構(gòu)，當(dāng)單節(jié)點(diǎn)故障時(shí)自動(dòng)切換至備用集群，保障違章處理、信號(hào)燈控制等核心業(yè)務(wù)零中斷運(yùn)行。基于國(guó)密算法對(duì)端云間傳輸?shù)能?chē)輛特征數(shù)據(jù)加密，防止人臉、車(chē)牌等敏感信息在傳輸過(guò)程中被惡意截獲。數(shù)據(jù)層特征層決策層多模態(tài)數(shù)據(jù)融合架構(gòu)感知層通過(guò)視頻、雷達(dá)、地磁等多源感知設(shè)備采集交通流量、事件等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，形成結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)池。例如：卡口攝像機(jī)每秒采集200幀1080P圖像。特征提取采用CNN+Transformer混合網(wǎng)絡(luò)提取視頻特征向量，毫米波雷達(dá)點(diǎn)云通過(guò)PointNet++編碼，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)特征對(duì)齊。例如：ResNet50提取車(chē)輛顏色特征準(zhǔn)確率達(dá)98%。聯(lián)合推理基于DeepSeek多模態(tài)大模型進(jìn)行時(shí)空特征融合，輸出違章識(shí)別、事故預(yù)警等決策結(jié)果。例如：擁堵檢測(cè)響應(yīng)時(shí)間≤300ms，準(zhǔn)確率≥95%。010203算力資源配置標(biāo)準(zhǔn)邊緣計(jì)算單元規(guī)格推理負(fù)載均衡策略云端訓(xùn)練集群配置單節(jié)點(diǎn)配置16核ARM處理器+32TOPS算力AI加速卡，支持同時(shí)處理8路1080P視頻流分析，功耗嚴(yán)格控制在45W以內(nèi)。采用NVLink互聯(lián)的A100顯卡組成計(jì)算池，單機(jī)柜提供1.2PFLOPS混合精度算力，滿足百億參數(shù)大模型每周迭代訓(xùn)練需求。根據(jù)各路口早高峰/晚高峰流量特征，動(dòng)態(tài)分配GPU實(shí)例資源（如學(xué)校周邊早間優(yōu)先分配行人檢測(cè)算力）。能效比優(yōu)化方案國(guó)產(chǎn)化硬件適配采用液冷散熱技術(shù)使PUE值降至1.15以下，配合任務(wù)調(diào)度算法使整體算力利用率長(zhǎng)期保持在75%以上。完成昇騰910B芯片與DeepSeek-R1模型的深度適配，在交通場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)與英偉達(dá)平臺(tái)98%的性能對(duì)標(biāo)。彈性擴(kuò)展能力支持算力資源按分鐘級(jí)擴(kuò)容，突發(fā)流量下可在300秒內(nèi)自動(dòng)擴(kuò)展200臺(tái)推理實(shí)例應(yīng)對(duì)大型活動(dòng)交通管控需求。安全運(yùn)維保障04數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)加密機(jī)制實(shí)時(shí)傳輸加密采用TLS/SSL協(xié)議對(duì)數(shù)據(jù)傳輸通道進(jìn)行實(shí)時(shí)加密，確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中不被竊取或篡改，保障數(shù)據(jù)完整性和機(jī)密性。存儲(chǔ)數(shù)據(jù)分層加密針對(duì)不同敏感級(jí)別的數(shù)據(jù)實(shí)施分層加密策略，核心數(shù)據(jù)使用AES-256加密算法，邊緣數(shù)據(jù)采用輕量級(jí)加密技術(shù)，平衡安全性與性能。密鑰生命周期管理通過(guò)硬件安全模塊（HSM）實(shí)現(xiàn)密鑰生成、存儲(chǔ)、輪換和銷(xiāo)毀的全生命周期管理，避免密鑰泄露風(fēng)險(xiǎn)。動(dòng)態(tài)密鑰更新機(jī)制根據(jù)安全策略定期自動(dòng)更新加密密鑰，即使單一密鑰被破解，也能快速切換至新密鑰，降低長(zhǎng)期暴露風(fēng)險(xiǎn)。端到端數(shù)據(jù)加密從終端設(shè)備采集到云端分析的全程數(shù)據(jù)加密，確保數(shù)據(jù)在計(jì)算、存儲(chǔ)、傳輸各環(huán)節(jié)均處于加密狀態(tài)，防止中間人攻擊。加密效能評(píng)估可信認(rèn)證評(píng)估抗攻擊能力評(píng)估場(chǎng)景適配評(píng)估定期安全檢測(cè)核心評(píng)估指標(biāo)01芯片性能評(píng)估適配驗(yàn)證項(xiàng)05關(guān)鍵測(cè)試項(xiàng)目02認(rèn)證測(cè)試要點(diǎn)03滲透測(cè)試項(xiàng)04通過(guò)TPM2.0模塊檢測(cè)芯片完整性，重點(diǎn)驗(yàn)證加密引擎的防護(hù)效果。根據(jù)檢測(cè)結(jié)果優(yōu)化可信計(jì)算芯片的密鑰管理策略。測(cè)試芯片在交通信號(hào)控制場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)響應(yīng)延遲。優(yōu)化芯片資源調(diào)度策略以適應(yīng)多并發(fā)交管業(yè)務(wù)。統(tǒng)計(jì)芯片在SM2/SM3/SM4算法下的加解密吞吐量。評(píng)估物理不可克隆功能(PUF)對(duì)密鑰安全的保障效果。基于測(cè)試數(shù)據(jù)調(diào)整芯片的功耗與性能平衡策略。模擬側(cè)信道攻擊測(cè)試芯片的防泄露能力。評(píng)估抗物理篡改設(shè)計(jì)對(duì)芯片完整性的保護(hù)。根據(jù)測(cè)試結(jié)果增強(qiáng)芯片的異常行為監(jiān)測(cè)功能。驗(yàn)證芯片符合GM/T0054-2018可信計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)要求。檢測(cè)遠(yuǎn)程證明過(guò)程中度量值的可信傳遞機(jī)制。根據(jù)認(rèn)證結(jié)果完善芯片的可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)設(shè)計(jì)。可信計(jì)算芯片應(yīng)用安全等級(jí)認(rèn)證體系嚴(yán)格遵循國(guó)家信息安全等級(jí)保護(hù)三級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，從物理安全、網(wǎng)絡(luò)安全、應(yīng)用安全等維度構(gòu)建全方位防護(hù)體系。等保三級(jí)合規(guī)設(shè)計(jì)國(guó)際安全標(biāo)準(zhǔn)兼容多維度滲透測(cè)試安全審計(jì)日志留存供應(yīng)鏈安全管控應(yīng)急響應(yīng)SOP支持ISO27001、GDPR等國(guó)際安全標(biāo)準(zhǔn)，確保系統(tǒng)在數(shù)據(jù)跨境場(chǎng)景下的合規(guī)性，滿足全球化部署需求。定期邀請(qǐng)第三方白帽團(tuán)隊(duì)進(jìn)行紅藍(lán)對(duì)抗演練，覆蓋DDoS防御、SQL注入、零日漏洞等攻擊模擬，持續(xù)優(yōu)化安全策略。所有關(guān)鍵操作生成不可篡改的審計(jì)日志，留存時(shí)間超過(guò)6個(gè)月，支持溯源分析和合規(guī)檢查。對(duì)硬件供應(yīng)商、軟件組件進(jìn)行SBOM（軟件物料清單）管理，確保無(wú)后門(mén)代碼或已知高危漏洞組件。建立分級(jí)安全事件響應(yīng)流程，針對(duì)數(shù)據(jù)泄露、服務(wù)中斷等場(chǎng)景制定分鐘級(jí)處置預(yù)案，最大限度降低事故影響。實(shí)施部署規(guī)劃05核心任務(wù)設(shè)計(jì)智算一體機(jī)硬件架構(gòu)，制定大模型訓(xùn)練方案，規(guī)劃交通事件檢測(cè)等6大核心功能模塊編制標(biāo)準(zhǔn)操作手冊(cè)，培訓(xùn)200+交管技術(shù)人員，制定全國(guó)推廣路線圖部署DeepSeek-Vision千億參數(shù)大模型，完成2000小時(shí)真實(shí)卡口數(shù)據(jù)訓(xùn)練，通過(guò)公安部三級(jí)等保認(rèn)證配套措施在3個(gè)示范區(qū)開(kāi)展試點(diǎn)運(yùn)行，組織全國(guó)交警系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)觀摩會(huì)，建立用戶反饋閉環(huán)機(jī)制簽約10家智能交通設(shè)備供應(yīng)商，建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注與模型調(diào)優(yōu)編制標(biāo)準(zhǔn)操作手冊(cè)，培訓(xùn)200+交管技術(shù)人員，制定全國(guó)推廣路線圖三階段實(shí)施路徑階段五：規(guī)模推廣階段四：生態(tài)構(gòu)建階段三：落地實(shí)施階段二：方案設(shè)計(jì)階段一：需求驗(yàn)證設(shè)備采購(gòu)部署標(biāo)準(zhǔn)硬件性能指標(biāo)智算一體機(jī)需滿足16核CPU/128GB內(nèi)存/NVIDIAA100顯卡基礎(chǔ)配置，支持邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)間千兆光纖互聯(lián)，確保視頻流分析延遲低于200ms。環(huán)境適應(yīng)性要求設(shè)備需通過(guò)IP65防護(hù)等級(jí)認(rèn)證，適應(yīng)-30℃至60℃工作溫度范圍，內(nèi)置防雷擊模塊以應(yīng)對(duì)戶外復(fù)雜電磁環(huán)境。數(shù)據(jù)安全規(guī)范部署前需完成等保三級(jí)認(rèn)證，配備國(guó)密算法加密芯片，實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)本地脫敏處理與加密傳輸雙保險(xiǎn)機(jī)制。安裝調(diào)試流程采用標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)柜預(yù)裝模式，現(xiàn)場(chǎng)部署需同步完成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錅y(cè)試、壓力負(fù)載均衡調(diào)試及AI模型熱加載驗(yàn)證。三級(jí)故障分類(lèi)體系周期性健康巡檢知識(shí)庫(kù)沉淀機(jī)制遠(yuǎn)程協(xié)同處置智能預(yù)警平臺(tái)運(yùn)維響應(yīng)機(jī)制將設(shè)備離線、算法失效、數(shù)據(jù)異常等問(wèn)題劃分為P0-P2級(jí)別，分別對(duì)應(yīng)15分鐘/2小時(shí)/24小時(shí)響應(yīng)時(shí)效要求。部署AI運(yùn)維助手實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備CPU溫度、內(nèi)存占用等50+指標(biāo)，自動(dòng)觸發(fā)閾值告警并生成診斷報(bào)告推送至運(yùn)維終端。通過(guò)AR眼鏡實(shí)現(xiàn)專家遠(yuǎn)程指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)，支持故障代碼實(shí)時(shí)解析與備件庫(kù)存智能匹配，提升首次修復(fù)率至90%以上。每季度執(zhí)行全量設(shè)備固件升級(jí)與模型性能評(píng)估，建立預(yù)測(cè)性維護(hù)模型提前更換壽命達(dá)80%的散熱模塊等易損件。將典型故障案例轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化解決方案入庫(kù)，通過(guò)NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)維人員自然語(yǔ)言查詢與智能推薦處置方案。效益評(píng)估體系06通過(guò)AI算法對(duì)交通違法行為進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，包括闖紅燈、逆行、違停等，準(zhǔn)確率需達(dá)到98%以上，顯著提升執(zhí)法效率。違法識(shí)別準(zhǔn)確率通過(guò)智能調(diào)度算法動(dòng)態(tài)分配警力資源，減少無(wú)效巡邏，使警力利用率提升30%-40%。系統(tǒng)需在5秒內(nèi)完成對(duì)交通事故、擁堵等突發(fā)事件的自動(dòng)檢測(cè)與報(bào)警，縮短交警現(xiàn)場(chǎng)處置時(shí)間至少50%。010302交通管理效能提升指標(biāo)基于實(shí)時(shí)車(chē)流數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整紅綠燈時(shí)長(zhǎng)，使路口平均通行效率提升20%以上。支持多轄區(qū)數(shù)據(jù)共享與聯(lián)合指揮，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域交通事件協(xié)同處理效率提升3