上海作为常住人口超2500万、机动车保有量突破580万辆的国际化大都市，“车多路少”的结构性矛盾长期存在，交通拥堵成为影响群众出行体验、制约城市运行效率的突出难题。为破解这一“城市病”，上海公安交管部门以全面深化改革、推进中国式现代化为思想纲领，主动拥抱人工智能技术革命，在全国首创“交通治堵大模型”，构建“感知-决策-执行-反馈”的AI智能治堵闭环，“由点到线及面”对道路交通拥堵问题开展智慧治理，并通过“治堵一件事”带动“交通一盘棋”，有效提升了道路交通运行整体水平，实现了交通治理从“经验驱动”向“数据驱动”、从“分散施策”向“系统治理”、从“被动应对”向“主动防控”转变，在超大城市交通治理领域探索出一条科技赋能、改革创新的新路径。

　　依托人工智能赋能破解传统治理短板

　　交通是城市的“血脉”，流动的节奏关乎经济发展的脉搏与民生幸福的指数。习近平总书记曾强调“要把解决交通拥堵问题放在城市发展的重要位置，加快形成安全、便捷、高效、绿色、经济的综合交通体系”。随着上海“五个中心”的建设与发展，交通要素进一步高度集聚，机动车保有量年均增幅超5%，但车辆增速是道路增速的13.9倍，加之上海作为特大城市具有明显的“虹吸”效应，外牌车在沪出行量日均超180万辆次，进一步加剧路车结构性矛盾，高峰时段，本市道路拥堵频发，拥堵治理成为城市治理现代化进程中必须破解的系统性考题。对此，上海公安交通管理部门始终以打造畅通有序的交通运行环境为目标，深刻把握人工智能发展机遇，通过“交通治堵大模型”重塑交通管理工作模式，推动提升超大城市交通运行效率。

　　（一）研发运用“交通治堵大模型”是满足人民群众对美好生活向往的必然要求。交通管理必须始终“以人民为中心”，把解决群众“急难愁盼”作为工作的出发点与落脚点，而交通拥堵正是影响市民群众日常通勤、生产生活、外出就医的出行“痛点”，交通治堵大模型的研发应用，正是直面这些期待的破题之举，通过智能算法破解“堵点”，让群众通勤时间再缩短一点、路口等待再少一点，把群众对美好生活的向往，转化为“走得顺、行得畅”的实景答卷。

　　（二）研发运用“交通治堵大模型”是助力城市经济社会发展的现实需要。根据高德地图联合同济大学智能交通运输系统研究中心未来交通研究中心联合研究，上海位于高延误-高时间价值城市前列，延误指数和人均出行时间价值都相对较大，导致城市交通延误时间经济损失成倍扩大，单路口千车高峰小时延误时间经济损失达1277元/小时。通过交通治堵大模型，进一步高效能解决路口拥堵问题，带动提升整座城市的经济、社会高效能高质量发展。

　　（三）研发运用“交通治堵大模型”是应对治理效能瓶颈的重要手段。长期以来，交通拥堵治理主要依赖“经验判断+人工管控”的传统模式，路口管控民警无法掌握全域交通流量数据及交通运行态势，普遍通过控制单一方向车流缓解拥堵，治理模式停留在“头痛医头”的初级阶段。通过交通治堵大模型，上海公安交管部门可以发挥人工智能超越人工管控的“上帝视角”和“计算能力”优势，依托AI算力精准掌握全市交通运行“全貌”，并基于海量数据开展实时监测、分析、迭代、优化，通过AI人工智能科技手段重构治堵流程，实现了“精准、快速”的治理目标。

　　（四）研发运用“交通治堵大模型”是实现公安交通管理工作现代化的必由之路。上海公安机关“三个世界一流”的战略目标是上海超大城市治理的重要组成部分。依托交通治堵大模型，重构了交通管理的新型工作模式，通过拥堵治理带动提升交通事故、交通违法的全面改善，将公安部关于“全面实施公安机关新质战斗力提升工程要求”和上海市公安局关于“专业+机制+大数据”大力发展新质战斗力部署要求落到实处。

　　构建多场景交通拥堵智能治理体系

　　上海公安交管部门坚持“系统观念、问题导向、实战引领”，自主研发应用交通治堵大模型，推动交通治理与前沿科技深度融合，并分阶段推进全市1802个重点拥堵路口的建设落地，支撑城市级交通治理智能化转型。目前已在全市360个路口部署应用交通治堵大模型，治理成效总体显著。

　　（一）自主研发设计，打造拥堵治理智慧“大脑”。2024年12月，上海市政府发布《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，明确提出“推动大模型在城市治理、交通出行等领域的深度应用，打造人工智能赋能超大城市治理的上海样板”。这一政策为AI交通治堵提供了战略机遇。前期，“易的PASS”系统已经融合41类多源数据，自主研发51项治堵算法，实时监测154项道路交通指标，为“交通治堵大模型”的建设奠定了坚实的数据和算法基础，加之人工智能技术的快速发展，多模态大模型、计算机视觉、分布式训练等技术的成熟，特别是以DeepSeek为代表的大模型逐步在多个行业领域掀起技术浪潮，也为海量交通数据的实时处理、复杂治堵方案的智能生成提供了可能。上海公安交管部门自主设计“交通治堵大模型”系统架构，统筹“算力、数据、算法”三大核心要素，构建“基础设施层、数据治理层、基础模型层、训练推理层、模型增强层、应用层”等6层全链条系统架构，使大模型“会思考、能决策”。

　　一是夯实AI运算基础。在市委、市政府的支持领导下，针对大模型训练、推理需海量算力的需求，统筹建设算力集群，通过75PFlops算力，保障支持2000余路视频并发调阅。二是支持AI精准运算。坚持“数据是模型的粮食”，全量起底汇聚动、静态交通数据，静态数据方面汇总了路网关系、道路类型等5类基础信息，动态数据包括了卡口、信控、高德、ETC等41项实时数据信息，每日数据量达7.3亿条，更新全量路口可计算路网拓扑，确保交通运行态势实时掌握。三是深耕AI模型算法。精选视觉大模型、语言大模型、多模态大模型，充分运用“通义千问”+DeepSeek基础大模型能力，通过大量学习训练打造“训练有素”的“AI交管专家”。目前，交通治堵大模型调优的规模已达到百万级参数、数十亿次计算，大模型自动检测告警准确率超97%，生成优化方案可执行率超95%。四是坚持通过“治堵一件事”带动“交通一盘棋”。以“交通治堵大模型”推广应用为有力抓手，从交通智能化改造到交通设施完善，“点、线、面”整体性、协调性、系统性提升交通治理能力水平，带动提升全市道路交通运行效能。

　　（二）聚焦场景应用，多维治理提升通行效能。坚持“实战引领”，通过“交通治堵大模型”的深度部署应用，“由点到线及面”对360个路口开展综合治理，试点路口平均车速提升12.9%，道路交通运行能力稳步提升，并在长阳路、万航渡路等10条干线及青浦国展、杨浦控江等2个区域试点应用，大模型应用初步形成规模效应，且在进博安保等大仗硬仗中发挥了重要作用。

　　一是开展路口拥堵治理。已在全市360个路口上线“交通治堵大模型”，“感知模型”实现了360个路口全量、全时段自动监测告警“溢出”事件，“决策模型”共生成信控优化策略518个。期间，为保障第八届进博会期间交通运行顺畅，首次在国家会展中心周边14个路口部署“交通治堵大模型”，“溢出”拥堵治理，并辐射带动8条主要路段通行效率提升。进博会期间，14个路口日均流量均值超5.4万辆次，同比上升7%的情况下，车均延误时长、车均停车次数、平均车速等3项主要指标同比分别下降26%、下降14%、上升14%，8条主要路段日均流量均值超2万辆次，同比上升9%的情况下，平均车速同比上升13%，14个路口及辐射的8条主要路段通行效能全部提升，有力保障了进博会观展车辆的顺畅通行。二是开展干线协同治理。对拥堵问题复杂、通行需求较大的长阳路（通北路-舟山路）、万航渡路（北京路-延安中路）等10条干线道路开展协同治理，通过优化相位差、调整绿信比、设置“绿波”控制等方式提升干线交通运行协调性。通过治理，10条干线拥堵平均车速提升15.6%，早晚高峰通行时段，路口溢出情况基本消除。三是区域整体治理。对杨浦区“松花江路-周家嘴路-沧州源泉路-营口隆昌路”约1.7平方公里合围区域开展整体治理，对区域内全量路口进行信号灯控制联动等优化。通过治理，区域内流量增加14.9%的情况下，平均车速提升13.2%。

　　（三）深化治理变革，实现综合治理转型升级。将“交通治堵大模型”作为推动交通治理体系变革的“催化剂”，推动“交通治堵大模型”建设向“智能体”应用，大模型已由原来仅能输出“信控优化方案”的单一功能升级至具备“信控优化”“拥堵成因分析”“拥堵预测”“交通组织优化”等4大功能的智能体，实现了拥堵治理全流程、自动化、智能化的闭环工作流。

　　一是从单一信控优化到拥堵综合治理。新增学习交通组织优化等治堵策略，策略集已扩充至512条，较大模型建设初期翻了7倍，复合治堵策略进一步升级。目前，已生成信控优化策略487个，辅助交通组织优化调整27次。杨浦区试点期间，针对长海医院入院排队引发的拥堵问题，在优化长海路/恒仁路路口信号灯相位配时方案的同时，结合不同时段车道流量数据，进一步生成了“借道区间放行”策略，在对向车道流量较低时，临时借用对向一根车道用于医院门口车辆通行和入院车辆排队，长海路沿线及长海路/恒仁路车辆平均车速均得到有效提升。二是从单一拥堵节点发现到治堵原因综合分析。通过对区域交通拥堵情况进行总体性概览评价，依靠路网结构关系以及交通异常数据，自动发现查找导致拥堵最强相关点位，并通过交通异常数据与15种交通拥堵原因标签进行匹配，自动生成推送交通拥堵症结原因分析，为AI自动生成综合治堵策略提供基础语义语料。目前，已开展拥堵成因分析156次。三是从拥堵治理到拥堵预测。通过补建卡口提升数据采集能力，并新增接入“毫米波雷达”、高速ETC等4类交通数据，可实现覆盖范围内拥堵情况的“秒级”发现告警和拥堵长度的“米级”定位，路网行车动态精准度、预警及时性得到大幅提升。同时，通过汇集训练历史安保活动、重要区域交通流量等数据，开展短时多步交通态势推演，实现了交通拥堵态势提前1小时预测。进博会期间，开展拥堵预测373次，准确率达85%，有效确保了社会观展大客流进场的平稳有序。

　　（四）通过治堵一件事，实现交通一盘棋综合治理。结合大模型推广应用工作，围绕拟投入应用的1802个路口，同步开展区域交通组织优化和交通设施隐患治理，实现交通治理能力体系的全面升级。

　　一是完善道路交通设施。对全市道路交通设施情况开展全面排查，精细实施各类工程配套交通组织280项，落实潮汐可变车道等缓拥堵近100项，进一步消除道路交通安全隐患。二是优化道路交通组织。优化调整交通组织和管理措施近300项，整改设施隐患187处，有效消弭一批交通安全隐患。

　　为超大城市交通拥堵治理提供“上海经验”

　　以科技“利器”打造公安“利剑”，以科技提升新质战斗力是事关公安工作现代化和高质量发展的深刻变革、重大变革。“交通治堵大模型”的实践，不仅破解了交通拥堵难题，更在超大城市治理领域积累了宝贵经验，为全国交通治理现代化贡献“上海智慧”。

　　（一）以超前的眼光高站位谋发展。党的领导是做好一切工作的根本保证。上海公安交管部门始终将党的领导贯穿始终，高站位部署推进“交通治堵大模型”推广应用工作。项目启动之初，市局即成立“交通治堵大模型”推广应用工作领导小组，下设6个具体工作组，并从各总队、分局抽调30余名精干力量、业务骨干开展实体化运作，确保大模型推广应用方向不偏、力度不减。交管总队党委领导紧盯各阶段任务，明确“责任人”，拿出“时间表”，狠抓各项任务落实。同时，在市政府及相关单位的大力支撑下，大模型所需算力、视频资源、系统软件等技术资源也按时保障到位，工作到点达标。

　　（二）以“敢争先”的姿态掌握使用新技术。人工智能技术革命，以AI赋能交通治理是信息科学不断发展的新型学科。上海公安交管科技部门要始终顺应科技发展变化，主动拥抱技术革命，将科技创新作为提升公安工作能力、破解超大城市治理难题的“关键变量”。未来，上海道路交通管理工作也将继续加大科技投入，推动人工智能、大数据等技术与治理实践深度融合，继续在大力发展公安新质战斗力上争做排头兵、先行者。

　　“易的PASS”系统是交通治理的“大脑”，正是这个“大脑”开启了一场从数据到智慧的深刻变革，引领上海管理治理迈向新高度。依托道路的拥堵痛点，通过分析路口车流量、排队长度、车辆类型等多维度数据，动态调整信号时间，让车辆通行更加井然有序。依托“交通治堵大模型”，通过实时分析路口车流量、车辆类型、排队长度等多维度数据，动态调整红绿灯的秒数分配和相应顺序，实现了与相邻路口的智能联动，打通了整个区域的交通“微循环”。而面对日益复杂的城市路网和瞬息万变的交通状况，警用无人机则在交管科技变革中扮演了窥视全景的“眼睛”，将海量交通数据实时收入“大脑”。上海公安交管科技部门目前部署建成了15座自动机库，实现了内环内高架全覆盖自动巡飞。高峰时段，多组警用无人机“双机结对、循环制空”，不断地识别拥堵、事故等异常事件。在“大脑”“眼睛”的配合下，上海交警无论是在“交通治堵”课题上，还是在“施工区域监工”“视频快处”等一系列日常管理工作中均取得了良好成效。

　　（三）以“加速度”冲刺的劲头抓学习强素质。针对人工智能技术革命的加速度，知识量急剧增加、更新速度越来越快、周期越来越短的严峻现实情况，当务之急就是要不断更新观念更新知识结构，努力适应AI赋能交通对管理人才的要求。一是努力形成自学钻研氛围。科技支队领导身体力行，带头学习信息科技知识，掌握了解AI赋能交通专业知识，由外行变内行。今年以来，支队领导牵头申报《一种基于大模型的路口溢出自主管理控制方法》《一种基于道路卡口数据的SCATS子系统划分优化方法》等专利5项、《道路交通状态指数评价体系标准》《道路交通管理信息系统可计算路网地图技术标准》等标准5项，发表《基于多源数据驱动的路口拥堵成因诊断研究》等论文3篇；高度总结成果，带队参加“浙港杯”长三角智能交通创新技术应用大赛并获特等奖。二是培养技术骨干和“土专家”。支队领导模范带头作用，调动了全支队人员的学习积极性。结合技术骨干担负的任务和所长，压担子使实劲，“学中干”“干中学”，在总队层面培养了一批技术骨干、提拔了一批科技带头人。三是采取“走出去”“请进来”的办法提升能力。科技支队甘当“小学生”，组织加强与同济大学、交通大学的科研合作，先后派出人员到北京、杭州、深圳等学习。

　　未来，上海公安交管部门将继续以“新思想”为指引，从“群众出行难”的民生痛点出发，以科技为笔、以改革为墨，在交通版图上描绘出“AI治堵、高效通行”的新图景，让城市交通更顺畅、群众出行更舒心，为超大城市高效能治理提供更坚实的“上海支撑”。

　　【专家点评】重构管理逻辑重塑治理范式

　　■ 杜豫川

　　上海公安交管部门围绕“交通治堵大模型”的探索，并非一次简单的技术叠加或工具升级，而是一次具有标志性意义的城市交通治理范式转型实践。在超大城市复杂交通系统条件下，这一实践为“AI如何真正进入公共治理核心流程”提供了一个具有现实深度的样本。

　　上海的交通治理具有高度的挑战性与复杂性。超2500万常住人口、超580万辆机动车、外牌车高频流入，使得交通运行呈现出高度动态性、不确定性和明显的耦合特征。在这样的城市尺度下，传统依赖人工经验、局部调控的治堵方式，难以支撑全域、多场景、连续性的治理需求。交通拥堵不再是单一路口或单一时段的问题，而是一个典型的复杂系统问题，需要从系统层面加以应对。

　　上海公安交管部门提出并实践“交通治堵大模型”，其核心价值不在于“用了大模型”，而在于围绕交通运行这一复杂对象，构建了感知、分析、决策、执行、反馈的自动化闭环治理机制。这种机制本质上是对交通管理逻辑的一次重构：由经验判断转向数据驱动，由人工响应转向智能推演，由被动处置转向主动预判。

　　上海市公安局交通管理总队依托多年建设的“易的PASS”系统，持续积累多源、异构、高频的交通运行数据，为模型训练提供了扎实的数据基础。与此同时，通过对路网结构、信控逻辑、交通组织规则的深度嵌入，使大模型的输出具备明确的工程可执行性。这一点在交通治理场景中尤为关键，“能算出来”和“能落地执行”之间往往存在巨大鸿沟，而上海的实践在一定程度上缩短了这一距离。

　　从应用效果看，无论是路口层面的平均车速提升、车均延误下降，还是在进博会等重大活动期间体现出的预测能力与协同调度能力，都说明该系统已经超越了概念验证阶段，进入到可持续运行、可复制推广的工程应用层面。尤其是将拥堵治理从“单点信控优化”扩展至“干线协同”和“区域联动”，体现了对交通系统整体性的精确把握，也符合现代交通工程“由点到线、由线到面”的基本规律。

　　更值得关注的是，这一实践在治理理念上的启示意义。交通治堵大模型并未被孤立地作为一个技术系统存在，而是被嵌入到更广义的交通治理体系之中，通过“治堵一件事”带动设施完善、交通组织优化和管理机制协同，推动形成“交通一盘棋”的治理格局。这种技术驱动下的制度协同与流程再造，恰恰是当前许多城市在推进智慧交通过程中最为欠缺的环节。

　　上海交通治堵的前沿经验为城市治理带来了重要启示，并为我们提供了一种人机协作的新业态。其一，人工智能赋能交通治理，前提不是模型能力本身，而是长期、系统的数据治理与业务沉淀。其二，大模型在公共治理中的价值，不在于替代人，而在于提升整体决策的确定性和前瞻性。其三，技术创新必须与组织机制、管理流程同步推进，才能形成真正的治理效能。

　　总体而言，上海公安交管部门以交通治堵为切入口，将人工智能深度嵌入城市运行管理体系，是一次兼具技术深度与治理高度的探索。这一实践不仅回应了群众对畅通出行的现实期待，也为超大城市在复杂系统治理领域提供了值得持续观察和研究的“上海经验”。

　　（作者为同济大学交通学院教授）