.......................................................................................162 7.1 城市交通管理案例............................................................................164 7.1.1 案例背景..... 向周边车辆推送绕行建议。此外，模型还能够根据历史数据与实时 反馈，自适应调整其预测与决策策略，以应对复杂的交通环境变 化。 为了确保模型的实际应用效果，交通治理 AI 大模型还需要与 现有的交通管理系统进行无缝集成。通常，模型会通过 API 接口与 交通信号控制系统、交通信息发布平台以及车载导航系统进行数据 交互。例如，模型生成的信号控制方案可以通过 API 直接下发到交 通信号控制器 估其对交通 安全的促进作用。 - 能源消耗：通过分析车辆的平均油耗或电力消 耗，评估模型对节能减排的贡献。 总而言之，交通治理 AI 大模型通过多场景协同决策与自适应 方案设计，为城市交通管理提供了一种智能化、高效化的解决方 案。其在实际应用中的成功实施，不仅能够显著提升交通网络的运 行效率，还能够为城市居民提供更加安全、便捷的出行体验。 1.1 AI 大模型的基本概念 AI

3.4. 系统通用集成框架技术..................................................................25 2.3.5. 面向多源数据的交通管理 GIS 应用平台......................................25 2.3.6. 多源交通数据融合技术.............................. 智能疏导的智能交通管控和服务体系。全民提升面向交通管理者的智能管控能 力，加强面向交通参与者的交通信息服务能力，改善面向运营维护者的监测保 障能力。 智慧交通系统借助布设于关键路段路口节点的感知控制设备和穿行于路网 的移动智能终端，构建交通物联网，采集、汇聚、融合各种动静态交通信息资 源；采用大数据分析引擎，驱动交通信息资源云中心，形成数据挖掘和信息研 判能力，支撑面向交通管理者、交通参与者及运维管理者的业务综合应用。通 智慧交通产品总体解决方案 1.1.1. 面向公安交管和信息服务领域的业务目标 1、提升路网交通组织优化管控能力 在城市交通运行中，快速路、主干路、次干路等城市主干路网承担主要通 行负载，机动车流是交通管理的主要对象。从宏观、整体的角度观察，城市主 干路网有其基本的时空规律。基于城市基本路网通行规律，动态规划路网通达 性与约束，充分发挥“人”在交通系统中的能动性，是确保交通系统有序、有效、 自

中最为严重的就是城市交通拥堵问题。它破坏了人们使用机动车来 提高人与货物的空间位置移动便捷性的初衷，降低了城市效率和质 量。导致城市交通拥堵的因素众多，如机动车拥有量大、道路布局 不合理、交通配套设施不完善、交通管理效率低下等。其中，最重 要的因素之一就是道路交通的管理水平低下。因此，提高交通控制 和管理水平，改善交通拥堵的要求迫在眉睫。在长期的摸索和实践 中，人们发现成熟高效的城市交通信号控制系统能够有效的减少城 功能强，个别车辆检测器反馈的错误信息对系统配时方案参数优化 的影响小；（4）反应迅速，系统对路口信号配时方案时刻进行检验 和调整，能对交通状况变化迅速反应；（5）系统能够提供丰富的路 网交通状况信息，为交通管理决策提供依据。 SCOOT 系统的不足之处：（1）系统采用集中式控制结构,难以 实现较大区域的控制；（2）系统交通模型的建立需要采集大量路网 和交通流信息，耗时费力；（3）绿信比优化依赖于对饱和度的估算 年开始在北京使用，经过新建信号系统一 期（2005 年），新建信号系统二期（2006 年），信号系统奥运工 程的建设，目前已建设 750 处，基本实现朝阳、海淀、丰台三个区 的四环路内地区的信号系统覆盖。接着，在北京市公安局交通管理 局交通信号控制系统一期工程中，ACTRA 系统已经将 300 台符合 NTCIP 规范的西门子 2070CBD 交通信号控制器纳入系统控制，控 制着海淀区 300 多个路口。在交通信号控制系统二期上端扩容项目

城市规划与发展..................................................................................95 5.3.1 城市交通管理.............................................................................97 5.3.2 区域发展战略支持... 为低空产业的发展 提供了良好的环境和契机。 首先，低空产业有助于提升社会管理和服务的智能化水平，推 动智慧城市的建设。通过无人机等飞行器的使用，能够高效开展城 市管理与监控，例如环境监测、交通管理、灾害应急等。这些科技 手段使得管理决策更为科学化，有效降低了人工成本和管理难度。 其次，低空产业能够带来显著的经济效益。根据相关研究，低 空经济在未来十年内将拥有数万亿的市场规模，涵盖了物流配送、 化等，极大地提高了管理的效率和响应速度。例如，通过无人机实 时传输数据，城市管理者可以快速评估突发事件的影响，及时作出 相应措施，避免更大的损失。根据相关研究，利用低空无人机监控 交通流量，能够提高交通管理效率约 30%。 在此基础上，低空产业与大数据、物联网等技术的结合，进一 步推动城市管理的智能化和信息化。通过传感器、摄像头及其他收 集数据的设备，城市各领域的信息都能够被实时收集和处理，形成

显著提升，为决策者提供切实可行的技术参考。 2. 政务城市治理现状分析 当前政务城市治理面临着日益复杂的挑战，城市规模扩大、人 口密度增加、社会需求多样化等因素使得传统治理模式难以应对。 城市治理不仅涉及基础设施维护、交通管理、环境监测等基础领 域，还包括突发事件处理、公共安全、社会服务等复杂问题。随着 城市化进程的加快，城市治理的精细化和智能化需求日益迫切。 在传统治理模式下，事件处理往往依赖人工巡查和市民举报， 小时，而通过人工巡查发现的事件处理时间更 长。这种低效的处理方式不仅影响了市民的生活质量，还增加了政 府的治理成本。 此外，目前城市治理数据的收集和分析能力有限，难以实现全 面、实时的监控和预警。以某省会城市为例，其交通管理部门目前 仅能对主要干道的交通流量进行实时监测，而次要道路和居民区的 交通状况则依赖于定期巡查。这种数据覆盖不全的问题，使得政府 在应对交通拥堵、事故等突发事件时缺乏足够的决策支持。 为应 案。 2.1 当前政务城市治理的挑战 在当前政务城市治理中，面临着多方面的挑战。首先，信息孤 岛现象严重，各部门之间的数据无法有效共享，导致在处理城市问 题时反应迟缓，效率低下。例如，交通管理部门与环保部门在数据 互通上存在障碍，无法实时共享交通流量和空气质量数据，这直接 影响了交通规划和环境监测的效果。 其次，传统治理模式难以应对复杂多变的城市环境。随着城市 化进程的加快，城

95% 15% 乘客等待时间 10 分钟 8 分钟 20% 运营成本 100 万 元/月 90 万元/月 10% 此外，DeepSeek 技术还具备高度可扩展性和兼容性，能够与 现有的交通管理系统无缝对接，支持多种数据格式和协议。其云端 部署方式降低了本地硬件需求，同时提供 API 接口，便于与其他智 能交通系统（如智能信号灯、共享出行平台等）进行数据交互和协 同优化。 总之，DeepSeek 覆盖；通过深度学习算法对数据进行清洗和去噪，提高数据质量。 - 模型训练与优化：基于历史数据训练预测模型，并采用在线学习 技术不断优化模型性能，以适应动态变化的环境。 - 系统集成与部署：将 DeepSeek 技术与现有交通管理系统无缝集 成，确保数据的实时传输与处理；通过云端部署实现系统的灵活扩 展和高可用性。 最后，成本效益分析也是需求分析中不可忽视的部分。尽管引 入 DeepSeek 技术需要一定的初期投入，但其带来的长期效益显 响应速度和效率，还能最大限度地减少突发事件对乘客出行的影 响，增强整个系统的可靠性和安全性。 ## 3.4 系统集成 在将 DeepSeek 技术引入城市公共交通运营的系统集成过程中，首 要任务是确保其与现有交通管理系统（TMS）的无缝对接。这包括 数据接口的标准化开发，确保 DeepSeek 的算法能够实时接入交通 流量数据、车辆位置信息、乘客流量统计等关键数据。通过 API 网 关的配置，实现数据的双向流动，使得

324 9.3.1 各子系统与管理平台信息交互..................................................................324 9.3.2 交通管理控制功能...........................................................................................329 铁路沿线监控点连成“线”，将每个监控中心的覆盖区域设置为“面”，实现网格化、 层次化监控和管理，尽量满足各部门、各应用系统对监控图像共享的需求，为 监控资源数字化整合共享提供接口支持，实现城市管理、交通管理、打防控系 统的有机结合. 1.3.4 建章立制、严格管理 视频监控系统覆盖面广，投资巨大，为保证系统的正常运行，必须建立有 效的运行维护和应用机制，在人员保障、资金保障、应用保障等方面合理划分  《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》（GA/T832-2009）  《道路违章管理管理信息代码》（GA 408，2-2003）  《全国道路交通管理信息数据库规范》（GA 329，3-2003）  《全国道路交通管理系统数据交换格式》（GA 409，3-2003）  《电气装置安装工程电缆线路施工及验收规范》（GB 50168-92）  《电气装置安装工程施工及验收规范》（GBJ

理与分析，能够显著提升城市治理的精准性与效率。例如，在交通 管理领域，大模型可以通过实时数据分析，预测交通拥堵点并提供 优化路径建议，从而减少交通延误，提升道路通行效率。据统计， 基于 AI 大模型的交通管理系统已成功将某大城市的交通拥堵指数 降低了 15%。 其次，AI 大模型在城市公共服务中的应用也具有广泛前景。在 市民服务方面，大模型可以通过自然语言处理技术，快速理解并响 应市民的多样化 用历史数据和实时数据，通过时间序列分析和机器学习算法，预测 可能出现的城市管理问题，并为决策者提供针对性的解决建议。例 如，基于交通流量的历史数据，预测未来某时段可能出现交通拥 堵，并建议采取相应的交通管理措施。 在技术实施上，核心模块采用了分布式计算架构，确保系统的 高可用性和扩展性。数据处理和分析任务分布在多个计算节点上， 通过高效的资源调度和负载均衡机制，保证系统在高并发情况下的 稳定 民意识别完成后，系统进入分类环节。通过预先构建的分类模 型，结合领域知识库与历史数据，对识别出的民意信息进行多级分 类。分类体系通常包括以下层级：  一级分类：如城市建设、交通管理、环境保护、教育医疗等。  “ 二级分类：在一级分类下细化，如交通管理下的 公共交通优 ” “ ” 化 、 停车难问题 等。  “ ” 三级分类：在二级分类下进一步细分，如 停车难问题 下 “ ” “ ” 的 小区内停车位不足

，对法律框架 和行业 规范的建立提出了紧迫需求。随着 5G、人工智能与物联网技术的融 入，低空经 济将持续创新，深度融合科技与传统产业，为全球经济注入新活 力。 5G 时代的到来加速了低空交通管理的智能化，无人机物流网络逐渐成 熟， 重塑了供应链模式。在教育领域，无人机操作及安全规则教育成为新课 程，培养 新一代航空专业人才。然而，随着技术应用的拓宽，如何在保障安全 与监管间找 到平 熟使得飞行器的稳定性和可靠性得到了前所未有的提升。技术发展也强调了生 产 的可持续性和环保，比如采用可再生能源技术提高能源效率，减轻对环境的影 响。 同时，无人驾驶航空器系统（UAS）和无人机交通管理（UTM）系统的完 善， 为低空空域的高效利用提供了可能。软件定义的航空电子设备和远程感知 与避障 技术，增强了飞行安全性。低空数据链路和卫星通信的进步，确保了远程 操作的 实时性与安全性。 物流配送上，无人驾驶航空器尝试重塑即时配送网络，提升供应链效率。此外， 低空经济亦渗透至体育赛事直播，提供动态视角，激发观赛热情。未来，低空飞 行器技术的智能化与专业化发展，将催生更多创新服务，如智能交通管理、房地 产评估，甚至在医疗急救中提供紧急医疗物资输送，不断拓展人类生活与工作的 边界。 五、核心技术与工具支持 1、CAx 与 EDA ：设计仿真双驱动 CAx 和 EDA（计算机辅

在对公共交通资源数据进行高效的管理和维护的基础上，搭建“城市公共车联网”综合服务 平台，部署交通信息网络，通过车载系统、GPS、GIS 等系统，整合公共交通各类特种车辆运 行状态、车内的信息、乘客流量信息、交通信息等，为城市交通管理提供导航、提示、救援、 指挥疏导服务。 具体目标如下： 1) 通过对运行车辆的动态监测，分析车流量，结合可调动储备量，联动交通指挥系统（改进 现有逻辑运算模式）、乘客分布信息、物资配送信息，实现公共车辆动态调度； 资金筹措方案 本项目总投资 5420 万元，其中： 1、政府资金 4340 万元； 2、企业自筹资金 1080 万元。 7. 效益分析 7.1 社会效益 城市公共车联网综合服务平台对城市交通管理可以带来以下好处： 1) 提高行车安全，维护行车秩序 2) 增加公路交通容量，减少道路拥堵 3) 降低行车成本，提高行车效能 此外，城市公共车联网综合服务平台涉及道路建设、交通管制、通信、电子、汽车、汽车