夜雨聆风
设置潮汐车道 调整信号灯时长
上海杨浦区长海路上有两家三甲医院，早高峰期间，自西向东的车流量增大，加上同方向进入医院停车场排队等候的车辆影响，交通拥堵频发。 从2026年1月开始，在早高峰时段，东西双向四车道临时变更成自西向东三条、自东向西一条的潮汐式通行方案。 此后，平均车速从每小时17.5公里提升至每小时26.4公里，而这个方案就是人工智能大模型给出的。
除了设置潮汐车道，人工智能治理拥堵在上海更典型的应用，是解决因车流量大导致车辆无法及时通过路口所产生的路口溢出现象。 对此，人工智能会通过调整信号灯时长来解决这个问题。
上海市公安局杨浦分局交管支队勤务路设大队副指挥长柳成杰介绍，它最方便地方是可以全自动下发绿信比调整，它能有新方案可以去实施，就不需要人工去干预。
人工智能是如何学习的？ 首先是精准识别拥堵。 对此，研发团队为大模型构建了海量的专用训练集，提供了超过6000组精心标注的交通场景图像与文字帮助问答，反复教它辨认各类复杂情况。
海量数据+多轮训练 AI识别和治理拥堵
经过多轮迭代训练与算法优化，人工智能对于拥堵场景的识别准确率，已从最初的81.6%提升至96.7%。 识别拥堵后，研发团队再提供民警现场执法视频，供人工智能学习如何处理。
上海市公安局交管总队AI治堵专班民警陆卓亮介绍，在路口溢出场景上他们迭代了48次，信号灯准确率从72%提升到86%。
人工智能让精细化治理上升至秒级
陆卓亮表示，精细化调整到两秒钟，平时作为管理角度来说没有考虑到那么细，但是模型或者系统推了这个方案以后，给他们的带来的一些创新，或者说一些管理理念突破是实实在在的。
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