十四五以来，相关部门相继出台了交通事故预防“减量控大”工作方案、公路安全设施和交通秩序管理精细化提升工作方案，要求系统治理电动自行车乱象、工程运输车野蛮驾驶、酒驾、涉牌涉证违法行为，动态清剿“两客一危一货一面”、三轮摩托车等重点车辆和驾驶人隐患，联合开展公路交通安全设施及交通管理精细化提升工作，从人、车、路、企等多方面排查、治理交通安全隐患，提升安全水平，助力我国从交通大国迈向交通强国。
这代表着交管工作创新进入深水区，完善现有系统、设备，分析、梳理已采集到的数据，碰撞、挖掘人车路企等交通要素以及要素之间的特征、规律，创新技术和手段，提升交通安全水平是未来很长一段时间发展智慧交管的重要任务之一。
基于已有采集到的海量数据，来发现问题、排查隐患，创新工作手段、措施，也就是交通管理单位、智慧交管企业现阶段的主要任务，不论是通过崭露头角的人工智能大模型，还是运用成熟的大数据技战法，也不论是针对某一类群体、行为来进行针对性的整治、提升，还是综合全面的推进人车路企各要素的交通安全隐患排查治理，都有相应的市场需求和市场空间。
更多的地方和企业都是“由点及面”，比如从公路交通安全隐患排查、重点车辆智能监管、电动自行车交通违法治理、农村公路交通安全提升等等某一个比较突出的点来入手，但现在也有交警和企业在推进全覆盖、体系化、智能化的治理模式，比如青岛海信网络科技股份有限公司（以下简称“海信网科”）。
全面、智能化的道路交通
安全风险防控系统
4月11日，在第十四届中国国际道路交通安全产品博览会期间，海信网科发布基于云脑、大数据、人工智能的“道路交通安全风险防控系统”，从而为道路安全隐患的全面排查治理，提供了强有力的智能化工具。
针对道路交通安全隐患排查底数不清、隐患不明、措施不托底不闭环等三大问题，海信网科道路交通安全防控系统构建了体系化闭环防控架构，形成三大优势：
优势一：
汇集全量数据，不留死角。比如自动化精准事故库重建，为隐患挖掘构建精准数据基础:突破事故信息语义理解技术，自动分析简要案情、询问笔录，实现对历史事故基本信息的自动纠正补偿，以事故地址坐标为例，通过简要案情和询问笔录纠正后的事故地址准确率达到80%以上，可减少95%的工作量。
优势二：
深挖安全隐患，科技赋能。首先，系统可针对各个辖区的人车路企事故进行画像，建立区域的交通安全综合评价体系，并围绕评价体系形成了事故个案分析和群案分析工具，支撑事故深度调查和隐患挖掘工作，并积累搭建40种隐患挖掘技战法，挖掘事故发生要素的关系和隐患关联规则，实现38类隐患风险的自动识别，包括非法营运车辆、趟路车、酒驾嫌疑等与车有关的隐患，以及交叉口布局不合理、缺少隔离设施、道路随意开口等与路有关的隐患。
优势三：
构建闭环流程，体系作战。针对人工排查和系统发现的隐患全部闭环管理起来，并根据时间空间和事故影响因素，以同类事故复发率作为隐患治理完成的唯一评价标准，达成“有隐患必有对策，有对策必实施，实施必见成果”。
优势四：
统一作战地图，紧贴实战。围绕事故预防、隐患治理需求，搭建统一作战地图，通过可视化界面清晰呈现交通网络布局、隐患分布及处理进度等信息，既能自动发现隐患问题、又能全局掌控治理进度，还能层层钻取找原因、提措施，保障安全防控效果。
在长沙，海信为长沙公安打造道路交通安全管控全息图，全市交通事故态势、风险隐患治理进度可以一图掌控，自动发现安全风险隐患问题并自动预警，针对风险隐患事件按照辖区自动态势分级、推荐相关技战法辅助进行隐患治理，实现“全息可视、全程可控、全警协同”，推动事故预防工作由被动型、经验型向主动性、精准型升级，推动交通安全隐患及时排查、高效治理。
对于海信网科而言，其服务的用户单位众多，拥有丰富的治理经验，从而可以优中选优，不断精进沉淀各地的优秀经验，可针对不同的场景实施不同的治理措施。
大数据、大模型为
交通云脑打通“任督二脉”
以上可见，要支撑这三大优势，首先要对交管工作需求的深刻理解，同时能够全面、智能的数据采集、分析能力，同时拥有大量的大数据建模算法/技战法。而在行业浸淫二十余年的海信网科以云脑技术为核心，结合交通大模型，构建了大数据、视频AI、场景化三大核心能力。今年的展会上，海信网科在云脑中也应用了大模型技术，实现更好地自动化认知、智能决策，推动精细化、智能化业务创新。
数据治理
所有的业务都离不开数据的使用，海信网科不仅参与制定20多项国家行业标准，还创建了百余类的拓展标准。而数据治理的核心目标之一就是提升数据质量，通过对数据表现出来的质量问题，利用数据清洗、数据校验、数据监控、数据修复等手段，从源头找到根本原因进行根治。为了全面掌控数据的来龙去脉，需要积累专业的数据组织能力，以人、车、路、环境、时间为主线，对数据进行归集整理，建立起业务数据与主线间的关系，使数据更易挖掘利用。
大数据全时全域感知研判
交管行业积累了海量数据，但很多数据价值没有充分挖掘，无法更好的支撑实战。基于此，海信网科研发了大数据全时全域感知研判产品，希望解决当前交管大数据不能有效、精准的支撑实战的问题。目前该产品已深度应用到交通指挥、执勤执法、监管服务、风险预测与安全评价等核心业务，积累了百余项模型，场景丰富、实战性好。
在数据支撑决策方面，海信交通云脑可为支队级领导和6个核心业务处室打造专属驾驶舱，不同层级的负责人都可以有自己的一张图，从而大幅提升其分析研判能力。而且基于其在全国百余个城市的建设经验，提炼共性业务，兼顾个性化需求，形成37项细分业务场景专题，每个场景围绕实际管理业务，能够监控态势、发现问题，并且能够通过层层钻取，深挖原因、闭环处置。
在镇江，海信为交警打造驾驶舱，通过一图展示、全局掌控的建设理念，可根据关注重点从组件库提取相关指标生成界面，一图掌握全城的交通态势、执勤执法等情况，发现异常后能层层钻取、闭环处置。
除了传统操控，海信还用大模型升级了语义理解和交互能力，从以往“静态”数据一张图的形式升级为交互式动态驾驶舱。
场景化指挥
对于交警来说，除了长效的缓堵保畅外，节假日、活动庆典等复杂场景交通保障最是考验工作能力和智能化水平。
海信网科首创了“AI视频感知+大数据实战应用+场景化指挥”新模式，通过对早晚高峰、节假日、活动庆典等9大类百余小类指挥场景进行归纳总结，分场景抓重点，固化优秀的历史指挥方案，智能推荐“一事一策”处置方案，降低指挥难度与门槛，让大型活动、节假日的交通保障更为有力有效轻松。
以大型活动为例，近年来，各地都在举办马拉松比赛，人工封控工作量大且封路时间长。海信提供分段封控和解封的管控手段，根据赛事进展自动提醒封解控处置，并一键调控信号、诱导和警力等资源，做到“分段封、动态解”，显著减少封控时间。
在2023年济南马拉松大赛中，海信产品让关键节点路口实际封控时间比计划封控时间缩短10—26分钟。
小 结
随着交通管理精细化的愈加深入，对智慧交管的需求重点也从执法、秩序转向安全、效率，不管技术如何升级变化，在未来相当长的一段时间，都要服务于这个目标，只有深刻理解交管工作特点和需求，才能跟上时代的脚步。换一句话说，智慧交管的“外在”已经很