DeepSeek是由国内领先的人工智能公司“深度求索”推出的智能模型,依托大数据分析与深度学习技术,具备强大的语义理解、数据挖掘和智能决策能力。
秦皇岛市交通运输局在交通运输安全生产与应急管理系统成功部署了DeepSeek大模型,成为河北省首家将此项先进技术应用于交通运输领域的案例。
此次DeepSeek的成功部署,是最新科技与本地交通运输安全生产与应急管理深度融合的重要实践。为更好地服务交通运输行业,项目团队构建了涵盖交通运输法律法规、安全生产标准、应急预案、典型案例等丰富数据为支撑的自有知识库,并为DeepSeek提供了精准的交通运输领域专业术语和场景标注,极大地增强了其对交通运输专业文本的理解和分析能力。
未来,计划持续优化自有知识库,加强与高校、科研机构的合作,进一步提升大模型本地化的应用能力,形成覆盖全市交通运输行业领域的安全网络,实现监督管理和任务完成情况的实时查看,从根本上杜绝责任“空转”,确保安全隐患能够得到及时有效处理。同时,继续拓展DeepSeek大模型在交通运输行业多场景、多维度的运用,并推广人工智能、物联网、云计算、大模型等新兴技术,通过融合人、车、户、路、气象环境等多源异构数据,构建出一个更加智慧的交通运输安全生态系统。
2月28日,数智交通DeepSeek大模型在江苏省交通运输厅完成本地化部署,“数智交通”AI服务上线运行,为交通运输领域探索“人工智能+交通运输”建设,提升服务效能奠定了基础。
随着DeepSeek大模型在江苏省交通运输厅本地化部署到位,在AI技术赋能交通政务的同时,确保了敏感信息不出域,而针对典型应用场景的知识库、语料库、数据集建设工作也将“边训边建边用”,不断提高AI智能分析和辅助决策的准度、深度、广度。
江苏省交通运输厅将加强DeepSeek大模型应用的顶层设计,通过AI技术为政策制定与解读提供科学依据,助力政策决策智能化;精准洞察群众需求,提升服务质量,为公共服务优化提供有力支持;精准治理,提高执法效率,为法治政府建设注入新活力;一键办理,方便群众办事,为政务服务便利化树立典范;推进交通基础设施数字化转型升级,在基础设施安全韧性增强、通行效率提升、出行服务优化等方面打造交通综合智能体,不断提升公众获得感。
苏州市交通运输局已于近期完成了DeepSeek大模型本地化部署,并实现交通运输领域知识库构建、智能问答AI助手开发应用,赋能交通运输行业治理。
此次苏州市交通运输局接入DeepSeek,汇聚了交通热线历史工单数据、交通热线服务指引与统计数据、交通运行监测数据等多元化信息,构建了交通知识库,通过数据标注与训练,基于DeepSeek构建“交通AI智能助手”,提供工单分析、数据分析、智能问答等方面的服务。
一方面,基于DeepSeek自然语言处理、数据分析能力,可自动识别并归类交通热线工单信息,深入挖掘工单数据中共性问题,如潜在的投诉热点、投诉类型,提供热线工单受理、办结引导,助力相关部门优化服务流程、提升服务质量。同时,基于DeepSeek语义理解、知识图谱构建能力,可深度关联分析交通知识库内交通流量、运输运行、热线服务信息等数据,实现多时段关键数据回溯,分析交通运行态势,形成交通运行监测报表与报告,为交通决策提供有力支撑。
江苏省昆山市交通运输局
昆山市交通运输局完成DeepSeek智能平台本地部署,尝试用这个“智能大脑”来辅助交通行业发展与管理。
内部工作的效率提升方面,DeepSeek叠加“畅行昆山”数据结果,智能输出全市出行分析报告,以精准的数据回溯春运流量;工单分类上,其全量分析12345、微信公众号等渠道提交的交通咨询、投诉等工单,系统可自动分类并分析内容,精准匹配交通政策法规、确保答复更精准科学。
场外工作方面,昆山市交通运输局正持续深化DeepSeek应用,逐步接入“畅行昆山”“昆山市水上智慧卡口”“昆山市交通运输协调与应急指挥平台”等平台的数据,构建交通本地知识库,探索更多智慧场景。
此外,还可作为智能助手,对外提供服务。依托交通本地知识库开发交通信息智能助手,市民咨询“业务办理地点”“道路施工计划”“优惠补贴政策”“公共出行方式”等问题时,智能助手将自动回复办理指南、附赠政策“红利”,并推荐最优办事路径,实现“问答零距离,服务全透明”。
湖北省公路应急处置服务平台正式接入了DeepSeek,成功将AI技术与公路应急管理体系深度融合。通过语音交互、智能预警与数据可视化等技术,构建起“感知—决策—调度”全链路应急响应机制,为公众出行安全注入科技动能。
“语音即服务”革新监控模式。在传统视频监控依赖人工操作的背景下,通过DeepSeek创新推出语音控制解决方案。应急人员通过自然语音指令即可快速调取指定路段监控画面,同时,也可以快速调出视频预案,大幅度提高应急处置效率。
语音交互系统助力路网管理。通过语音交互技术与DeepSeek的融合应用,实现了对公路运行情况的实时监测和管理。当用户通过语音询问系统运行情况简介、路网概述、交通流量、应急事件、道路救援等内容时,系统能够自动统计汇总当前数据,并以文字方式快速准确地进行回复。
语音调度系统重构应急指挥。聚焦跨部门协作难题,通过DeepSeek创新推出“语音入会”机制,实现应急指挥流程的智能化重构。指挥人员仅需通过语音指令输入手机号,即可迅速创建多方会议,确保各方信息实时共享。
广西壮族自治区交通运输厅
2月23日,海南省交通运输厅正式完成DeepSeek本地化部署,为积极探索研究“人工智能+交通运输”场景应用奠定坚实基础。
海南省交通运输厅组织相关技术团队集中攻关,成功完成了DeepSeek-R1 70B(简化版)和671B(完整版)两个版本的本地化部署,同时全新推出了“海智行”智慧交通品牌,让以DeepSeek为代表的人工智能技术,更加具有海南特色,更加贴合交通运输,更加凸显以人为本。
下一步,海南省交通运输厅将聚焦重点节假日交通预测、琼州海峡等重点区域运输调度指挥、交通基础设施设计施工以及办公智能化等场景,利用多源高质量交通数据集,构建交通运输本地知识库,持续打造交通运输领域专业化应用。
中交设计咨询集团股份有限公司(以下简称“中交设计”)及旗下子公司通过本地化部署DeepSeek-R1模型、在公路工程数字化设计系统中集成DeepSeek-R1模型等方式,积极探索AI技术在工程设计中的应用,
据介绍,中交第一公路勘察设计研究院有限公司(以下简称“中交一公院”)通过引入生成式AI技术和大模型,成功研发新一代智能化公路线路主体工程设计软件平台。该平台打破传统设计模式的束缚,可打通设计方案自动生成路径。
面对DeepSeek-R1在专业交通设计任务中存在的专业知识覆盖不足、难以理解复杂设计文件、无法生成可交付专业设计图纸等问题,中交一公院自研RD-Agent大模型智能设计技术,提出大模型赋能公路路线设计的技术框架,可通过大模型与最优化技术的结合,实现路线设计的自主决策,有效提升设计方案的科学性和合理性。
同时,基于RD-Agent技术,中交一公院进一步打造了中交智路智能体系统。该系统以DeepSeek-R1作为智能体推理决策的核心大模型,赋予DeepSeek-R1深度理解专业交通知识、动态解析交通设计任务规范、精准执行专业设计工作的能力。目前,该平台可实现设计方案自动生成、图纸修改、规范查询等专业设计任务。
中交第二公路勘察设计研究院有限公司(以下简称“中交二公院”)聚焦AI在应用图像识别、专家系统与计算智能等领域的探索,开展基于多源感知数据的在役公路数字化还原、路线纵断面智能化设计、改扩建交通组织方案串联优化等多项关键技术研究。
随着DeepSeek-R1完全开源,中交二公院在公司服务器集群本地化部署多个版本模型,并依托“知识库管理系统”,运用LLM(大语言模型)+RAG(检索增强生成)技术,构建并测试交通基建垂直领域大模型。
此外,中交集团国际标准信息化平台目前已经成功接入DeepSeek-R1模型和多模态数据处理技术。中交二公院在公路工程数字化设计系统中集成DeepSeek-R1模型,并结合项目级知识库打造“智能助手”,可有效弥补通用大模型在专业问题回答上针对性与专业性不足的缺陷。
中交设计相关负责人表示,公司将持续深化AI技术应用,加速交通基建智能化进程。中交一公院将聚焦RD-Agent技术迭代与DeepSeek大模型深度开发,不断提升大模型在智能设计中的推理能力,实现智能体系统的扩展与生态构建;中交二公院将根据大语言模型的技术发展趋势对各类数据进行资产化治理,以“小切口”专精模型为基础,依托垂直领域专精模型优化训练架构,驱动公路勘察、检测加固等核心业务的智能升级。
中交路桥科技有限公司(以下简称“中交路桥科技”)全面接入DeepSeek-R1大模型,构建中交路桥科技AI智能体。充分结合自研的城市安全运行综合服务平台、行业专业知识、优质数据积累,专注于工程检测与质量管理、工程监测与预警、智能测绘与BIM等多个应用场景中的创新发展,积极探索推进“多元数据+AI技术+应用场景”的AI战略落地。
工程检测与质量管理。中交路桥科技AI智能体可以分析传感器数据、图片、文本报告,自动评估结构健康状态。比如让DeepSeek读取桥梁应力监测数据,生成质量评估报告,自动识别道路裂缝、桥梁裂纹等异常,处理高精度照片或点云数据等。
工程监测与预警。中交路桥科技AI智能体结合历史数据,进行安全隐患预测。比如训练AI预测桥梁疲劳寿命、路基塌方风险、隧道坍塌概率,结合实时监测数据(如倾斜角度、震动、温度变化),让DeepSeek自动生成安全警报等。
智能测绘与BIM。中交路桥科技AI智能体结合大模型处理测绘数据,自动识别地形、优化设计方案。比如DeepSeek读取三维扫描数据,自动生成地形建模分析报告;AI辅助优化公路路线规划、桥梁设计参数,提供最优施工方案等。
交科院数智科技(北京)有限公司
交科院数智科技(北京)有限公司已本地部署DeepSeek,并完成交通运输领域专用执法大模型训练,突破通用模型专业度不足的瓶颈。
通过对行业法律法规、典型案件等基础数据进行整合,利用DeepSeek大模型训练AI智能体,深度融合交通运输行政执法法律法规知识库与执法业务场景,构建了具备法规智能检索、执法决策支持、案件分析评估等能力的“交通运输行政执法智能AI体”。
“交通运输行政执法AI智能体”由“数据—算法—应用”三层架构展开。数据层通过构建结构化资料库,整合法律条文、执法案例及标准,形成高质量训练资源;算法层基于多任务学习框架训练执法大模型,结合知识图谱技术强化法律逻辑推理能力,提升多场景泛化性;应用层构建基于语义理解驱动的业务咨询系统,依托多模态数据比对与逻辑链验证,完成案卷合规性分析,并利用NLP纠错与法规匹配实现题库核验,题库动态生成。
下一步,该公司将继续提高“交通运输行政执法AI智能体”智能决策和智慧服务能力,助力交通运输执法队伍能力、执法质效提升。为交通运输执法领域提供更多执法场景智能解决方案,引领全国交通运输执法智能化升级。
河北高速公路集团有限公司京沪分公司
河北京石高速公路开发有限公司在京石高速智慧调度中心已完成DeepSeek R1通用大模型的私有化部署,并成功应用于多个应用场景。
目前,京石高速已在移动数智人、本地知识库等典型场景中成功应用大模型技术,初步构建了覆盖多个领域的人工智能应用生态。本地知识库基于DeepSeek R1大模型强大语言理解与生成能力,支持多格式文件智能解析,解决知识碎片化和检索效率低等问题,可为管理人员提供精准知识支持。
下一步,京石高速将以大模型技术为基础,深度融入业务体系,梳理海量高速业务数据,打造交通流量时空预测、收费数据智能稽查、数据挖掘分析等具备行业特色的大模型应用,探索更多智慧交通创新场景。
内蒙古交通集团有限公司(以下简称“内蒙古交通集团”)成功私有化部署了DeepSeek R1 大模型。
借助DeepSeek大模型所具备的逻辑推理能力及丰富多样的多模态交互能力,内蒙古交通集团成功构建了涵盖数据分析、语义理解、知识建模、内容生成、知识问答等多个维度的 AI 能力。这些能力的融入,不仅提供了强大的智能化决策辅助支持,更催生了“经营易问”“安全致知”两款智能应用。
安全生产方面,内蒙古交通集团将数智化手段应用于风险管控、隐患治理、安全检查、安全履职等多个实践场景,通过即时查询与专业解读服务,显著提升了安全管理决策的智能化水平。
未来,内蒙古交通集团将以现有的数智化平台为基础,围绕公众出行服务、工程建设、公路运营养护、安全生产等核心领域,聚焦“模型效能深化、场景应用拓展、数据价值释放”三大方向,全力落实“数智化转型年”目标任务。
江西赣粤高速公路股份有限公司
近日,江西赣粤高速公路股份有限公司所属方兴公司技术研究院及锦路科技陆续实现DeepSeek本地化部署,赋能智慧办公、智慧隧道、智慧运维、智慧工地等场景。
山东高速股份有限公司完成DeepSeek-R1大模型私有化部署,实现了“DeepSeek交通大模型+企业管理小模型+路桥运营小模型”平台的搭建,并进行了1.0版本的训练学习,初步实现了“高速股份百科全书”“路桥运营小助手”等业务应用场景。
下一步,山东高速股份有限公司将围绕DeepSeek在AI领域持续发力,重点围绕高速公路运营管理主业,探索大模型技术与多元业务和企业管理的深度融合应用。
湖北交通投资集团有限公司(以下简称“湖北交投集团”)通过引入国产人工智能大模型DeepSeek,并在机电养护、工程建设、设计管理等多个业务场景实现落地应用。DeepSeek发布以来,湖北交投集团第一时间跟进相关模型研究,由湖北省智慧交通研究院有限公司、湖北交投科技发展有限公司和武汉微创光电股份有限公司组建的数据专班,在湖北交投集团数据中心成功本地化部署了DeepSeek-R1系列32B参数规模模型,为湖北交投集团构建一个集安全性、稳定性、高效性及灵活性于一体的AI智能助手。
基于DeepSeek强大的逻辑推理能力和丰富的多模态交互能力,本地私有化部署后,第一阶段主要围绕办公系统、知识库、业务应用、数据平台等领域展开研究,通过将AI大模型对接管理平台和办公系统,深度学习行业通用规范和企业规程,建立专业知识库和案例库,根据湖北交投集团各板块业务的需求,提供多模态、多层次、多维度的数据服务,分别形成了机电卫士、工程中枢、设计智核、智能检测、办公智脑五大AI落地应用。
湖北交投智能检测股份有限公司(以下简称“智能检测公司”)已完成模型在多个核心业务场景部署,正式进入试运行阶段。
智能检测公司建立了交通工程质量全周期数字化管控细分领域的专家级知识库,并通过接入DeepSeek-R1推理语言模型,开发了智能检测AI问答助手,可快速提供道路检测、养护管理、数据分析及交通相关领域精准实用的信息和解决方案。
智能检测公司先后开发了公路水运试验检测信息化平台、高速公路智慧养护管理平台、智能AI巡检系统及公路边坡智能监测预警平台等一系列数字化产品,并即将推出路网低空智能管控一体化平台等系列化低空产品矩阵。
在全国公路水运试验检测大数据平台中,智能检测AI问答助手深度融合了行业规范标准及公司多年积累的实践经验,为检测从业人员打造了智能化、高效化的问答体验。在智慧养护领域,接入DeepSeek大模型后,基于大模型强大的数据分析与处理能力,结合路段技术状况评定数据,湖北交投高速公路智慧养护管理平台现阶段已实现养护对策的精准推荐,为养护从业人员提供智能化决策支持。
2月6日,DeepSeek R1大模型在“粤交通”平台成功部署,并在广东交通集团信息中心、广东利通科技投资有限公司部分部门投入运行,AI能力中台正式进入实战验证阶段。
在广东省“一轴两网”公路水路交通基础设施数字化转型升级项目的战略框架下,“广东省交通运输行业高精数字底座工程”作为核心支撑项目,正加速构建包含行业AI能力中台在内的六大能力平台。
此次部署的DeepSeek R1大模型依托行业AI能力中台的算力服务。广东利通科技投资有限公司技术团队深入研究DeepSeek学术论文研究及技术,实现DeepSeek系列模型的私有化部署与推理加速优化。
该解决方案不仅提供了安全合规的模型服务,在保障用户访问速度的同时,全程保护访问数据;更支持定制化调优,能依据企业的业务特性、管理需求以及个性化偏好,针对性地进行大模型应用构建,全面满足集团对大模型服务性能、安全与个性化的要求。
2月17日,广西交科集团有限公司(以下简称“广西交科集团”)基于DeepSeek-R1自主研发的交通领域垂直大模型——“科宝”正式发布。该模型深度整合了高速公路建设、管理、养护、运营及服务(以下简称“建管养运服”)全业务流程,实现了数据库信息的智能查询、专业规范的精准检索以及养护决策的智能推理等核心功能。
“科宝” 能精准理解用户在交通建设、管理、养护、运营等复杂专业领域的提问,无论是探讨公路的养护维修策略与建议,询问规范要求或特定条件下的数据统计分析,它都能快速响应。
此外,“科宝”还能根据不断更新的交通行业知识和海量实践案例,自我迭代升级,持续输出更优质、更贴合实际需求的回答,为业务决策提供有力的数据和知识支撑。
未来,广西交科集团将以这一标杆项目为支点,在打造交通领域设计、建造、养护、运营、安全等智能体,建设全区交通行业算力云中心,以及研发生产低空智能、轻量化感知装备等方面发力。
贵州高速公路集团有限公司
陕西交控长通信息技术有限公司已在旗下信息平台接入DeepSeek大模型,并率先在数字监理平台中集成AI助手。模型探索多个业务场景,深度融合行业规范标准及监理企业多年积累的管理资料、项目数据,通过模型训练,逐步形成交通监理细分领域的专家级数据库,快速精准地提供专业答疑,将交通工程监理智能化应用带入新阶段。
甘肃省公路交通建设集团有限公司所属一级企业甘肃新发展投资集团有限公司,其控股企业甘肃新视能科技有限公司在交通基础设施智能化领域取得重大改进,通过本地化部署Deepseek大模型,并将其与自主研发的智慧隧道解决方案深度融合,在清傅公路项目实际部署,成功实现了清傅路智慧隧道系统从1.0到2.0的重大跨越。
此次升级后的智慧隧道系统2.0引入了多项创新功能,成功实现了从业务逻辑依赖人工定义的传统模式,向大模型驱动的智能动态响应模式的转型,大幅提升了系统的智能化水平与用户体验。
Deepseek大模型的应用显著增强了系统的数据处理和分析能力。借助先进的深度学习算法,系统能够对海量的历史数据和实时数据进行高效分析,从中提取出有价值的信息。
此外,结合交通流量感知与多种传感器数据,Deepseek大模型还能帮助实现隧道照明和通风系统的动态控制。通过实时监测车流量、空气质量等参数,系统可以智能调整隧道内的照明亮度和风机开启时间段,确保行车环境的安全与舒适。
作为宁夏交通领域人工智能应用的首款产品,“交小科”人工智能平台正式完成DeepSeek大模型的接入,实现从国际主流模型到国产自研模型,再到垂直领域深度优化的三级跨越,并正式定名为“交小科”。
“交小科”自2024年上线以来,始终以“技术普惠”为核心理念,初期基于ChatGPT架构构建了多轮对话、知识检索等基础能力,实现智能问答从0到1的突破。为响应国家AI技术自主化战略,“交小科”又升级至国产通义千问大模型,在中文语义理解、本土文化适配及数据安全合规性上显著提升。
此次升级实现了DeepSeek大模型的本地化部署,同时完成了与“交小科”的深度接入,依托该模型的深度推理能力,结合行业语料标注与垂直领域知识增强技术,通过实现集团OA单点登录,为用户提供一站式智能办公统一入口,“交小科”已在智能办公、智慧运维等业务场景发挥AI优势,提高了业务效率。