问题——“车多路少”矛盾加剧，治堵进入精细化阶段。作为超大城市，上海机动车注册量接近590万辆且仍增长，但道路资源扩展空间有限。通勤潮汐、就医就学、商圈活动等多场景叠加，使路口成为拥堵的“关键节点”。从治理实践看，拥堵不只体现在主干道交通量上升，更集中反映在信号配时不匹配、车道利用不均衡、短时滞留、排队溢出等细节环节。如何在不大规模新增道路资源的情况下持续提升通行效率，成为城市治理的现实课题。 原因——拥堵成因复杂多变，传统策略难以“快速精准”。路口拥堵往往由多因素叠加触发：医院、学校、商圈等吸引源带来阶段性集聚；停车场饱和导致车辆排队外溢；部分方向车道饱和度偏高而其他方向出现“空放”；行人过街、公交停靠、临停装卸等造成短时滞留。同时，路口运行状态具有明显的时段性和随机性，依靠单一经验或固定模板难以及时调整。这也使治理从“凭经验调一次”转向“基于数据持续迭代”成为必然。 影响——从“可走”到“好走”，效率提升带来综合效益。上海警方在重点拥堵路口开展试点应用后，第三方互联网导航数据统计显示，已应用路口平均车速由21.87公里/小时提升至24.53公里/小时，提升12.9%。这意味着排队长度与等待时间有望下降，同时可减少交通延误带来的能耗与排放，提升公交运行稳定性和应急通行保障能力。尤其在高峰时段，路口效率的改善往往会传导至周边路网，降低“堵点外溢”和连锁拥堵风险。 对策——以“知识+数据+实战校正”构建可落地的治堵能力。据介绍，交通治堵大模型以交管知识体系为基础，叠加路口运行数据与实战经验，可自动分析交通状况，输出治理建议与信号控制方案。其建设强调“可解释、可校验、可迭代”：一上，围绕道路、信号灯、标志标线、拥堵原因、排堵疏导等形成专属知识库；另一方面，针对路口滞留识别等关键能力，通过典型情形归纳和多轮训练优化，持续提高研判准确性，避免将礼让行人等正常短时停留误判为拥堵，减少“误报”对一线处置的干扰。更重要的是，模型输出不止给出结论，还以运行画像和指标为支撑，形成“原因—策略—预期效果”的闭环，为现场勤务组织、信号配时调整、车道组织优化等提供参考。 在具体应用中，模型可根据路口特征提出组合方案。例如，杨浦区长海路与恒仁路路口因医院停车场饱和引发车辆排队，叠加车道饱和度不均衡，出现部分方向绿灯空放。模型调取对应的指标并归纳拥堵成因后，提出通过设置潮汐车道、借道放行等方式提升高饱和方向通行能力。实施后，在该路口流量上升19.1%的情况下，平均车速由17.5公里/小时提升至26.4公里/小时，提升51.2%。该案例表明，治堵关键不在于简单“加绿”，而在于基于供需关系重新分配路口资源，提高每一秒绿灯的有效利用。 前景——由点及面推进规模化部署，治理模式将更主动、更协同。按照计划，今年10月底前，该大模型将力争在1800余个路口部署上线，继续开展拥堵治理。随着覆盖面扩大，其作用有望从“治理个别堵点”延伸到“提升区域路网韧性”：一是更早发现苗头性拥堵，推动从事后处置向事前预警转变；二是推动路口治理从单一配时优化，向车道组织、勤务布设、停车秩序、诱导信息发布等多措施联动转变；三是推动从经验驱动转向数据驱动，并通过持续迭代优化提升效果。另外，规模化落地也对数据治理、指标统一、现场执行标准和效果评估提出更高要求。未来需在确保安全可靠的前提下，持续完善与公共交通、停车管理、重点区域运行保障等系统的协同机制，形成“路口—走廊—区域”联动的精细治理格局。
上海警方在交通治理模式上的探索显示，科技手段不仅能提升城市管理效率，也能改善市民出行体验。从360个路口扩展到1800余个路口，表明了该模式的可复制性和推广空间。随着大模型在更多路口落地应用，上海交通治理有望更迈向精细化、智能化。以数据驱动、科技支撑的治理路径，为其他超大城市提供了参考，也折射出未来城市交通管理的趋势。