今年以來，基于開源、低成本、支持本地部署、適配行業應用場景等優勢，DeepSeek在交通運輸行業的應用趨勢正在加快。
  山東、江蘇、四川、廣西、安徽、湖南、海南等省（區）級交通運輸管理部門接入DeepSeek，江蘇蘇州、山東青島、河北秦皇島等多個地市交通運輸管理部門本地部署DeepSeek，此外越來越多的交通集團等宣布接入DeepSeek。

  以下根據公開資料梳理了DeepSeek在交通運輸領域部署與應用的部分情況。

  大模型的出現，標志著人工智能從“專用智能”向“通用智能”邁出了重要一步，DeepSeek的火爆出圈引起越來越多的關注。
  交通運輸部原副部長、中國公路學會理事長翁孟勇曾在第二十七屆高速公路信息化大會上指出，當前人工智能技術，特別是今年DeepSeek-R1等一批新技術橫空出世，行業已經有了廣泛應用，但是深度和廣度不足。對此，業內專家也表達了自己的看法。
  一、應用場景
  場景包括日常應用、查詢+AI、出行服務、路網運行管理等
  北京交科公路勘察設計研究院有限公司信息化分院高級工程師李照彬認為，大模型的主要應用場景包括以下幾個方面：
  一是日常應用場景，例如高效化辦公（智能起草、智能核驗與糾錯、智能信息提取與摘要、智能排版與格式轉換等），例如智能知識管理與輔助決策（智能文庫搜索升級、知識圖譜構建與分析、智能會議紀要與議題分析等）；
  二是查詢+A I，理解復雜的用戶查詢需求，快速從海量數據中提取相關信息，生成準確的答復；
  三是出行服務，大模型與高速公路運營管理出行服務和智能客服的結合，通過分析意圖，為車主提供精準的回復，包括提供實時路況、流量預測、最優路線規劃和交通事件等；
  四是路網運行管理，大模型與專業小模型結合，通過意圖中控識別意圖，調用工具插件，快速響應用戶業務需求；
  五是應急指揮調度，日常應急管理自動化、智能事件響應、極端天氣預警決策支持、日志自動化生成。通過規則引擎+大模型生成標準化應急指令，自動分發給相關部門，推薦最優處置方案；
  六是收費稽核，大模型與高速公路收費稽核的結合，通過多模態數據分析與智能算法優化稽核效率；
  七是設施養護，設備維護預測，設備、路面狀況自動巡查、日志自動生成、養護計劃自動生成、知識庫等，路面圖像分割→裂縫分級評估，為養護決策提供科學依據等。
  二、發展建議
  DeepSeek不能一模包打天下交通行業擁抱人工智能大模型需注意四點
  湖南省交通運輸廳科技信息中心高級工程師喬川龍認為，交通運輸行業要做好人工智能大模型應用的文章，需堅持云端大模型+端邊垂域小模型雙輪驅動的技術路線。
  他認為，我們必須消除一些認識誤區，即人工智能不僅僅是預訓練大語言模型，DeepSeek并不能夠一模包打天下，DeepSeek-R1、V3作為文本大模型有它的適用場景，如果讓R1推理大模型回答“湖南省有多少個地級市”這樣的問題，推理思考時間就會使效率非常低，顯然V3會話大模型更適合這樣的問題；而DeepSeek-Janus視覺大模型仍然表現平平，多模態大語言模型才是努力方向。
  單純部署DeepSeek不能發揮大模型應有的作用，要搭配相應的工具和其他模型，各類模型和工具各有專長，組合應用才能在不同方面發揮出效應。交通運輸政府部門擁抱人工智能大模型，建議如下：
  一是正確認識AI的作用和能力。AI不具備承擔責任的能力，而政府的每一步決策都是帶著責任的，因此，AI在政府部門的應用應定位為“智能助理”的角色，如接客服電話、寫法律文書、發票審核、寫文稿等。但AI完成法律文書后不會觸發文書的下一步流轉，這需要執法人員的簽名確認和觸發流轉按鈕，確保了執法人員的法律責任仍然在肩。
  二是私有化訓練和部署（領域微調訓練）。政府部門私有化部署大模型一方面是為了保證數據安全，另一方面是保證服務持續可用。用行業私有化的數據對大模型進行私有化訓練，通過行業數據價值對齊，實際上就是建立行業大模型的過程。
  另外一種方式就是大模型+行業知識庫的模式。行業的訓練數據一般都是真實的業務數據，因此，在訓練前應對數據進行脫敏處理和做好相關個人及企業隱私保護。
  三是關注重點領域和環節應用。我們沿著把“臟活累活”交給AI智能助理的這個思路，交通運輸12328服務熱線接聽電話的智能客服，如果是信息咨詢類，AI智能助理還需及時答復，如果是意見建議、投訴舉報就轉入后續的人工處理。接聽電話是“累活”，當事人口音不同、表述能力、講話態度、訴求申請不同，需要客服人員不厭其煩的耐心，交給AI智能助理來完成這些事，則會勝任有余。
  此外，在交通綜合執法上，法條的適用、裁量的尺度、文書的撰寫可能都是AI智能助理足以勝任的方面。交通運輸政務服務受理人員要承擔大量的受理材料的審核工作，如果把這項工作交給AI智能助理，則既高效又精準，經過受理人員簡單把關后即可進入后續辦理環節。
  在工程施工監管領域，對施工進行全過程全周期監管，往往需要施工方定期提供施工現場照片，由監管方根據圖片審核確認是否按照要求的工藝、材料、指標進行施工，費時費力，可以把這樣的工作交給多模態AI智能助理去處理。
  四是數據共享、一模通用（此處為筆者謹慎建議）。AI智能助理發揮成效取決于在各垂直場景的私有化訓練水平。交通運輸行業信息化經過多年建設，各省基本建立了12328熱線平臺、綜合交通運輸執法系統、“互聯網+政務服務”平臺，并積累了大量的結構好的業務數據。
  但大模型的訓練需要大體量、高質量的數據集，12328、執法、政務服務等垂直場景大模型訓練，單靠一省的數據進行訓練，難以達到期望的效果。在保證安全和隱私的條件下，需要全國各省交通部門的數據匯聚成更大的數據集，統一進行訓練，既能夠節約訓練成本，又最終能夠實現全國交通一模通用，同時保證在全國交通運輸行業內，AI智能助理能夠做到服務標準統一、執法尺度統一、監管標準統一。
  三、面臨挑戰
  大模型是“新工具”而非“黑科技”當前面臨三方面的挑戰
  北京交科公路勘察設計研究院有限公司信息化分院高級工程師李照彬認為，大模型不是替代人類的“黑科技”，而是賦能行業的“新工具”，它在交通領域的應用潛力巨大。當前仍然面臨三方面的挑戰：
  一是在數據層面，面臨多源異構數據融合困難、數據質量差、無用數據多、高質量的數據集缺失、數據傳輸處理實時性等問題，此外數據隱私與數據安全風險等也值得關注；
  二是在技術層面，面臨模型可解釋性與可信度的挑戰。模型可解釋性差，大模型的決策邏輯不透明，責任歸屬難以劃分；極端事件預測局限等；此外還存在技術更新快原有系統如何處理等問題；
  三是在管理層面，面臨管理與生態層面的挑戰。成本與投資回報壓力，部署大模型的服務器現在價格相對來說依然很高，運維復雜度增加：傳統運維團隊缺乏AI技能，需額外投入培訓或引入第三方技術支持。此外還面臨公眾接受度與習慣阻力及技術信任度低等問題。
  總體來看，在交通運輸行業，大模型部署完后，什么可以干，干得怎么樣，場景的適配和優化很重要。因此需要進一步明確哪些應用場景可以通過大模型實現優化和創新，哪些通過輕量化部署就可以解決關鍵問題，從而更好地利用大模型技術賦能交通運輸未來發展。