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       2025年，DeepSeek在全球范围内爆火，成为人工智能领域的一匹黑马。它不仅在苹果AppStore美国区超越了ChatGPT等强劲对手，登上免费应用下载榜榜首，还在全球140个市场的应用商店下载榜上强势夺冠。

       作为智能交通领域从业者，笔者触景生情，浮想联翩，为什么交通行业就不能出来一个这样的产品呢？最近几位老友相聚闲谈，突然讨论起来一个话题——智能交通领域上一个现象级产品是什么。我说是交通信号灯的出现，他们纷纷否定，指责我也太否定交通行业后来这150多年的发展成果了。他们有说是导航地图出现，有说是电子警察出现，有说是设计软件出现等等，在你一言我一语的讨论中，便有了这篇文章。我突发奇想，让DeepSeek以智能交通为主题模仿白居易的风格，写一篇诗歌：

《数字经纬》

信号灯随车潮舞，导航网织天地途。

指尖轻点千车避，云端暗涌万路疏。

早高峰里屏光跃，夜归途中智眼护。

莫问蜀道今何在，铁骑尽驰数据湖。

       智能交通行业的成果与成就有目共睹，只需要看看用户手机里的APP、政府工作人员电脑里面的业务系统、交警指挥中心的大屏、路上各类硬件设备就清楚了，已经对大家日常出行有了极大的改善、帮助和便利，此处不再赘述，只简单列举几条问题和挑战。

（1）技术集成难题是摆在面前的一大障碍。当前，许多城市和地区已经部署了各种各样的交通管理系统，如智能信号灯控制、电子收费系统以及车辆定位追踪等，一般由不同供应商提供，数据格式和接口标准都不一致，兼容性往往不尽人意，难以实现有效的信息互联互通。通常需要花费大量时间和资源开发中间件，以桥接这些异构系统，虽最终可以实现预期功能，但费时费力，成本巨大。以笔者参与的某城市智能交通信号系统改造升级项目为例，共87个路口，涉及33个供应商，统一管理平台建设过程举步维艰，时间超出2个多月。

（2）数据共享与隐私保护之间的平衡也是一个棘手问题。为了优化交通流，实时获取并分析大量的起讫点、行驶轨迹、出行规律等交通数据至关重要，但在这个过程中如何有效保护个人隐私，防止敏感信息泄露，需要更加谨慎地处理。比如，共享单车公司通过应用程序收集用户出行习惯、路线偏好等信息，优化车辆调度和服务质量，会匿名化处理、加强数据加密技术，并制定严格数据访问权限等。尤其是在大数据时代，一旦发生数据泄露事件，会造成公民的安全感和社会信任度的崩塌。此类事件发生的不少，既有企业，也有政府单位。

（3）追求投资回报效益同样限制了智能交通的实施范围和发展速度。建设完善的智能交通基础设施需要巨额的资金支持，而很多地方财政预算有限，难以承担大规模升级改造所需的费用。现状是，全社会对于未来技术、未来产业往往是不计成本、不惜代价也要搞突破、有创新，这是国家战略，我们应该大力支持。但是智能交通作为提高出行效率、安全和居民幸福感的基础设施要考虑投入产出，这就极大限制了行业发展。比如车路云一体化，已经是中、美、欧、日等全球范围内公认的技术路线，对安全和效率可以有实质性提高，不仅对智慧交通有意义，对于智慧城市也大有裨益，但由于追求商业模式和投资回报，很多城市建设起来力不从心了。

       上述问题不一定能够完全代表智能交通行业的困境和挑战，仍需克服之后才能实现更加长远、健康、高质量的发展。借鉴DeepSeek的成功经验，或许能为我们找到突破困境的新思路。

       交通行业本身也是DeepSeek开源的受益者。短短两个月，公交公司、交警、高速公路管理单位、设计院等已经将其应用在隧道管控、城市公交、高速公路管理、工程设计等方面，在预测准确率、响应时间缩短、效率提升等方面成效显著，部分案例如下表所示。

表1：智能交通行业应用DeepSeek的案例（部分）

1、技术开源：破解智能交通的“长尾困境”

       当前智能交通领域存在显著的“长尾效应”：头部企业垄断90%的高价值场景（如自动驾驶、城市级智慧平台），而占行业企业数量80%的中小参与者却因技术门槛难以实现基础智能化。交通本质是公共服务，AI技术具有强正外部性，例如一个公交调度算法的优化不仅提升企业效益，更能降低社会拥堵成本，每减少1%拥堵可提升城市GDP0.3%。DeepSeek通过开源模型将边际成本趋近于零，验证了“技术公共品”的经济可行性。应该借鉴这种模式，建立开源的智能交通算法库，让中小企业和更多小城市能够基于此进行二次开发和应用，以“极低成本”实现智能化，避免重复造轮子。

2、数据协同：从“孤岛林立”到“全域联通”

       智能交通领域AI技术回归公共属性，一方面可以打破打破数据孤岛，实现数据共享与算法共研，加速技术迭代。另一方面，公共AI基础设施能降低行业准入门槛，中小企业无需投入大量资源进行基础研发，借助开放平台即可快速部署智能交通应用，实现降本增效。例如，南方某省会城市拥有12家交通数据供应商，但因接口标准不一，指挥中心需额外投入数百万元开发数据中台。借鉴DeepSeek的PTX编程技术，实现跨区域交通数据“可用不可见”，在保护各地隐私前提下，联合训练出整个区域拥堵预测模型，参照开源协议，制定交通数据分类分级标准（如车辆轨迹脱敏规则、路况数据共享范围）。

3.商业模式重构：从“短期收益”到“社会价值”

       当前智能交通项目过度依赖财政投资，一些智慧停车、车路云一体化项目动辄需要十几年回报周期，社会资本积极性也不太高。DeepSeek的“公共技术池”模式是一种基于共享算力资源与开放技术生态的创新服务体系，其核心在于通过构建分布式算力平台和开源技术生态，降低各领域使用人工智能技术的门槛。智能交通领域，可以建立成本分摊机制，多个城市或企业联合开发通用技术底座，共建AI基础模型（如车流预测、事故识别），分摊研发成本，降低单点投入。同时借鉴参考DeepSeek社区贡献值体系，构建“交通社会效益评估平台”，将隐性的社会效益（如减排、缓堵、安全提升）转化为可量化指标。

       中国拥有全球最复杂的交通场景、最活跃的技术生态，若能以DeepSeek模式为范本，推动AI技术与交通基建深度融合，应对技术集成难题、数据共享与隐私保护之间的平衡以及投资回报效益等挑战，智能交通终将跨越效率与公平的鸿沟。

       最后，来看一下DeepSeek回答的未来5年智能交通行业发展趋势：

10.安全与隐私技术的强化

你怎么看待未来5年智能交通行业的这十大发展趋势呢？