DeepSeek+百度智能云千帆双模驱动：山东交通厅多模态大模型部署实践

一、项目背景：交通行业智能化转型的迫切需求

山东省作为全国交通大省，公路总里程达28.8万公里，高速公路通车里程突破8000公里，日均车流量超千万辆次。传统交通管理模式面临三大挑战：

1. 数据孤岛问题：视频监控、传感器、GPS轨迹等异构数据分散在20余个业务系统中，数据利用率不足30%
2. 实时决策瓶颈：突发事件响应时间平均需要15分钟，雨雪天气下路网拥堵预测准确率仅62%
3. 资源调配低效：应急物资调度依赖人工经验，跨区域协同效率低下

在此背景下，山东省交通运输厅启动”智慧交通大脑”建设项目，核心目标是通过多模态大模型实现交通态势的实时感知、智能预测与精准决策。项目组经过技术选型，最终确定采用DeepSeek的深度学习框架与百度智能云千帆平台的”双模”架构。

二、技术架构：双模驱动的多模态大模型实现

1. DeepSeek框架的核心优势

DeepSeek作为自主研发的深度学习框架，在交通领域展现出三大特性：

• 多模态融合能力：支持文本、图像、视频、雷达数据的联合建模，通过Cross-Modal Transformer架构实现模态间语义对齐
• 实时推理优化：采用动态图执行引擎，将模型推理延迟控制在80ms以内，满足实时交通监控需求
• 轻量化部署：通过模型剪枝与量化技术，将参数量从1.2亿压缩至3800万，可在边缘计算节点部署

典型应用场景代码示例：

from deepseek import MultiModalModel
# 初始化多模态模型
model = MultiModalModel(
    text_encoder="bert-base-chinese",
    vision_encoder="resnet50",
    fusion_strategy="attention"
)
# 多模态输入处理
text_input = "G20青银高速K120+500处发生事故"
image_input = load_image("accident.jpg")
radar_input = np.load("traffic_flow.npy")
# 联合推理
output = model.infer(
    text=text_input,
    image=image_input,
    point_cloud=radar_input
)

2. 百度智能云千帆平台的支撑作用

千帆平台提供完整的MaaS（Model as a Service）能力，具体实现包括：

• 模型训练加速：通过分布式训练框架，将千亿参数模型训练时间从30天缩短至7天
• 弹性资源调度：采用Kubernetes+GPU虚拟化技术，实现计算资源的动态分配，资源利用率提升40%
• 安全合规体系：通过等保2.0三级认证，数据加密传输满足交通行业安全规范

平台架构示意图：

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│ 数据采集层  │──→│ 千帆数据湖  │──→│ 特征工程层  │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
                       ↑
┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│ 模型训练层  │←──│ 千帆训练框架│←──│ 算法仓库    │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘

三、实施路径：从试点到全省推广的三阶段策略

1. 试点验证阶段（2023Q2）

在济南、青岛选取5个高速路段进行验证，重点突破：

• 多源数据融合：整合ETC门架、气象站、手机信令等12类数据源
• 异常事件检测：事故识别准确率达92%，较传统方法提升27个百分点
• 应急预案生成：自动生成包含救援路线、管制措施的处置方案

2. 区域扩展阶段（2023Q3-Q4）

覆盖全省16个地市，构建三级架构：

• 省级中心：部署千亿参数基础模型
• 市级节点：部署百亿参数领域模型
• 边缘设备：部署十亿参数轻量模型

实现跨区域协同的典型案例：

2023年11月，鲁西北地区暴雪导致G35济广高速封闭，系统自动调度周边3个地市的除雪设备，通过最优路径规划使道路恢复时间缩短2.3小时。

3. 全面优化阶段（2024Q1至今）

重点推进三项升级：

• 模型持续学习：建立增量训练机制，每周更新1次局部知识
• 人机协同界面：开发自然语言交互系统，支持”查询未来2小时青银高速流量”等复杂指令
• 能耗优化：通过模型量化技术，使边缘设备功耗降低35%

四、应用成效：量化指标与业务价值

1. 效率提升数据

指标	部署前	部署后	提升幅度
事件响应时间	15min	3.2min	78.7%
拥堵预测准确率	62%	89%	43.5%
应急物资调配效率	65%	91%	40%
跨部门协同成本	高	低	-

2. 典型业务场景

• 智能收费系统：通过车牌+车型双模识别，使异常车辆拦截率提升至98%
• 货运监管平台：整合GPS轨迹与电子运单数据，发现违规运输行为2.3万起
• 公众服务应用：推出”齐鲁交通通”小程序，提供实时路况、充电桩查询等12项服务

五、实施建议：可复制的推广路径

对于其他交通管理部门，建议分三步推进：

1. 数据治理先行：建立统一的数据中台，制定多模态数据标准（参考JT/T 1385-2021）
2. 试点场景选择：优先在事故多发路段、大型枢纽开展验证
3. 生态合作构建：与科技企业建立”技术共建+数据共享”的合作模式

技术选型参考清单：

• 框架层：DeepSeek/PyTorch/TensorFlow
• 平台层：百度智能云千帆/阿里云PAI/华为ModelArts
• 硬件层：NVIDIA A100/华为昇腾910

六、未来展望：向全域智能交通演进

项目二期规划将拓展三大方向：

1. 车路协同系统：接入C-V2X设备，实现车-路-云实时交互
2. 碳排放在线监测：构建交通领域碳排放大模型，支撑”双碳”目标
3. 自动驾驶测试：在济南绕城高速建设封闭测试场，验证L4级自动驾驶

结语：山东省交通运输厅的多模态大模型部署实践，验证了”DeepSeek+百度智能云千帆”双模架构在交通领域的可行性，为行业数字化转型提供了可复制的标杆案例。随着5G+AI技术的深度融合，智慧交通正从单点突破迈向系统创新的新阶段。