高速公路如何借势学霸级人工智能DeepSeek助力保障道路交通安全畅通？新博高速这样做：
近日，经过近两个月的训练和算法优化，新博高速初步实现DeepSeek本地化部署和人工智能测算车流高精化，实现了车流量96.3%的高精度预测，为道路资源优化配置、交通疏导与安全管控提供了智能化决策支持，标志着路段营运管理进入精准化、智能化新阶段。
成效：准确预测车流变化
面对通车时间较短、数据不完整等挑战，新博高速的工程师们创新引入DeepSeek人工智能系统，构建了融合时间序列分析和深度学习的多变量预测模型。系统通过整合经济环境、路网变化、气象信息等12个关键因素，实现了对车流量的精准预判。
工程师为系统投喂了2018-2024年的车流量历史数据，这组数据包含73个月度数据点的时间序列。通过分析这些数据中隐藏的规律，系统自动进行特征工程，找出最适合的预测方案。
“预测的最终目的是服务管理决策。基于AI预测，我们可以提前调配应急资源，优化收费站人员配置，动态调整可变情报板信息，确保道路畅通和安全。”新博高速营运负责人介绍，对比历年数据的回测，证明DeepSeek在车流量预测的场景是可行和有效的，以近期测算数据为例，系统较为准确的预测了3月的车流，进一步验证了人工测算的准确性，但测算的效率大为提升。
机制：闭环优化提升管控效能
工程师介绍，系统采用“预测-验证-优化”的闭环机制，DeepSeek获取数据后，根据数据逻辑，选择两大核心构建起预测引擎，ARIMA模型捕捉时间惯性，LSTM神经网络学习复杂模式，通过实时学习实际车流数据，智能调整模型参数，可持续提升预测精度。
例如，在识别出节假日车流特征后，系统自动优化预测算法，为疏导方案制定提供更精准的依据。
“如果接入更细颗粒度的数据，系统不仅能预测总量，还能分析车型构成、时空分布等细节。比如预测某个区间未来15或者30分钟短期可能出现的密集车流引发的拥堵，我们会提前通知交警、路政部门做好路面疏导，收费站做好分流准备，以往因为主线分流造成收费站车等人的情况能够切实有效解决。”技术团队负责人介绍。
展望：智慧交通新实践
工程师预测，人工智能的深度应用有可能重塑高速公路管理模式。例如，在资源动态配置方面，可根据预测提前调整清障车、救援设备布点；可基于车流时空分布优化信号灯配时和诱导方案，实现精准疏导控制；可通过车流特征分析识别事故高风险时段路段，实现安全预警防控的准确性。
“我们正在构建预测-决策-执行的全链条智能管理系统。”工程师表示，下一步将把AI预测与路网调度、应急指挥深度整合，实现从被动应对到主动管控的转变，为司乘提供更安全、更畅通的出行体验。
新博高速运营负责人介绍，新博高速将按照数字化转型战略部署，积极探索高精底图和人工智能应用场景的落地，以实际行动提升道路服务水平和安全保障能力。
