经过近两个月的训练和算法优化，日前广东新博高速公路已初步实现DeepSeek本地化部署和人工智能测算车流高精化，达到车流量96.3％的高精度预测，为公路资源优化配置、交通疏导与安全管控提供了智能化决策支持。

  近年来，广东交通集团积极探索数字化转型升级，缓解高速公路拥堵问题。新博高速公路的工程师们创新引入DeepSeek人工智能系统，通过整合路网变化、气象信息等12个关键因素，实现对车流量的精准预判。工程师们为系统输入了2018年至2024年的车流量历史数据，系统自动进行特征识别工程，找出最适合的预测方案。

  “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，确保公路畅通、安全。”新博高速公路运营负责人介绍，对比历年数据的回测，证明DeepSeek在车流量预测的场景中可行、有效。

  该系统采用“预测—验证—优化”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，通过实时学习实际车流数据，智能调整模型参数，持续提升预测精度。“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、时空分布等信息。例如，如果可以预测某个区间短期可能出现的拥堵情况，我们便可以提前通知交警、路政做好路面疏导，切实有效解决拥堵问题。”技术团队负责人介绍。

  工程师认为，人工智能的深度应用有可能重塑高速公路管理模式。以资源动态配置为例，系统可以根据预测提前调整清障车、救援设备布点；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；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，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。”系统工程师表示。