"Deepseek "作為AI人工智能軟件平臺，因其強大算法托起的深度思考功能，自官方正式提供APP下載、免費投放市場以來，受到了各行各業的青睞，其以問答形式提供的輔助解決方案支持，從個人生活、工作職能、到社會現象認知等無所不及，其中的“深度思考”功能，從問題的拆分、到問詢的糾錯、到概念的解讀、到全網的數據庫探尋、到解答方案的組織、到解答邏輯的重構，到最終提供解決方案，以文字形式表達出的一系列清晰的流程思路，不得不令人嘆為觀止，盛贊其超強分析、計算能力。

很多行業都在探索研究"Deepseek "，并嘗試將其嫁接在軟件工具中，實現工作效率的飛躍，有"Deepseek+office "實現真正辦公“自動化”的；有“Deepseek+剪映”實現視頻快速編輯的，還有"Deepseek+股票分析軟件 "實現股票大數據分析、輔助決策的......

“君子性非異也，善假于物矣！”，道路交通行業也不例外！筆者身處“道路交通安全管理”行業，也在深度思考，該如何利用好"Deepseek "這個工具，來提升道路交通管理水平。那么，"Deepseek "對未來道路交通管理會產生哪些影響呢？可能主要包括以下幾個方面：

其一，提升交通流數據分析功能。交通流數據分析，對交通管理決策起到至關重要的作用。我們采集交叉口的早晚高峰、平峰，和平時、節假日的實時交流數據，深入分析對比，才能優化“車道功能”設計，“信號燈綠時”配置、“信號燈分時段放行方案”，其中非智能信號機的計算，需要依賴人工來完成；我們在做交通流的“OD調查”，需要分析個體交通流的起點、終點的集體混合數據特征，來輔助處理“道路擁堵治理”的決策；我們需要分析關鍵節點區域的道路橫斷面的交通流數據，來測試道路供給能力，輔助基建規劃。而這些，交流流的數據分析，可以嫁接“Deepseek ”實現自動化。

其二、提升實時交通數據分析，預測路況，輔助交通誘導。將關聯道路網供給能力數據（車道功能配置、道道路橫斷面數據、關聯道路數據）構建交通網模型，并將實施交通數據（流量檢測、車型檢測、實況平均運行車速、OD數據等）接入“Deepseek ”模型算法，能實現未來30分鐘內的道路擁堵狀況推演、預測，提前告知終端誘導系統，或“路徑分配”,將道路空間資源更有效地合理配置，提升區域綜合交通通行率。

其三、讓車輛與道路設施實時共享數據。通過DSRC或5G-C-V2X技術，讓“在途車輛”實時獲取道路現狀信息（如：道路施工、事故占地、緊急救援等），通過對關鍵交通節點預設的動態顯示型發光標志，實時發布前端路況變化信息，實現車道級路徑規劃，還可為無人駕駛提供實時路況信息的接入端口，讓“路+車+信息設施”彼此實時聯動起來。

其四、實現車隊編隊行駛優化。通過毫米波雷達和車際通訊保持0.1秒級響應間隔，實現車隊的編隊行駛，能降低車隊整體的空氣阻力30%，提升燃油效率10%，降低尾氣排放量。

其五、實現智能停車引導。通過基于NB-IOT地磁傳感器，將實時的空位、占位信息接入停車誘導系統，數據實現10秒級刷屏模式，為尋找停車位需求的在途車輛提供實時停車誘導，能大大降低車主的尋位時間。以深圳為例，自采用智能停車引導系統，車主尋車位時間從平均8分鐘降低為1.5分鐘。

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