问题——机动车增长与路网承载矛盾叠加，城市交通治理面临“慢变量”压力。当前沈阳市机动车保有量已超过350万辆，交通需求持续攀升。随着精细化治理不断深入，平均车速提升空间趋于收窄，高峰期主干路超负荷运行成为常态。以青年大街南段为例，设计饱和流量每小时约7600辆，而实际车流达到每小时约8300辆，拥堵呈现“点状突发、链式扩散”的特征。，突发异常往往依赖人工视频巡查发现，处置后、调度滞后，难以满足大体量路网的实时管理需求。 原因——传统模式受限于数据分散、手段单一与警力重复投入。一上，存量设备多、类型杂，视频与过车数据长期分布不同系统，接口标准不一，形成“数据孤岛”，难以支撑跨区域、跨时段的态势分析。另一上，事件识别更多依靠人工经验，覆盖面有限、反应链条较长，容易造成警力在巡查、取证、调度等环节重复投入。再加上恶劣天气、施工占道、节假日出行潮等变量叠加，单点拥堵容易扩散为片区拥堵，治理亟需从“见招拆招”转向“预判在先”。 影响——处置滞后不仅拉低通行效率，也增加安全风险与治理成本。拥堵带来通勤时间延长、物流效率下降，并可能诱发违法停车、闯灯变道等行为，增加事故概率。对管理端而言，靠“人盯屏、车巡线”的方式难以长期维持：既占用大量警力，又难形成可复用的规律性结论，宏观规划、信号配时、勤务部署缺少高时效数据支撑，治理容易陷入被动循环。 对策——以“少花钱、办成事”为导向，激活存量资源，构建全流程智能感知闭环。沈阳公安交管部门围绕“节约集约、自主创新”路径，推出交通态势智能感知系统，强调不盲目铺设新增设备，而是对既有资源进行“再开发、再利用”。依托建设的算力支撑平台，系统接入并整合11099处车辆卡口、1295台监控球机等视频与过车数据，同时联动警务手持终端、警车车载终端及水位检测等信息来源，将原本以单一监控为主的设备转化为持续输出交通数据的感知终端，构建“全域覆盖、全时感知”的态势感知网。 在数据侧，系统通过数据清洗、格式标准化、特征对齐等流程打通多源数据壁垒，提升数据可用性与一致性；在应用侧，结合地理信息系统构建路网模型，对城区6282个路口、13511条道路、109个重点区域开展实时分析，围绕流量潮汐、瓶颈节点、事故易发点、天气影响等关键要素形成可视化研判结果，为信号配时、警力布控、事故处置复盘提供高精度数据底座。 值得一提的是，系统引入交通预测模块，融合路况、过车与气象等多维信息，对路网运行状态进行提前推演，可实现约30分钟的拥堵预测，关键路段预测准确率达89.6%。配合高低点监控联动、区域布控联动、可视化指挥联动等机制，指挥中心能够在拥堵成势前进行预警和资源前置，推动治理从“事后补救”转向“事前预防”，把主动警务、预防警务落到具体场景中。 前景——以数据治理带动治理升级，智慧交通将更强调“精细、协同、韧性”。试运行数据显示，该系统日均智能感知交通事件1100余件，预警违法行为300余起，指导信号调优300余处。第三方数据表明，2026年1月沈阳交通延误指数同比下降4.2%，黄河大街、市府大路等老城区通行效率改善明显。业内人士认为，随着城市进入存量治理阶段，单纯依靠新增基础设施难以持续“扩容”，以算法和数据提升路网运行效率，将成为智慧交通的重要方向。 下一步，沈阳公安交警将继续优化系统能力，拓展算力应用场景，延长路况预测时长，并以实战效能为牵引完善闭环处置机制，推动智慧化治理向更多道路节点延伸。可以预期，随着数据标准、部门协同与应用场景的优化，交通治理将更注重“提前发现—提前干预—快速处置—复盘提升”的循环迭代，为城市运行与公共安全提供更稳固支撑。
沈阳交警的此创新实践表明，智慧交通治理的关键不在于投入多少新设备，而在于如何更好地激活和利用现有资源。通过自主创新、数据驱动，将分散的信息转化为有序的知识，再转化为科学的决策，城市交通治理就能从经验判断的"黑箱"走向数据支撑的"透明"。这种以节约集约为原则、以实战效能为目标的治理新范式，不仅提升了交通运行效率，更反映了现代城市管理的智慧与担当。随着系统功能的不断优化和应用场景的持续拓展，沈阳的交通治理必将为更多城市提供可借鉴的经验。