问题——车多路少矛盾日益突出，精细治理成为当务之急。 近年来，上海机动车数量持续增长，已达近590万辆，而道路资源受城市空间限制，新增供给有限。早晚高峰车流集中，加上医院、商圈、学校等交通吸引点周边的临停、上下客等因素，容易局部路网形成"积聚、扩散"的拥堵。如何在现有道路条件下提升通行效率、减少拥堵外溢，成为城市治理的现实课题。 原因——拥堵成因复杂多样，传统治理方式难以全面应对。 一上，交通吸引点周边的短时集聚、车道利用不均等因素相互叠加，容易形成常发性拥堵。另一方面，路网具有联动性，一个路口的排队滞留会迅速波及周边多个节点。人工巡查和经验判断往往难以及时捕捉拥堵形成的链条，治理措施也难以优化。此外，部分违法行为隐蔽性强、跨时段特点明显，增加了发现与取证的难度。 影响——交通治理关乎城市运行的方方面面。 交通拥堵不仅增加通勤成本，还会降低公交准点率、阻碍应急车辆通行，进而影响医疗救援、物流配送等城市关键功能。违法运输车辆逃避检测可能带来超限超载风险，威胁道路安全。推动交通管理从被动处置转向主动预警、精准干预，成为提升城市韧性的重要举措。 对策——以"交通治堵大模型"为核心，形成"算法研判+民警落地+数据反哺"的闭环。 上海交管部门引入"交通治堵大模型"，对600多个路口进行自动监测。一旦出现排队滞留等异常，系统实时预警并提出优化建议，民警根据路面情况实施管理措施，事后模型再进行跟踪研判，形成滚动优化机制。 杨浦区长海路等常发拥堵路段，系统多次提示拥堵规律并提出优化方向。交管部门试运行建议后，结合实战效果调整，最终采用潮汐车道等方式应对高峰流量，并将数据回传优化沿线信号灯配时。通过协同调整，以堵点为中心的20个路口信号方案实现匹配后，在流量上升19.1%的情况下，平均车速从17.5公里/小时提升至26.4公里/小时，增幅超过50%。 在眉州路等规模较小但影响通行的节点，模型同样起到作用。系统通过流量测算发现南北向不均衡，优化建议促使交管部门在早高峰安排警力现场调节，提升路口运行秩序。自去年3月启动以来，相应机构已输入数据超过95万条，经过48轮滚动调优，模型研判能力不断接近专业水平。目前，经模型与实战共同优化的路口已达360个。 在交通秩序治理上，系统也发挥了"风险发现器"作用。在郊环高速，系统比对收费通行记录与称重数据，识别出异常车辆线索。经视频回溯发现部分大货车在过地磅前处于无牌状态，疑似通过翻转隐藏车牌逃避检测。依托系统对出行规律的研判，民警无需长时间守候即可精准布控，成功查获多辆涉嫌逃避检测的大型货车。这说明了从"人海战术"向"数据驱动、精准打击"的转变。 前景——从"点上治理"升级为"全域协同"，数智化成为缓解拥堵的重要路径。 业内认为，城市交通治理的关键在于将实时感知、预测研判与组织调度打通，使优化措施既能快速落地，又能持续校正。随着数据积累与模型迭代，信号配时、车道组织、勤务部署等将更趋精细化，拥堵治理有望从"治一个点"升级为"管一张网"。上海交管部门计划下一步拓展更多应用场景，力争到今年10月将治理拥堵的路口扩大到1800个，更提升城市道路资源的使用效率与治理响应速度。
上海的这个探索为其他城市提供了有益借鉴。在机动车保有量持续增长、道路资源相对固定的背景下，单纯依靠基础设施扩张已难以根本解决交通问题。通过大数据、人工智能等新技术，将海量交通信息转化为科学决策，既能提高现有资源的利用效率，又能降低管理成本，达成了"用智慧疏堵"。这种从被动应对向主动优化转变的管理理念，正在成为现代城市治理的新方向。