关于引入AI视觉大模型技术构建四平市交通运输 新一代智慧监管体系的设想

来源：四平市交通运输综合行政执法支队指挥中心 张磊 吉林省运输协会 刘泳杉 发布日期：2026-06-24

关于引入AI视觉大模型技术构建四平市交通运输
新一代智慧监管体系的设想

目前，四平市交通运输执法正处于向智能化、数字化转型的关键阶段，车载监管设备老化、配置落后，场站感知设备未有效发挥作用，这些情况严重影响了执法工作效率和工作质量，全业态行业监管亟需提质增效。尤其在交通枢纽、高校周边等重点区域，出租车揽客、拒载以及 “黑车” 非法营运等违法违规行为屡禁不止的情况下，传统执法模式已难以实现长效治理。

立足这一现实需求，四平市已于 2025 年底在火车站、四平东站、吉林师范大学等重点区域，启动建设超脑智能监控设备，为后续技术升级夯实了硬件基础。

交通是经济的脉络、文明的纽带。习近平总书记明确指出，要大力发展智慧交通，推动大数据、互联网、人工智能等新技术与交通行业深度融合，使人享其行、物畅其流。

在此背景下，引入 AI 视觉大模型技术、构建四平市交通运输新一代智慧监管体系，既是贯彻落实 “大力发展智慧交通” 重要指示、推动交通治理从 “人海战术” 向 “智慧执法” 跨越的具体举措，也是破解基层执法困境、打造吉林省交通执法数字化转型的战略选择。

一、立足形势研判、直面短板倒逼，明晰技术代际跃升现实必要性

当前，我市交通运输行业监管供需矛盾持续凸显，传统执法模式短板逐步暴露，三类深层次问题已制约行业治理质效提升，倒逼监管体系数字化、智能化迭代升级。

（一）车载监管系统全面超期服役，执法取证底层支撑持续弱化

我市出租汽车智能监管平台建成于2017年，已远超电子设备5-8年常规使用生命周期。现阶段平台配套车载终端大面积老化，设备故障率居高不下，且原项目承建服务商已退出本地运维市场，无常态化维保、故障修复能力。全市千余台出租汽车车内视频回传、北斗GPS定位、一键紧急报警三类核心功能大面积失效。在日常处置司乘纠纷、协助乘客遗失物品溯源、固定非法营运视听证据等执法场景中，执法人员无法掌握车内实时动态，取证工作陷入被动。车载监管系统功能性停摆，直接动摇了出租汽车行业非现场执法、纠纷溯源的底层取证根基。

（二）场站前端感知资源闲置，存量超脑设备效能未充分释放

目前我市已在火车站、四平东站等交通枢纽布设超脑智能前端感知设备，该硬件搭载高性能GPU芯片，内置基础深度学习算法，具备周界入侵防范、视频结构化提取、远程语音劝离三项基础能力。但现阶段设备仅完成硬件布设，尚未结合交通执法实景完成算法适配，针对非法营运车辆折返识别、异地出租车违规驻点、喊客拉客取证等高频执法场景的智能化研判能力空白，硬件算力与业务需求脱节，存量设备存在“重建设、轻应用”问题。

与此同时，四平职业大学、吉林工程职业学院等城郊高校周边客流潮汐特征显著，黑车非法揽客、出租车随意拒载违停乱象反复反弹，上述区域尚未纳入超脑设备感知覆盖范围，属于技防管控盲区。现阶段仅依靠路面执法人员定点蹲守、流动巡查开展管控，人力成本高、管控时效滞后，难以实现常态化长效治理。

（三）行业全业态监管手段滞后，难以适配隐蔽化机动化监管新形势

出租汽车只是道路运输监管细分领域，当前全市交通全链条监管短板普遍存在：公交泊位社会车辆占道、危险货物车辆擅自偏离核准路线、普通货车超限超载、机动车维修企业非法改装、公路路面抛洒物迟发现迟处置等问题频发。究其根源，现有监管体系始终停留在“人工巡查、人工甄别、人工处置”的传统模式，而当前道路运输经营主体呈现机动化、隐蔽化、跨区域化特征，人机监管能力差距持续拉大。若不抢抓数字化转型窗口期推动监管技术代际升级，行业监管缺位、处置滞后问题将进一步加剧。

二、锚定全域智治目标，构建“看得懂、找得快、判得准”新一代智慧监管体系

本次体系建设总体思路为：依托现有场站超脑感知硬件底座，通过AI视觉大模型完成后端算法赋能，分步补齐前端感知盲区，远期统筹整合出租汽车车载终端数据资源，打通场站路面、车辆内部感知数据壁垒，推动交通执法从“人工肉眼巡查”向“机器自主研判”根本性转变。整体遵循存量激活、增量补盲、一脑多用、车场统管四大实施策略。

（一）厘清技术内核，明确AI视觉大模型差异化优势

相较于基于传统固定规则的小模型，AI视觉大模型依托海量全场景交通视频数据完成预训练，可自适应复杂户外环境，核心具备三大优势：一是多场景精准识别，压降误报干扰。传统算法受雨雪、大雾、夜间低照度、树木光影遮挡影响，违规识别误报率偏高；大模型可自主过滤环境干扰，精准识别开车接打电话、不系安全带、周界违规闯入等行为，保障预警信息真实有效。二是跨模态语义检索，实现秒级溯源。支持自然语言指令检索，输入“红色货车遮挡号牌”“白色轿车定点揽客”等通俗描述，即可从全域视频库中快速匹配目标车辆，解决海量视频人工排查效率低下难题。三是前置主动预警，重塑处置逻辑。由事后倒查追责转变为事前预判、事中干预，可自动识别路面抛洒物、道路人员横穿、车辆异常聚集等安全隐患，实时弹窗推送预警信息，联动前端设备开展远程语音劝导。

（二）统筹存量与增量，双向补齐前端感知管控短板

一是盘活存量算力，实施算法无感升级。坚持“硬件利旧、算法迭代”低成本改造原则，无需更换现有超脑前端摄像头，仅在后端服务器部署交通专用AI大模型。升级后新增非法营运高频折返识别、异地出租车违停驻点、短途绕行揽客等专项研判模型，系统可自主抓取违规线索、弹窗预警，并同步启动远程语音驱离，实现非现场无人化执法。

二是补齐感知盲区，延伸技防覆盖边界。针对两所高校周边管控空白，在客流主要上下客点位增补超脑智能感知设备，统一接入市级交通智慧监管后台。聚焦节假日、晚自习等客流高峰，精准识别非法营运团伙揽客、车辆无序聚集行为，通过远程语音完成无接触劝导。后续按照“先重点、后全域”思路，逐步向城区三甲医院、核心商圈、旅游景区延伸感知网络，织密路面智能防控体系。

（三）统筹车场数据融合，搭建一体化统一运维架构

针对现有出租汽车车载系统全面瘫痪、第三方运维断供风险，立足行业长远治理需求，建议远期分批淘汰老旧车载终端，统一更换符合国标规范的新一代出租汽车智能车载终端，与场站超脑系统共用市级统一后台服务器，破除车内外数据孤岛。

1.新一代出租汽车车载终端十大核心功能

本次终端参照海康威视行业成熟方案，以一体化智能云镜为主机，集成视频采集、北斗定位、主动安全、营运溯源全链条功能，实现人、车、场、事全域数据归集，具体分为十项模块：

一是驾驶员行为动态识别（DSM）。通过车内专用摄像头实时抓取驾驶员面部、肢体动作，毫秒级识别开车吸烟、手持通话、疲劳驾驶、遮挡摄像头、擅自离岗等7类违规行为，触发违规后同步车内语音警示，自动留存告警截图、短视频上传监管平台，固化闭环证据链。

二是前向主动安全预警（ADAS）。依托车前感知摄像头实时研判路况，具备前车防碰撞、红绿灯通行提醒、道路限速识别、实线违规变道四项预警功能，将道路安全管控由事后追责前置为事中动态提醒。

三是车厢全域音视频留存。全覆盖采集车内影音数据，监管中心可远程实时预览、单向监听，全面支撑司乘纠纷调解、交通事故溯源、乘客失物查找。

四是双向语音指挥调度。打通驾驶员与市级监管中心通信链路，支撑平台电召订单下发、应急指令传达，联动顶灯、车内显示屏同步推送营运状态、公益信息。

五是北斗高精度电子围栏管控。划定客运站、高校、禁停路段专属电子围栏，自动识别车辆违规驶入、超时驻点行为，结合高峰客流数据开展运力动态研判，辅助行业运力调配。

六是国标外设一体化集成。全面兼容国家及交通运输行业现行标准，可无缝对接计价器、顶灯、乘客评价器、从业资格刷卡器、空重车翻牌器，全量归集营运计费、乘客评价、人员考勤数据。

七是多级应急安全防护。驾驶员一键报警、车辆碰撞震动均可双向触发紧急告警，同步上传实时位置、车内影音数据，后台自动锁定封存事发时段录像，杜绝关键证据丢失。

八是5G全域数据传输。采用5G全网通+北斗双模定位，保障高速移动场景下视频、定位数据稳定传输，适配公有云、混合云多类部署模式。

九是企业侧终端运维管理。配套后端企业管理平台，涵盖车辆轨迹回放、终端在线监测、远程固件升级、人车档案管理、安全报表自动生成功能，降低企业运维压力。

十是驾驶员人脸准入考勤。上岗前强制人脸核验，比对从业资格备案信息，从源头杜绝人证不符、无证顶岗营运，自动归集出勤台账。

2.车场一体化统一架构核心价值

一是破除数据孤岛。实现场站车外抓拍影像、车载车内影音、车辆行驶轨迹同源归集，执法人员可一键调取车内车外完整证据，补齐非现场执法证据短板；二是化解运维风险。摒弃多厂商分散运维模式，统一后台管理，规避第三方服务商退市导致系统瘫痪的历史问题；三是提升协同效能。车内外违规线索联动研判、统一弹窗预警，实现路面、车内风险一体化调度处置。

（四）拓展全域应用场景，实现一脑赋能交通全业态监管

在出租汽车监管场景成熟落地后，复用AI视觉大模型算力底座，横向拓展交通11大细分业态，构建全域非现场执法体系，实现“一套平台、全域智治”。

1.城市公交监管。依托公交场站、专用道感知设备，搭建秩序、安全、服务三位一体监管体系：自动查处社会车辆占道、公交越线甩站、驾驶员分心驾驶等违规行为；动态分析客流时空分布，精准布设三类定制公交线路。针对高校客流，开通节假日高铁站至高校直达专线；针对文旅需求，开通市区至叶赫那拉城旅游专线；针对大型考试、展会，通过客流预测动态开通应急保障专线。通过公共交通运力扩容，挤压非法营运生存空间，从源头化解重点区域乱象。

2.道路客运监管。覆盖班线、包车、定制客运三类业态：班线客运重点查处站外揽客、不按核定线路停靠；包车客运比对备案合同与行驶轨迹，预警超范围营运、异地长期滞留；定制客运甄别“假定制、真班线”变相违规营运，补齐新业态监管漏洞。

3.普通货物运输监管。整合治超卡口、不停车称重、车载北斗数据，从资质核验、超限超载、动态驾驶三方面管控：自动核验人车营运资质有效性，识别无证营运；实时比对车辆长宽高、总质量数据，查处超限超载；监测12吨以上货车超速、屏蔽定位、疲劳驾驶行为。

4.危险货物运输监管。聚焦资质、运单、行车三维管控：核验人车押运人员从业资质；比对电子运单与实际承运货品一致性；对偏离核准路线、驶入禁行水域道路、关闭定位、遮挡摄像头行为秒级预警。

5.机动车维修行业监管。在维修厂区出入口、拆解工位布设感知设备，对接维修电子健康档案：核查企业备案经营范围，查处无证经营、超范围维修；比对车辆进出厂外观影像，识别车身结构、尺寸非法改装；溯源配件采购台账，排查假冒配件使用；同步管控废机油、废旧电瓶危废存储转运合规性。

6.机动车驾培行业监管。联动训练场摄像头、教练车车载终端：核验场地、人员、车辆备案信息；通过人脸实时核验、轨迹比对打击学时照片代刷、轨迹造假；依托电子围栏禁止场外违规培训，筑牢驾培质量底线。

7.路政与公路养护监管。依托公路沿线AI巡查设备：自动识别占道经营、路面抛洒、护栏破损、路面裂缝等20余项公路病害，抛洒物可实现5秒内预警；核验涉路施工许可文件，查处擅自开挖、增设道口、占用公路管线等违规行为。

8.内河海事水运监管。在二龙湖、东辽河、招苏台河渡口布设可见光+热成像双感知设备，构建船舶、船员、渡口、水域四维监管体系：严查三无船舶、渡船超载、船员违规操作、禁渔期非法捕捞。远景依托四平内陆水系资源，专项论证二龙湖至伊通短途水运公交可行性，远期实现水陆交通共用一套AI监管平台。

9.机动车小微租赁监管。督促租赁车辆加装北斗定位、人脸核验终端：排查未备案私自开展租赁经营、非营运车辆变相出租行为；核验承租人实名登记落实情况；通过轨迹大数据识别车辆随车配驾、变相从事客运非法营运行为。

10.网络预约出租汽车监管。督促网约车平台全面对接省级网约车监管交互平台，全量归集订单、人车、轨迹数据；依托AI模型比对许可台账，筛查无资质人车接单违法行为；针对高铁站、高校重点区域，识别私家车高频短途接单、定点驻点揽客网约车，开展远程劝导溯源。

11.行业综合安全信用监管。归集全业态违规、隐患数据，建立道路运输企业三色信用评价体系，差异化落实抽查频次、准入限制，推动行业安全治理由事后处置向事前风险预判转型。

三、立足全省布局，把握四平先发差异化优势

从全省数字化转型布局来看，当前吉林省交通运输全业态AI视觉大模型规模化应用仍处于空白阶段，暂无地市实现路面场站、车载终端、水陆业态一体化融合管控。我市无需投入高额资金维护早已超期的老旧车载系统，可依托现有超脑前端存量硬件，以极小增量成本完成后端算法升级，快速补齐感知盲区，建设周期短、投入产出比高。

相较于省内其他地市，四平已完成重点区域前端硬件布设，具备天然先发基础。项目落地后，我市将成为全省首个实现交通水陆、客货、维修、驾训全业态AI大模型智慧执法的地市，形成可复制、可推广、可输出的四平交通智治样板，抢占全省交通执法数字化转型制高点。

四、结语与建议

综上，当前传统人海巡查执法模式已无法应对隐蔽化、机动化运输违法乱象，鉴于我市已具备扎实的硬件基础与先发优势，转型条件成熟。为此提出三点建议：一是立即启动项目技术论证、第三方方案评审，细化算力扩容、算法适配、数据对接实施方案；二是分步推进高校周边感知点位补盲、现有超脑设备算法升级；三是纳入全市交通中长期规划，统筹谋划出租汽车老旧车载终端分批替换工作，全力打造吉林省交通运输智慧执法数字化转型示范标杆。