在人工智能技术革命浪潮中，同济大学交通学院（简称学院）积极拥抱新变革，推动产学研深度融合。学院充分发挥学科优势，将前沿大模型技术融入道路运维管理体系，携手上海市道路运输事业发展中心，推出基于DeepSeek大模型的“云路助手”智能平台。该平台依托学院在交通工程领域数十年的技术积淀，创新构建了知识/数据智能问答、养护决策支持、运营事件管控三大核心模块，实现了AI技术与交通基础设施管理的有机融合，标志着学校在智慧交通领域的研究应用取得突破性进展。

打造“知识中枢” 实现海量知识随心问答

“‘云路助手’智能平台以打造‘行业知识中枢’为目标，全面整合道路运输行业资源。”据同济大学教授、项目总体负责人杜豫川介绍，该平台深度融合150部政策法规、100余项地方标准与200万条历史管理案例，同时充分利用上海市道路运输事业发展中心云路智慧平台所构建的涵盖4434项业务表单的数据湖，以及学院交通仿真实验平台经16亿次场景推演产出的数据，结合DeepSeek强大的逻辑推理能力，形成了覆盖道路运维管理全周期的庞大知识库。

此外，“云路助手”智能平台还创新设计双通道输出机制，打破了传统的检索模式。“面对确定性任务，例如规范条款查询，该平台可直接调用知识库生成结构化响应；针对开放性任务，例如特殊病害处置建议，该平台可激活深度思考模块，借助思维链技术模拟专家决策路径，并通过联网搜索补充最新技术文献，提升模型的专业性及自主更新能力。”同济大学副教授、项目技术负责人刘成龙说。

发挥智库优势 助力道路养护能效升级

为提升道路养护工作的智能化水平，研发团队在DeepSeek的深度学习与强化训练的进程中，以500余本管养规范、数十万病害案例、百余项行业标准以及学院数百项教学与专家决策案例作为基础数据，紧密结合道路病害识别、应急抢修记录等实战数据，对“云路助手”智能平台进行深度赋能，将其升级为“道路养护专业智库”，有力推动道路养护工作从被动响应问题向主动预判潜在风险转变。

在“更智慧”的同时，“云路助手”智能平台还让道路养护工作“更高效”。据介绍，DeepSeek大模型的部署，让传统数据湖内的复杂内容被智能自动拆解为多个易于执行的简单任务。通过灵活调用多个基础功能模块，“云路助手”智能平台初步实现了“语义理解—任务拆解—自动执行”的技术模式革新。“如今，管理人员仅需输入‘上海市近期哪些道路的技术状况需要重点关注’，便能触发精准的任务分解流程。”刘成龙说，“以往需在5个不同系统间来回切换操作的设施管养流程，借助开放式语义指令，仅通过‘提出需求—查看方案—确认执行’三步闭环即可完成，大幅简化工作流程，显著提高道路养护工作效率。”

构建“智慧管家” 辅助全量事件快速决策

借助DeepSeek大模型技术的“云路助手”智能平台，通过融合道路运输管理政策法规、海量历史事件案例、实时视频流以及物联感知数据，为道路设施管理体系构建了养护运维的“智慧管家”。

据介绍，该平台拥有强大的感知能力，能够精准、迅速地识别道路上的异常状况，如路面上遗落杂物、施工区域缺失警示标志等。一旦发现问题，平台便会立即调用部署在边缘端和中心端的智能识别算法，在极短的时间内对问题进行全面分析，并为管理人员生成一份详尽的纵览报告。

与传统人工模式相比，依托大模型的“管家模式”大幅缩短了问题发现与解决的时间差，实现了决策效率的提升，有效推动道路运输管理向“智能感知、精准研判、多向协同”的智慧化闭环新阶段迈进。

下一步，学院将深度挖掘数据要素价值，创新服务应用场景，持续为“云路助手”智能平台注入创新动能，依托DeepSeek大模型的持续迭代升级，助力上海道路运输管理全面实现“一网统管、一屏观天下”的目标，为超大城市交通治理现代化提供“同济方案”。同时，学院也将充分发挥多学科交叉优势，深化与行业主管部门的产学研协同创新，通过构建“政—企—校”三位一体的创新生态，推进智能算法研发与应用落地，推动更多科研成果转化为现实生产力。

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