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　　在智能交通的浪潮下，DeepSeek这一AI工具自发布以来迅速受到各地交通运输部门的青睐。从纵深分析来看，各级交通运输局和得力的公共服务单位正纷纷参与到AI应用培训与讲座的行列中，旨在实现更高效的运营管理。以七个省份的交通运输厅为领头羊，他们早已开始进行了本地化部署，包含部分地市交通运输局也在行动。

　　虽然DeepSeek开源、部署成本较低，但据悉当其真正运行时，所需的算力和电费支出也并非小数。由此，以下几个问题便浮现：本地化部署是否确有必要？可以仅由部省级单位来训练专业模型吗？算力中心的统建是否可行？此外，面对AI应用需要处理的大量数据，当前的数据格式是否已达统一？是否需要数据清洗？

　　即便DeepSeek在公文写作、PPT制作及执法文书生成等方面表现优异，但在没有本地化部署的情况下，数据安全问题依然是不可忽视的。与公安系统相较，交通运输系统对DeepSeek的接受度和应用速度显然还有待提升，但支撑其广泛应用的潜在收益毋庸置疑。

　　湖南省交通运输厅的信息专家乔川龙博士认为，交通运输领域的软件小模型将会更有本地化应用的潜力。具体来说，诸如综合行政执法、12328热线及安全生产检查等场景，AI可以接手那些重复性、单调的“脏活累活”，减轻一线工作人员的负担。

　　进一步探讨，基于ITS114的资料，交通运输小模型的实际应用场景包括：执法巡查时，AI能够整合车辆监控与轨迹数据，实时反馈违规行为；在制定执法文书时，人工智能为执法人员提供法律法规查询；在公路养护中，DeepSeek能对道路病害图像进行实时分析，精准定位维护区域；AI技术还能够赋予无人机和智能机器人独立巡查能力，自动监测诡异行为及交通事故；而在应急管理方面，通过整合法规与应急预案，AI可以快速生成相关公文草案。

　　近期，沿着这一趋势，江浙地区信息化培训活动频繁，各地交通运输部门积极参与，努力提高AI技术应用能力。例如，江西省交通厅举办了关于DeepSeek在政务服务中的应用价值的讲座；上海市交通委与经济信息化委联合组织系列培训会议，分享了如何构建云端与端侧模型，推动全场景落地。

　　当然，AI技术的发展离不开数据思维的强化，随着智能交通AI系统的不断改进，交通运输业务与自动化将更加紧密结合。通过有效整合数据，交通运输系统内部应当加强跨部门的联动，提升模型的互动效能，以充分利用一线业务人员的经验，形成“感性认知与模型能力”的乘数效应。

　　面对这些创新实践，确实需要进一步探讨哪些具体的业务场景更适合本地化部署，以促使AI在交通运输的落地应用更加高效、并实现个性化定制。DeepSeek的前景值得期待，它不仅将在技术上推动行业的发展，也将提升我们日常出行的安全和效率。返回搜狐，查看更多