提起县城，你的第一印象是什么？低矮的楼房？无序的街道？还是每逢假期拥堵不堪的市集？

       在近日举办的“助力区域经济高质量发展-交通大模型赋能县域经济新质生产力创新应用研讨会”上，百度智能云发布了基于千帆大模型平台的县域城市智能交通信控框架，并宣布成功落地全国首个县域动静态融合交通大模型场景。

       县域+交通大模型，第一感觉让人有种大材小用的既视感。当下，中国县域交通发展情况如何？县域是否需要交通大模型？

       一、2800个县城的交通问题

       事实上与刻板印象相悖，随着又一轮城市化浪潮略过，中国县城的面貌早已焕然一新。

       2022年，中国县域经济总量高达46.7万亿元，占全国GDP近四成，发改委提出的《关于推进以县城为重要载体的城镇化建设的意见》使得县域经济进一步升温。据此前赛迪顾问发布《2024中国县域经济高质量发展研究》显示，从2013年到2023年，我国全年地区生产总值超过1000亿元的“千亿县”数量从9个增至59个，这些千亿县以全国1.2%的陆地总面积和4.5%的常住人口贡献了全国7.6%的GDP和10%以上的规上工业企业产值。县城，正在成为新的经济增长点。

       但伴随着经济总量的增加和城镇化进程的加快一起到来的，是县城出现越来越多的交通问题......

       截至2023年，中国县级行政区划单位共计2844个，这些县城大多市政公用设施建设尚不完善，诸如路网容量不足、停车场建设滞后、客运站设施落后等问题普遍存在，这导致了交通问题的加剧。

       更重要的是，在县域产业经济快速成长的政策风口下，不论是承接大城市功能外溢和转移产业还是依托现有产业基础强化县域产业专业化发展，都需要好的市内交通条件作为基础与支撑。

       不论是为了满足人民日益增长的需求，缓解人口流出的压力，还是为了支撑产业的高质量发展，县城都必须重视交通基础设施的建设和公共服务水平的提升。

       二、县域交通治理的河间经验

       以位于河北省中南部的河间市为例，1990年撤县设市的河间拥有80万左右人口，处在京津冀发展圈，是华北东部沿海重要的交通节点，京广线、保沧高速、国道106、337、黄石高速在河间交汇，地缘交通发达。

      但近年来，随着河间车辆保有量的快速上升，城区出行与交通管理面临着越来越大的压力，东西方向的早晚交通流潮汐现象明显，中心城区停车供需矛盾日益突出，而城市的道路宽度和停车泊位由于历史规划的原因，并不能同步快速增长。

       有体验过河间交通的驾驶员反映，此前进出河间的关键路口上拥堵尤其严重，有些时候甚至需要等待3-5个红灯周期才能通过。

       如何能在空间优化提升有限的情况下，提升城区道路通行能力和停车泊位供给，是河间城市动静态交通面临的难点，也是当下中国2800+县城的共同难题，为了缓解高速发展带来的车路矛盾，近两年河间市做了诸多有益尝试。

       2024年3月，河间市基于百度智能云千帆大模型平台，通过多模态数据的接入和预训练，并进行精调和反馈强化学习，形成适应于县域城市的交通大模型智能底座，并开展了城区全域的动静态交通治理。

       首先是城区内的几个关键堵点，据河间市交警大队指挥中心主任田明月介绍，在河间城区的主干道上有四大复杂路口。其中大钟路口的日均车流约2.2万辆，国际路口的日均车流约1.6万辆，交通压力较大，也是市民交通体验感下降的主要原因。

       针对复杂路口拥堵，河间首先从空间道路渠化入手，将路口通行空间做到最合理化，之后融合雷视感知数据和互联网交通数据，通过交通大模型加持下的AI信控平台，实现自适应配时优化，当前上述路口动态优化方案日均变化317次，方案下发成功3173次，通过这种绣花式的精细化管控，使得车均延误下降15%，停车次数下降11%，最大化提升了路口的车辆通行能力，打通了主干道的堵点。

       在影响城市通行的静态停车领域，河间市联合百度智能云 ，通过高位视频技术，实时收集泊位数据并与百度地图实现无缝链接，推出了中心城区泊位一张图系统，实现了城市中心城区停车导航的车位级精准引导，这一举措极大的强化了停车信息的C端触达能力，让市民在寻找停车位时更加便捷、高效，极大地提升了停车资源的利用效率，有效增加了泊位供给，缓解了僵尸车长期占用公共资源并影响道路通行的问题。

       田明月表示：“AI+智能停车”的模式通过整合汇聚全市不同主体停车数据，实现停车数据信息互通共享，盘活了全市停车资源，很好的改善了停车状况。

       据悉河间市的智能交通管理改造仍在进行，部分城区主干道干线试点道路还可实现数智绿波通行，绿波道路车辆停车次数降低20%+，提升了车辆平均速度10%+，进一步改善了交通出行环境。

       三、县域交通需要专属方案

       当下，县域级城市正处于新的发展时期，但其交通在出行规模、资源配置、数据结构等方面与大中型城市仍存在很大的不同。

       百度智能云交通解决方案高级架构师安艳召介绍，通常情况下县域城市城区相对较小，其交通流具备地点固定性与时间规律性，城市中的主干道、交通要道往往可以在较快的时间内聚集大量的车流和人流形成拥堵。部分县域城市道路建设相对滞后，道路网络不完善，公共交通系统不完善，导致市民出行不便，进而增加了私家车的使用率。

       同时，大多数县城的智慧化、数字化道路基础设施严重缺失，交通管理仍处于“人防”的初级阶段，在秩序管理方面无法及时掌握辖区交通情况，更无法有针对性地加强管理。而相较于大中城市，县域交通管理人员配置又往往比较紧张，面对有限的人力资源，如何高效管理交通成为县域政府的一大挑战。

       因此，县域智能交通建设不能完全照搬大城市交通发展规划经验，需要探索一套适合自身发展的城市交通规划体系，但当前的智能交通市场中，缺乏针对县域交通特点的方案。

       此次百度智能云发布的基于大模型的县域城市智能交通信控框架，就是希望依托大模型平台的能力，根据县域城市交通流特性，实现全域交通预测、城市级调度和场景化实时优化的自适应控制。

       该架构通过引入互联网交通大数据，大模型融合互联网地图动静态数据、出行轨迹大数据和道路外场设备感知数据等多源异构数据，全面感知交通运行体征，围绕交通拥堵、出行规律，建立对区域内交通运行实时态势、交通流运行特征、车辆出行特征、拥堵规律特征的研判认知。

       河间正是在这套框架的辅助下，顺利开展了县域交通精细化管理升级。

       那么，百度的大模型技术为这套县域智能交通信控框架带来了哪些提升？相较于传统自适应控制，加持了大模型平台能力之后有哪些不同？

       安艳召告诉赛文交通网，大模型的优势在于深度学习与数据处理能力，利用深度学习技术，能够实时处理和分析海量的交通数据，从而更准确地掌握交通实时态势。基于深度学习，大模型还可以基于历史数据和实时数据的综合分析，预测未来某个时间段的交通流量和拥堵情况，从而提前调整信号灯的配时方案，相比以往的感应控制和自适应控制更加科学和合理，在多源数据融合，城市、道路个性化与定制化等方面，大模型的参与也带来了极大的便利与提升。

       四、写在最后

       当下，县城建设已经成为了扩大内需的重要引擎，实施扩大内需战略、促进形成强大国内市场，是新形势下推动高质量发展的战略选择。“郡县治，天下安”这句俗语正在成为当下中国县域经济的真实写照。

       根据赛文研究院对2019、2020、2021、2022连续四年城市智能交通市场的投资抽样数据显示，近年来不论是项目数量还是市场体量，县域级智能交通都增长明显。即使是在2023年，行业传统主战场受宏观经济因素影响表现乏力，县域级智能交通市场规模仍不降反增，延续了增长趋势。

       这也说明交通问题不是一地一县的个例，县城对于交通精细化管理的需求正在爆发。

       河间市作为典型的县域城市样板，与绝大多少县城一样面临着资源相对有限、发展空间相对紧凑的挑战。百度智能云县域城市智能交通信控框架在河间的成功应用，证明了其可以更好为县级城市治理提供强有力的智慧支撑。

       据悉，在今年9月25日即将召开的百度云智大会智能交通论坛中，百度智能云还将发布其ACE智能交通引擎4.0。作为智能交通行业发展的见证者和亲历者，我们期待百度智能云为智能交通更多细分交通场景带来大模型的新质力量。