过去，每个早高峰，长海医院主大门前的长海路总是堵得令人头疼。
除主大门，该院在长海路上还设有门诊、急诊、地下车库的出入口。拥堵时的道路情况是这样的：自西向东的两条车道上，临近长海医院的一侧车道明显拥堵，除了排队驶入医院停车场的车辆，还有出租车和网约车临时停靠上下车，另一条车道上，公交车、早高峰车辆混行，缓慢前进。
车流一再堆积至长海路恒仁路路口，甚至更西边的长海路黑山路路口。“路口南北向的绿灯空放的情况不少，就是说虽然信号灯绿了，但前面的车子过不去，后面的车子也无法前进。”杨浦公安分局交管支队三大队民警黄浩敏说，该路段早高峰大约从7点持续到9点。
去年9月，“交通治堵智能体”投入使用后，情况变得不同。
在研判分析了路口交通数据后，智能体给出了一个治堵方案：设置潮汐车道。早高峰时段，自西向东车道扩展至三条，长海路变成了双车道通行、单车道缓行状态。
方案实施后，数据显示长海路平均车速从17.5公里/小时提升至26.4公里/小时，路口流量同步上升19.1%。“现在早高峰大约在8点半就结束了，我的工作压力也减轻不少。”民警黄浩敏说，“过去我要一直在路口压车，避免自西向东的车堵在路口，影响其他三个方向的车辆。现在只需要引导机动车进入潮汐车道，同时可以更多留意非机动车情况。“
上海这座超大城市的精细化治理，正在人与智能工具的协同发力下寻找新解法。
“AI交通治堵智能体”的投入使用并非一蹴而就。交管总队陆卓亮介绍，这一系统建立在2021年启动的“易的PASS”道路交通管理系统基础之上。第一步是道路数据的采集，系统汇聚了全市道路的全要素信息。这是一项重要但艰巨的基础工作，为后续还原车辆的行驶轨迹，判断全域车流的出行需求提供核心数据支持。
第二步是需要让它理解数据，回答“哪里堵、为什么堵、怎么疏堵”的问题。融合多类AI基础大模型能力，以路口溢出场景为例，传统算法通过在视频中画检测框来判断拥堵，但大车右转必停、车辆礼让行人等情况会造成大量误报。研发团队投喂了数十万张图片，告诉大模型什么情况是正常停车、什么才是真正拥堵，告警准确率大幅提升。更关键的是，系统还能通过多模态识别，学习民警在路口的管控策略——比如绿灯时民警用手势拦停后续车辆、等前方车辆走完再放行，这叫“先控后放”；或者先放一部分车过去、快堵了再拦停，这叫“先放后控”。
第三步是教会智能体像交警一样思考。当它发现路口拥堵时，会按“先看情况、再查数据、分析原因、给出对策、回头检验”的步骤来走。比如调整红绿灯时长，智能体会一口气算出二三十套不同的方案，然后放到仿真系统里模拟运行，看每套方案下车辆跑得顺不顺、排队排得长不长，据此打分。得分高的方案和得分低的方案都会反馈给它继续学习，让它慢慢摸清门道，哪些做法管用，哪些不管用。经过反复训练，方案真正能用得上、效果可靠的比例从74%提高到了86%。除了调红绿灯，智能体还能提出更大的改动建议，比如设置潮汐车道、借对向车道通行等，以往这些都是经验丰富的民警才能想到的办法。
“智能体像是老师傅带新民警”，陆卓亮觉得，过去优秀的技战法往往只停留在纸质简报里，人去学、去吸收的能力有限，每个路口情况又不一样，很多好经验就此沉没。现在，这套知识库把全市最优秀的交警经验沉淀下来、提炼出来，同时通过全域数据的综合分析，能够推出一个区域层面的较优解。从此，民警做决策时，背后站着的是全市经验的总和。
在智能体落地应用的场景中，最富有成效的一点是信号灯控制方案。过去，信号灯的调整需要人工操作，“早晚高峰的时候，我要一直盯着屏幕，随时增减某个路口的红绿灯时长。”杨浦交管支队民警范芮说，但人工调整的局限也很明显，一个民警往往只有盯住眼前的几个路口，对上下游，尤其是跨区交界处的车流联动很难做到全面把握。
智能体介入后，范芮觉得信号灯时长的调配变成了一件高度智能且“无感”的工作。系统每5分钟滚动分析一次数据，实时判断路口是否需要干预。如果判断需要调整，它会自动生成方案，在方案执行前再复核一次，确认需要后直接下发至信号灯控制系统，“大大节省了人力”。
另一个优势在于管理边界的打破，以高架与地面联动为例，中环国和路下匝道是五角场区域的重要通勤节点。过去，地面支队关注地面畅通，高架支队关注高架畅通，各管一段。智能体则打破了这个职能边界。它会综合分析高架主线通行速度和下匝道排队长度，自动调整地面路口信号灯，让下行车辆快速疏散，原则是“快下慢上”——高架能下来才能上去，整体通行效率才能提升。管理边界的打破，不仅能够改善区域交通，更是全域路网统筹优化的一大进步。
目前，该智能体已在全市1200余个路口、15条重点路段、5个核心区域规模化落地，治理后单点路口、路段、核心区域平均车速分别提升4.1%、14.3%、12%。
未来，智能体还将向商圈等专题场景延伸。杨浦五角场商圈正在作为首个商圈智能体进行学习和训练，因商圈交通有其特殊性，车流集中在工作日晚间和双休日，待杨浦五角场的知识库总结提炼完成后，可推向全市其他主要商圈，这意味着智能体正从“一个路口一个方案”的个案响应，进化为“一类场景一套知识库”的批量复制能力。
道路不够用，这个问题将伴随上海机动车注册量的增加日益突出。在路网难以大规模扩容的情况下，如何分配好现存的道路资源、平衡好各方出行需求？具有全盘感知、动态推演能力的AI或许能给出更好的答案。
“AI交通治堵智能体”正在持续印证这一点。
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