狙翎刷图加点: 未来的期望,面临的都是哪些挑战?《今日汇总》
狙翎刷图加点: 未来的期望,面临的都是哪些挑战? 2025已更新(2025已更新)
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狙翎刷图加点: 未来的期望,面临的都是哪些挑战?:(2)
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中新网上海3月31日电 (记者 许婧)记者31日从同济大学获悉,在人工智能技术革命浪潮中,同济大学交通学院积极推动产学研深度融合,携手上海市道路运输事业发展中心正式推出基于DeepSeek大模型的“云路助手”智能平台。
此次研发的"云路助手"系统,依托学院在交通工程领域数十年的技术积淀,创新性地构建了知识/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。
随着DeepSeek大模型的部署,传统数据湖内的复杂内容被智能地自动拆解为多个易于执行的简单任务。该平台通过灵活调用多个基础功能模块,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。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”这简洁高效的三步闭环即可完成,大幅简化了工作流程,显著提高了道路养护工作效率。
基于DeepSeek大模型技术,“云路助手”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起养护运维的“智慧管家”。
借助DeepSeek大模型技术的“云路助手”,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,如路面上遗落的杂物、施工区域缺失的警示标志等。一旦发现问题,“云路助手”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。
大模型的“管家模式”与传统的“人工模式”相比,决策效率提升,大幅缩短了问题发现与解决的时间差。推动了道路运输管理向“智能感知、精准研判、多向协同”的智慧化闭环新阶段迈进。
据悉,同济大学交通学院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,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"注入创新动能。(完) 【编辑:张子怡】
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