“产品太多了，满眼都是大模型”刚闭幕不久的武汉交博会上，面对琳琅满目的大模型新品不禁有专家这样感叹。

　　年初，DeepSeek带来的技术影响力彻底激发了交通行业的创新热情，一季度以来，各种交通大模型产品下饺子一般接连发布，交通大模型产品潮比之2023年ChatGPT引发的全领域“米乐m6网页版登录入口百模大战”更甚，短短时间内就将市场情绪烘托到了新的高度。

　　在这场市场狂欢中，作为交通大模型“先手玩家”的百度智能云自然无法缺席，大会上百度智能云携全域信控3.0、交通大模型一体机、轻量化SaaS应用等产品亮相展区，以“低部署成本、多模态协同的迭代产品”+“合作伙伴模式”的组合拳回应了用户的关注。风口之下，这样的策略调整有何深意？这套组合拳能否帮助百度智能云成功突围？

　　本次百度智能云展位的产品中，一些已经经历多轮迭代与市场检验，用户并不陌生。

　　全米乐m6网页版登录入口域信控3.0全新升级了“全域感知、全域优化、全域服务”体系，可支撑超大规模城市（1000+信控路口）的一体化市域拥堵治理。信控一体机则全新升级软硬一体架构，采用高可用集群模式，可实现多信号机品牌快速对接，并自带了互联网数据，涵盖统一信控、态势研判及可视化，打造全流程信控业务闭环，具备了开箱即用的能力。

　　产品体系上两者对应着“超大型”和“中大型”城市的差异化信控管理需求。以大城市作为信控产品的目标用户，是因为以往城市拥堵是经济繁荣的象征，所以智能交通建设往往是属于大城市的专利。

　　但在新能源汽车成为新支柱产业的时代背景下，汽车保有量的飞速增长正导致中小城市拥堵的问题日益加剧，车路矛盾不断激化的同时，加强交通管理的需求也在不断增长，此前小城市的拥堵问题却往往被淹没在宏观的叙事当中，被大城市的主流声量所覆盖。

　　好在，这种需求正被越来越多的看见。2024年12月，基于百度地图数据以及其在交管领域积累的一线实战经验，百度智能云发布了“智能信控SaaS平台、交通智能问答SaaS平台、道路隐患排查SaaS平台”等SaaS系列产品，旨在通过纯互联网的方式，轻量化、快速地完成部署，通过互联网数据高效赋能交管信控场景，以弥补以往因没有完善的交通检测手段、警力不足、预算不够、专业化不强等问题造成的管理缺失。

　　一季度以来，这些产品在海口、张家界等城市快速落地，其中部署最早的海口选择了中心城区两个主要路段的约60个路口进行信控SaaS平台的初步应用，已达成路口车均延误下降“14.37%”的效果。

　　对比以往模式动辄成百上千万的投入量级，信控SaaS模式轻量化的规模已经足够支持绝大多数城市的信控工作，且较低的成本不会带来过于沉重的财政负担，因此受到了很多用户的关注。

　　这一模式同样适用于那些对算力要求不高，但对功能需求迫切的专项治理场景。例如西安交警与百度智能云联合研发的“永安君”，经过训练与优化，不仅能提供标准规范、内容统一的咨询服务，丰富群众咨询交管业务渠道，还能用于辅助提升警员执法规范化水平。针对性的解决了交管业务咨询需求日益增长，传统的咨询服务手段难以满足群众需求的问题。

　　据百度方面透露，当前收到了不少城市意向，信控SaaS模式为代表的轻量化信控解决方案年内还将在多个城市进一步落地。

　　除轻量化的部署模式外，百度大模型想要获得用户认可，还要进一步证明其自身的价值。

　　此前不少用户谈及市面上的大模型最大的感官往往是方案大同小异，作用有限，很多功能的开发只能算是浅尝辄止。相较于成本的下降，当前大模型能否在解决问题能力方面取得进步更是用户关注的核心。

　　从实际场景来看，交通管理涉及的不仅是文字信息，还包括大量图像、视频、语音指令和空间地理数据。例如，在违法取证中，模型需识别现场照片中的号牌、行为特征及背景环境；在事故处理环节，民警通常要基于视频分析车辆行驶轨迹，判断碰撞责任；在指挥调度中，现场交警通过语音发出调令、调取摄像头画面，要求模型能够理解语音、识别图像并快速生成文本响应。

　　所以，单一功能的模型已经难以满足交管的复杂需求，未来交管大模型的发展方向，必然是语言、图像、语音、视频等能力的深度融合。

　　4月25日，Create2025百度AI开发者大会上，李彦宏对开发者说，“只要找对场景，选对基础模型，有时候还要学一点调模型的方法，在此基础上做出来的应用是不会过时的”。他强调，“没有应用，芯片、模型都没有价值。模型会有很多，但未来真正统治这个世界的是应用，应用才是王者。”这一观点也被贯彻到了百度智能交通的构建理念当中。

　　基于全新迭代的交通大语言模型与交通多模态大模型底座，百度智能云正推动大模型从语言理解向综合感知与智能决策跃升。功能上，百度智能云挖掘了视觉大模型+交通视图增强解析平台、多模态大模型+隐患排查、交通大语言模型+公众智能问答等组合，再一次拓展了大模型的能力边界。

　　对交警用户来说，大模型智能体的升级能使大模型不再只是写材料的工具，而是可参与实战、辅助决策的“虚拟助手”，真正实现“看得见、听得懂、说得清、调得快”，成为智慧交管体系的核心引擎。例如针对复杂的智能信控场景，百度智能云推出突发拥堵检测智能体，升级后可基于多模态大模型，融合视频、互联网等多源数据对突发拥堵事件进行主动发现，拥堵警情由人工巡检转变为系统自动检测，大幅解放人力。还有方案优化、特勤制作等智能体应用的升级，都切实提升了用户的工作效能。

　　在首都北京车水马龙的朝阳站附近，交通工程师正以对线;的方式重塑城市脉络。以往需要工程师团队数周实地勘察，进行数据采集、模型构建、方案验证的过程，随着交通工程师在系统中输入为姚家园路路口设计优化方案，北京交警基于百度交通大模型的能力快速搭建路口AI助手，在1分钟内就生成了包含16个维度分析的专业报告，并通过多轮自然语言交互动态调整配时方案。多模态能力的升级正把此前行业对交通大模型的美好设想变成现实。

　　有了低部署成本+智能体应用的迭代产品加持，百度还需要一个桥梁与纽带，沟通交警用户补齐最后一块短板。

　　2024云智大会上，百度同一批国内智能交通领域优秀企业共同启动了“百度智能云交通大模型创新产品推广计划”，概括来说，该计划就是百度智能云负责提供大模型基础技术能力和互联网数据，由生态伙伴们在此基础上开发应用并进一步推向市场。

　　这也是当前百度智能交通团队内部迫切希望向外界传递的一个信号，百度智能云正在改变此前的全包全揽的项目模式，回到专注提供大模型底层能力的舒适发力区。

　　对于百度智能云而言，合作伙伴的价值不仅体现在基础的信号调优能力，更关键的是其是否拥有一个相对稳定且专业的本地团队。一方面百度在技术上提供了强大的大模型与数据底座，但最终能否将这些能力转化为契合用户需求的解决方案，还需要本地团队以交通专家的角色完成二次开发与策略制定；另一方面交管项目往往涉及大量现场协调、数据接入与部门沟通，本地团队更熟悉当地政策、数据接口、施工单位及政府流程，能在第一时间响应用户需求并快速落地实施。

　　通过与地方企业、高校、系统集成商合作，能够帮助百度快速适应不同城市的管理体制、数据资源和业务需求，实现因地制宜的解决方案落地。

　　而对于合作伙伴而言，百度智能云同样是一座宝山，其不仅拥有强大的AI底层技术和交通大模型，还具备海量地图、定位、交通流量等底层数据，通过百度智能云提供的大模型能力接口，合作伙伴可接入成熟的交通大模型、多模态识别、图像解析、智能问答等核心能力，大大降低了自研成本，还可快速获得交通流量、事件分布等高价值基础信息，可以极大压缩采集成本。这些能力的获得，对合作伙伴的转型与升级同样重要。

　　借助百度智能云的数据能力与底层引擎，合作伙伴及交警用户可在统一的空间底图基础上，快速集成本地化数据，灵活搭建业务模块，实现所需功能的高效定制化开发。

　　例如2024年国庆假期期间，百度地图就联合浙江湖州交警共同发布了高速异常轨迹预警功能。针对以往极易诱发连环碰撞且难预判的路面塌陷等突发险情，百度地图运用交通出行大数据精准跟踪高速公路上的高危异常驾驶行为，包括异常停车、低速缓行、长时间超速行驶等，在检测到异常轨迹之后，平台可以面向道路交通管理人员，发出即时的点位预警信息。在发生异常事件上报后，可联动最近的视频监控设备核实事件，并在后方实现秒级围栏预警，预防次生事故的发生。

　　3月21日，百度地图官宣其核心API全面兼容MCP协议，成为国内首家兼容MCP协议的地图服务商，在开放生态共建的道路上，百度再前行一步。

　　当前，交管大模型的落地进程正在不断加速，交通治理正逐步迈入智能化的新阶段。

　　从绝大多数交警都用的上，用得起的轻量化信控SaaS平台，到多模态突破的功能升级，百度智能云正同伙伴一起，将交通大模型从概念落地为生产力。

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