随着城市化进程的加快，城市规模不断扩大，人口和车辆数量急剧增加，交通拥堵、交通事故等问题日益严重。传统的交通信号控制方法，如固定周期的信号灯控制、人工指挥等，已经难以满足现代城市交通的复杂需求。近年来，人工智能技术的蓬勃发展，特别是大模型的出现，为交通信号控制领域带来了新的机遇和变革。
一、大模型发展现状及优势
1.1 发展现状
大模型的发展历程可以追溯到2017年Transformer架构的诞生。在此之前，大模型的研发主要有两种不同的模式：一种是科研人员试图从架构层面挖掘世界的规律，期望构建出一个能够涵盖所有规律的框架模型；另一种模式则是以BERT模型为代表的参数型架构，它利用海量的参数来记忆世界的规律，通过对大量数据的学习，让模型具备强大的知识储备和处理能力。
谷歌推出的Transformer架构在大模型发展进程中具有里程碑意义。它证明了像BERT这种类型的大模型在性能表现上更为出色。此后，大模型便沿着这个方向不断进化，其中ChatGPT的出现更是引发了全球范围内的广泛关注。
1.2 模型优势
与ChatGPT等美国大模型相比，DeepSeek具有多方面的显著优势。在准确性方面，DeepSeek表现出色，能够提供更为精准的回答和结果。更为重要的是，在涉及中国专业性知识时，DeepSeek的准确性更是远超其他模型。
二、大模型在智能交通信号控制中的应用
2.1 针对传统信控模式的痛点
随着汽车保有量的持续增长，道路交通管理的复杂度呈几何级上升。传统信号控制模式存在以下痛点：
- 被动响应机制的低效性
- 局部优化的局限性
- 人力经验的依赖性
2.2 大模型如何破解信控难题
针对上述痛点，佳都科技通过自主研发的佳都知行交通大模型，结合AI智能体技术，建立了一套预测、决策、优化的全流程闭环系统。该系统具备以下核心能力：
- 多源数据接入能力
- 聚焦大模型，如时空决策大模型
- 利用历史交通指标、信控方案等数据进行预训练和学习
- 分析路口、路段甚至是区域的交通运行态势及运行规律
- 预测未来短时和长时的交通需求、交通状态
- 生成合适的信号配时方案
三、案例解析
3.1 银江技术
银江技术凭借在人工智能领域的深厚技术积淀、场景化落地能力及行业影响力成功入选2025杭州AI人工智能企业TOP100榜单。其打造的HERO全域交通AI控制系统，以人机协同为核心理念，深度融合大数据与AI算法，通过近百套核心算法，实时优化信号灯策略。
3.2 航天大为
航天大为新一代交通信号控制系统，对软件和硬件进行了全新的重构，信号控制理念也有了全新的蜕变。该系统通过将电警卡口等信息的脱敏加工，获取车辆轨迹数据，并将其有效应用到系统层面分析中，为方案生成和区域控制提供良好的基础。
四、总结
大模型在智能交通信号控制领域的应用，为解决传统信控模式的痛点提供了新的思路和解决方案。随着技术的不断发展和完善，大模型将推动智能交通信号控制迈向新的高度，为城市交通提供更加高效、安全、便捷的出行体验。