人工智能大模型技术爆发，带来了自然语言理解、深度推理等方面的突破，同时大模型与传统AI领域的结合，进一步加强了AI技术的泛用性、准确性和可扩展性，为“人工智能+”落地提供了更高效的路径。
6月20日-22日，华为开发者大会2025（HDC2025）于东莞松山湖成功举办，在“盘古重塑千行万业”高峰论坛上，东莞市交通投资集团有限公司在东莞市人工智能大模型中心支持下，引入华为云盘古CV大模型打造的“交通事件检测大模型”荣获“盘古先锋奖”，该产品创新之处在于将AI大模型引入交通管理场景，实现高速抛洒物、违停行为、路面裂缝的智能化识别，为高速公路安装“火眼金睛”，树立了“智慧高速”的发展样本。
传统AI视觉方案应用受限，CV大模型成破局关键
违章行为、道路病害是交通管理重点关注的领域，与交通安全、运行效率和公路寿命息息相关。近年，我国高速公路系统大力推进智能化与信息化融合、绿色可持续发展和综合交通一体化，在世界范围率先探索AI视觉技术在交通管理方面的应用，取得了一定成效。
但新的问题也随之涌现：传统视觉方案跨场景复用能力较差，而且建设一个监测平台就要部署一套算力环境，导致资源投入成本过高。此外，传统方案不具备识别多样化的道路病害缺陷的能力，应用场景非常单一。
大模型技术打破了“任务专用模型”的传统模式，可提供跨任务的泛化能力，实现“一次训练，少量微调，多场景复用”，降低了开发成本，而且带来更强的多场景泛化能力，成为传统视觉方案的破局良方。华为云盘古系列大模型发布后，东莞交投注意到盘古CV大模型小样本、高精度、高效率的优势，能够基于海量图像、视频数据和视觉基础模型，打造适配多样化场景的视觉解决方案，双方在技术、平台、算力等方面展开合作。
大模型中心加速AI落地，打造交通管理智能化应用
有了图像数据、CV大模型和视频源，企业如何“手搓”专属大模型？东莞市人工智能大模型中心扮演了提供基础设施和工具平台的角色：收集到训练数据后，大模型中心支持管理与发布多版本数据，根据不同的业务场景进行模型训练开发，让模型具备识别高速抛洒物、车辆类别、道路裂缝的能力，将训练好的模型进行部署后，调用模型能力并结合最终业务场景的集成开发，接入视频流后即可对其进行推理分析，最终生成监测结果，如此就形成一个完整的“交通事件检测大模型”解决方案。
相比传统AI视觉方案，交通事件检测大模型仅需小时级就可以训练出新的交通检测场景模型，同时车辆及抛洒物等场景达到96%的测试准确率，并且新增8个道路病害场景识别，大幅拓展了应用覆盖面。东莞交投的探索实践，推动了交通管理从传统的人工模式向智能化、自动化模式转变，能够有效提高交通管理的效率和水平，降低交通事故的发生率和拥堵程度，具备缓解城市交通压力、保护出行交通安全的积极意义。
此外，东莞人工智能大模型中心依托华为技术底座建设，通过提供高性能算力和平台，能提升30%训练效率，将大模型应用开发周期缩短90%。据悉，东莞交投后续将依托大模型中心和盘古大模型，进一步拓展桥梁、隧道等环境监测，以及烟雾检测、行人检测等场景，为行业沉淀和共享模型知识和解决方案，为东莞交通行业的全面智能化发展打下坚实基础。
从中可见，要打通大模型的生产流程，算力基础设施、训练推理平台等全流程支撑缺一不可，区域大模型中心正在成为AI应用落地的加速器。面向未来，东莞市人工智能大模型中心携手华为云将助力东莞交投打造更高效、智能、安全的交通运营管理体系，也为更多地方区域打造大模型中心等基础设施，服务“人工智能+”战略大局，为千行万业数智化转型注入更多动能。
