问题——机动车规模持续攀升叠加道路资源约束，使交通拥堵成为超大城市治理的突出难题。
上海机动车保有量持续增长、城市道路供给受限，早晚高峰、医院商圈和重要节点路口的排队溢出、车道失衡等现象更易诱发连锁拥堵。
如何在既有路网条件下提升通行效率、降低突发拥堵对整体运行的扰动，考验城市治理的精细化和响应速度。
原因——从治理实践看，拥堵既有“结构性矛盾”，也有“运行性触发”。
一方面，医疗机构、轨交枢纽、学校周边等出行刚性需求集中，停车供需不匹配、临停上下客频繁等因素易导致排队回溢。
另一方面，路口信号控制长期依赖有限指标或固定配时，难以全面刻画“车流—车道—停车—行人”多因素耦合关系；遇到“路口滞留”等突发情况时，传统系统在发现、研判、生成方案到落地执行之间存在时间差，容易错过最佳处置窗口，造成拥堵扩散。
影响——拥堵治理效率的提升，直接关系城市运行成本和公众出行体验。
此前上海已建成交通研判系统，可对“哪里堵、为什么堵、如何缓堵、效果如何”进行快速判断，但对突发性拥堵仍存在告警不够及时、信号方案适配性不足、部署周期偏长等短板。
治理链条的“发现慢、决策慢、落地慢”，容易使局部问题演变为区域性拥堵，进而影响公交准点、应急通行和城市物流效率。
对策——以技术赋能提升“秒级预警、即时处置、可持续迭代”的治理能力。
2025年3月，上海市公安局交通警察总队在既有系统基础上，推动交通治堵大模型在重点拥堵路口试点应用，并逐步扩展。
其核心思路是面向典型场景进行成因梳理和能力训练：一方面针对“路口滞留”等情形开展识别训练，实现自动告警；经过多轮优化，拥堵告警准确率提升至较高水平。
另一方面，汇聚道路结构、信号配置、标志标线、拥堵成因及疏导策略等大量交管知识，推动模型具备生成交通信号控制方案的能力，并通过持续迭代使方案更贴近一线处置经验和交通组织规律。
由此带来三方面变化：告警响应由原先5至10分钟缩短至5至10秒，形成实时预警；方案生成从依赖单一指标转为融合多源信息与实战策略，提高可用性；执行时效由以往1至2周压缩为实时下发，显著提升处置效率。
前景——从单点突破到区域协同，智慧治堵正向规模化、体系化迈进。
数据显示，截至去年12月底，该模型已在全市360个路口投入应用，路口平均车速出现整体提升。
以杨浦区长海路与恒仁路路口为例，系统识别出拥堵与周边医院停车场饱和引发的排队有关，进而导致车道饱和度失衡、部分方向绿灯利用不足等问题；在此基础上提出设置潮汐车道、对高饱和度车道借道放行等优化策略。
措施实施后，在车流量增长的情况下，该路口平均车速仍实现明显提升。
进一步地，杨浦区在控江地区一定范围内对多个路口实施干线及区域协同优化，在流量上升背景下区域平均车速同步改善，体现出“点上见效、面上联动”的治理路径。
面向下一阶段，提升数据质量与治理能力将成为关键支撑。
上海计划持续加强道路交通基础数据治理，完善数据采集、清洗、校核与更新机制，深化模型训练与调优，并稳步扩大应用范围，拟于今年10月底前完成1800余个路口的系统部署。
随着覆盖范围扩大，治理重心也将从“事后处置”更多转向“事前预警、过程调控与区域联动”，推动交通运行保障更加精细、高效。
上海“交通治堵大模型”的成功实践，不仅为破解城市拥堵难题提供了新思路，也为全国智慧交通建设树立了标杆。
在科技赋能城市治理的背景下，这一创新举措或将成为未来交通管理的重要方向，助力实现更高效、更安全的城市出行环境。