国庆长假，当万千人潮奔赴团圆或畅游山河时，城市拥堵的路段上，交警的身影始终挺拔。不同于人潮中的匆忙，他们的从容与笃定格外醒目——这份底气，正源于“人工智能 +”的深度赋能，数智手段总能前瞻一步、灵活调度，为交通治理注入“先知先觉”的力量。

  今年国庆，杭州交警首次在执勤时启用了由本土企业自主研发生产的Rokid智能AI眼镜。这款智能眼镜能在瞬间识别车牌并与后台进行比对，将识别结果以第一视角实时呈现出来。这项技术的首次应用，有效提升了路口通行效率，使游客们切身感受到了科技带来的便利。

  早在今年8月，国务院发布了关于深入实施“人工智能+”行动的意见，旨在推动AI与经济社会各行业各领域广泛深层次地融合，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。

  毫无疑问，杭州交警又一次发力。在数智交通治理的浪潮里，科技锋芒随处可见：无人机巡航俯瞰车流、AI 信号灯动态适配路况、智能眼镜引导现场处置、雷视设备实现秒级事故预警……

  这些“智慧武器”的高效运转，背后藏着交警们日复一日的硬核积累：高架大队无人机专班飞手，人人持有公安警航证，历经数百小时姿态模式的严苛训练；假日期间，他们高频升空巡查，累计掠过7800余公里高架路面，用实时取证、空中喊话及时化解隐患。

  科技从不是“甩手掌柜”，而是与交警并肩而行的“战友”。雷视设备刚捕捉到事故苗头，民警便第一时间冲向现场，哪怕暴雨狂风，也要争分夺秒阻断拥堵蔓延；AI信号灯虽能自适应调控车流，可每逢假日高峰，民警依旧坚守在匝道旁，用手动疏导为主线交通“护航”——他们了解，科技的精度之外，有些时刻，只有人在现场做得到。

  浙江杭州，数不清这是今年夏天第几个高温天了，烈日炙烤着高架路面，空气在热浪中微微扭曲。这个午间，在滨江科技公司上班的小马刚处理完一沓上午的会议纪要，和上司打了个招呼，便急匆匆驾车出发，赶往市一医院看病。

  驶向高架的途中，手机在支架上不断震动，工作群的消息提示音连成一片。她下意识减速划开屏幕查看，一边缓行，一边回复工作消息。突然，车顶上空传来“嗡嗡”的蜂鸣，一道机械男声从半空落下：“杭州交警提醒您：行车途中请勿使用电子设备，保持车速，安全驾驶。”

  小马猛地抬头，一架蓝白相间的无人机正悬在前方，驾驶窗旁，螺旋桨卷起细小的气流。她摇下车窗的同时，冲无人机摄像头点点头，同时手机收到安全驾驶的提醒。小马立马关闭了手机的工作消息，恢复原先的驾驶速度，冲无人机摄像头比了个OK的手势，无人机随即离去。小马也随着车流继续行驶。

  路网犹如城市的动脉，承载着每日数百万次出行的压力。然而，车流快速而密集，也代表着若发生事故或违法行为，极易引发连锁拥堵甚至安全风险。传统依靠人工巡逻的模式，存在发现不及时、取证难、处置慢的弊端。杭州交警以科技赋能，突破治理瓶颈。

  杭州交警高架大队率先引入无人机警务方式，探索出“空中鹰眼+地面铁骑”的空地一体战术体系，为高架交通管理注入了全新的科技动力。

  高架交警无人机专班实现全天候、全覆盖的空中巡逻网络。以安邦公司研发的警用无人机平台为核心，杭州逐渐探索出“空中鹰眼+地面铁骑”的空地一体战术体系，让高架交通治理进入了前所未有的智能化阶段。

  无人机最大的优势在于视野和速度。传统巡逻车和监控探头都存在盲区：车流掩蔽、点位有限、反应迟滞。无人机则能够在20米至50米高空灵活巡航，全景俯瞰路段状况，并通过实时图传、高清变焦镜头与喊话系统，将发现、取证、处置三个环节融为一体。

  日常执勤中，飞手一旦捕捉到违背法律规定的行为，实时跟踪摄录，固定车牌、位置及违法证据链并通过无人机锁定目标，喊话提醒驾驶人立刻驶离；路面执勤民警则根据实时坐标在路口精准拦停，形成空地协同的闭环。截至2025年9月中旬，累计拍摄违法四千余起，上传平台处罚1000余起，短信提醒3000余起。高频次无人机临检形成“空天威慑”，有效提升了高架道路的通行效率。

  杭州中河高架上的交警正在操作无人机查看高架交替通行的情况（来源：浙江在线）

  特别值得一提的是，高架大队根据每月事故警情、举报违法等实际波动数据，针对性调整无人机专项整治内容。

  2025年7月，高架大队布置警力与无人机开展“龟速车”专项整治试点，大队于秋石高架、中河高架等重点路段，日均查处“龟速车”3起，较纯地面执法效率提升2倍，执法威慑力显著增强。试点路段高峰平均车速提升约5%，“龟速”引发的剐蹭、追尾事故接报数下降约7%。

  在高架大队大队长郑杭富看来，在事故救援和预警指挥中，无人机更显威力。当多车追尾时，民警无法快速判断事故波及范围，无人机总是先于巡逻车抵达现场，从高空捕捉全景，让指挥中心迅速研判。由此指挥员兼顾救援安全与道路畅通两个维度，在最短时间内判断封道范围和救援优先级。

  “我们无人机专班的兄弟，不管民警还是辅警，全部拥有公安部门认证的警航证！”郑杭富满是自豪。警用无人机直径超过1米，功能复杂，必须在姿态模式下完成训练和考试。所谓姿态模式，是完全脱离GPS定位的手动操控，需要飞手同时控制方向、速度、角度和高度，任何细微失误都可能导致坠机。刚上手时常常需要八个手指同时操作，手忙脚乱是常态。

  正因如此，每一位飞手在持证上岗后都必须经历数百小时的实战训练，才能真正将警用无人机变为数智交通管理的利器。

  对于绝大多数的交通参与者来说，出行的通畅程度是他们对于交通管理水平最直观的感受。高架大队率先引入了人工智能信号灯管控模式，为高架交通管理注入了全新的科技动力。

  早在2018年9月，杭州就在高架道路上试行AI信号灯，不久便将这一系统应用到全市59处高架匝道口。这些“数字红绿灯”能够在匝道上实现两条车道的交替放行，根据车流变化自动分配红绿灯时长，形成先左后右绿灯通行、再双向红灯等待的循环，在早晚高峰有效疏导了车辆有序汇入。

  传统的拥堵治理更多依赖人工经验。以往高架拥堵的源头追踪、拥堵节点的信号灯配时调整，很大程度上取决于配时员个人的判断。由于系统速度数据存在延迟，配时员在根据速度调整信号前，往往需要通过视频监控确认路段真实拥堵状况；而不同配时员对拥堵程度的主观感受不一，下发的方案效果也可能千差万别。

  此外，在车流剧增的高峰时段，一名配时员同时管理的信号灯若超过5处，效果就难以保障。这意味着高峰期所需的信控警力是平峰期的两倍以上。

  数据赋能的信号管控模型因此孕育而生。杭州交警依托“道路速度管控系统”等平台，充分挖掘历史和实时两类车速数据，以期将“经验决策”转变为“数据决策”。

  一方面，系统调取快速路各分段的历史运行速度，将均速低于35公里/小时的路段按拥堵时长长短进行排序，锁定排名靠前的疑似堵点源头。对于榜单上的路段，再排除因下匝道倒灌、事故多发等因素引起的干扰拥堵，最终精准定位出需要重点管控的上匝道汇入口。

  另一方面，在确定治理目标后，交警在这些高架上匝道的合理位置部署固定监控设备，分别对主线合流区的上游和匝道车流进行视频采集。实时监测每辆车的速度，计算路段实时平均车速。

  通过对近期交通变化趋势的分析预测，系统将车速数据直接转化为信号灯配时方案，下发至匝道红绿灯，实现自适应调节。整个过程形成了由数据驱动的闭环控制——从堵点识别、方案生成到信号执行，极大减少了人工参与环节。

  浙江中控信息产业股份有限公司智能无人系统创新中心负责人说，“车速—信号”关联策略是这套模型的核心。简而言之，主线车速越慢，匝道红灯越长，主线车速越快，匝道通行越放宽。

  系统为匝道预设了分级管控方案：当检测到主线km/h）时，可关闭匝道信号灯或让其长绿放行；当主线km/h时，匝道信号开始工作，红绿灯时长各占一半；而一旦主线km/h，匝道红灯比例将逐级增加，以更加严格地限制汇入车流。

  是流量为先，还是速度为先？在秋石高架庆春路匝道试点中，平峰主线快时匝道“双绿灯”自由进入；主线稍有拥堵时则切换为左右车道轮放的交替信号；当主线车辆龟速行进时，匝道红灯时长被成倍延长，严控匝道车辆进入主线节奏。

  “大脑+ 手脚、情报+ 行动”现代警务工作新模式下，交警在后台控制系统，实时掌握交通数据

  这样的自适应节奏控制，保证了主线在饱和状态下不被过量的汇入车辆进一步拖慢。

  与此同时，系统还兼顾全局动态优化：每隔2分钟，城市大脑都会分析主线上下游路段的车速差异，对匝道信号方案进行微调，使主线各路段速度更均衡；若监测到匝道排队长度过长且已接近地面道路，系统则自动放宽匝道放行以防止堵塞倒灌，并将警情同步上报指挥中心，必要时采取临时封闭匝道等措施；当遇到强降雨等特殊天气，大脑也会据此调整信号配时策略。通过这套机制，匝道信号灯实现了对主线和地面交通的上下联动、动态平衡控制。

  经过一段时间的试点运行，这一AI信号灯模型展现出优异的治堵成效。以庆春路上匝道为例，多周自适应调控后，与人工配时相比路段通行效率提升约1.3%，极低速（＜15km/h）行驶的车辆数减少了9.3%。针对连续匝道的场景，高架大队也将模型推广应用至中河高架涌金立交南出口与平海路上匝道两处相邻信号灯，通过上下游协同进一步优化效果：

  当匝道未出现排队时，系统适当提高管控力度（主线km/h）预防拥堵；反之当匝道排队接近匝道中段或底部且主线仍有富余通行空间时，则相应降低管控强度（阈值上调5~10km/h），加快匝道车辆汇入以缓解地面压力；同时约定下游涌金匝道一旦发生拥堵，上游平海路匝道即刻切换到更严格的方案，防止主线车流雪上加霜。通过这一系列精细策略，该路段的平均车速提高了4.58%。

  在高架大队大队长郑杭富看来，这套“智慧信号灯”系统真正让拥堵治理摆脱了过去的经验依赖，转向标准化、精细化的新轨道。“以前靠人工盯着视频调红绿灯，现在有了数据和算法加持，堵点识别、方案优化都更加精准高效。”

  郑杭富表示，这一模式已初步证明了在快速路节点治堵上的价值，未来大有可为。一方面，它可快速复制推广到其他城市的快速路网，解决传统人工方式效率低、主观性强的痛点；另一方面，它也正在向地面普通路口延伸应用，形成“快速路+地面道路”一体的联动保畅机制。

  长远而言，基于车速等交通指标的数字化管控体系还能对接智慧交通平台，为交通规划、应急调度提供决策支撑，助力构建更具韧性的城市交通运行机制。

  深夜暴雨中，机场高速往杭州方向，车灯汇成的光带在雨幕中闪烁。突然一辆轿车因路滑失控撞向护栏，撞击碎片占据了两个车道，后方车辆避让不及，二次事故一触即发。

  碰撞瞬间的光影被雷达视频事件检测一体机（以下简称“雷视”）捕捉——密布于高速沿线米高杆上的摄像机即时捕捉到车辆异常减速和碰撞的画面。不到几秒钟，路网智能感知系统便向指挥中心弹出橙色预警信息。系统随即自动判定事故车道和影响范围，通过沿线可变情报板、定向广播秒级发布警示：“前方事故，注意绕行。”

  后方司机透过雨幕接收前方闪动的前方绕行指示，以及提示音，纷纷减速并提前并道，避免了连续追尾等二次事故的发生。

  与此同时，指挥中心调度就近警力火速赶赴。在能见度极低的雨夜，这套高空视频感知体系宛如暗夜中的千里眼，将隐藏在黑暗和雾幕中的险情尽数揪出，为及时处置赢得了宝贵先机。

  上述场景背后，是高架大队引入海康威视雷视设备的无死角管理效果。得益于雷达视频融合技术，哪怕深夜或恶劣天气也能感知并生成清晰影像。海康威视技术负责人表示，雷视设备是将高精度毫米波雷达检测数据与视频结构化数据统一到同一坐标系进行融合，从而获取目标的速度、距离、方位等信息。通过前置AI算法实现事故、异常停车、拥堵、行人闯入、抛洒物等交通事件秒级主动发现，并在后端系统实时报警。

  除了交通事件实时感知，在日常高架交通管控中，高架大队还设计了精细化的拥堵阈值规则：通过前后区间的均速对比来判断拥堵程度。例如，早晚高峰时段若主线km/h，系统会自动报警；即使速差20，只要某一区域均速低于30km/h，同样会触发拥堵警报。夜间车流稀疏时段阈值更宽松，只有速差≥20 km/h或任一区段均速跌破40km/h时才报警。

  在极端情况下，当检测到某段路几乎停车（如均速降至个位数 km/h）时，也会立即发出异常行车警告，为事故预警提供最后一道防线。

  一旦算法判定出现异常状况，摄像机所在的路侧计算节点会立即生成拥堵警情信息，通过网络直达后台。一系列AI分析和决策在事故发生的秒级内即完成，而不需要等待人工肉眼发现。随后系统自动触发应急预案：云平台将警情推送给指挥中心和路面巡逻警力，相关路段的情报板同步发布限速或绕行指令，必要时最近的监控杆上警示灯闪烁、语音提示响起，向当事人喊话警告。

  监控系统还能自动标注事故位置，并关联弹出附近摄像头画面。值班交警只需点击，即可调用事故现场和周边路段的实时视频，“四宫格”画面让他们第一时间掌握多个视角的道路实况。系统还可根据车流动态自动调取相关监控资源，使警务人员迅速定位事故车辆和受困人员情况，避免了人工盲目检索的低效。

  此外，若事故复杂或现场需要俯瞰支援，还可联动部署附近的无人机火速升空，配合高空监控进行取证和现场勘查，真正实现空地一体的立体化管控体系。通过这一系列联动机制，原本需要十几二十分钟人工巡查才能确认的险情，现在往往1分钟内就能发现并反馈，极大缩短了事故从发现到处置的链路。

  此前在中河高架平海路上匝道口、鼓楼上匝道口试点路段，交警利用现有杆件加装横臂，每隔约300米布设雷视单元。每处设备覆盖两车道主线，并按照“前后两个检测区”布点：一个靠近匝道汇流点监测易拥堵区域，一个设置在上游正常车流区监测速度变化。通过对比前后区间车速，既能提前发现拥堵趋势，也能确保夜间事故被即时捕捉。自启用雷视装置以来，高架大队接报警情的主动发现率和处置效率大幅提升，报警准确率稳定。

  未来随着更大规模AI模型和车路协同数据的引入，高架交警期待借助数智力量，将管理朝着预测性和综合性演进。结合交通大数据和生成式AI，在事故尚未发生前进行风险研判和主动干预，让交通管理将真正从“事后响应”升级为“事前防控”，人、车、路将通过数据紧密联结成为一个有机智慧体。

  一方面解放警力、提高治理精度，另一方面引领着治理理念由被动管制向主动引导转变。可以说，数智力量的部署，让“看见每一公里、预知每一瞬间”逐渐成为现实，使道路治理从经验驱动迈向数据与智能驱动，为未来智慧交通管理树立了范本。

  近年来，杭州交警依托“城市大脑”等数字化平台，打造了一系列科技赋能的交通治理举措，有效缓解了拥堵、提升了治理效能，形成了具有示范意义的数智交通治理范式。具体措施涵盖：城市大脑交通系统、智能信号灯优化、数据深度整合、事件自动感知与预警、AI辅助执法与空地联动、数字化便民服务以及重点场景精细化治理等。

  自2022年以来杭州市道路交通事故死亡人数显著下降，每10万人口死亡率压降至2.89人，每万辆机动车死亡率降至0.76人。

  杭州城市大脑自2016年起率先杭州交警以交通治堵为突破口，通过汇聚交警、交通、城管等部门数据，用人工智能技术实时分析城市交通运行状态。杭州交警依托城市大脑建设了全市交通监控和信号配时中心，实时掌控近2000个信号路口的路况，一旦拥堵超过阈值即报警提示，并指导调整配时方案，实现区域内通行效率整体提升。

  与此同时，杭州构建了覆盖全市的智能信号灯配时系统，通过大数据和AI算法对城市道路灯时进行实时优化。交警部门已经建成总长超400公里的“数智绿波”路网，结合信号联动技术极大提升通行效率。目前主城区已实现2000多个路口由城市大脑实时监测，其中59处高架匝道信号灯完成AI自动配时，实现全自动智能控制。

  此外，在杭州余杭区，地面道路也已全面接入“车路云一体化”智能化接口。该区在全域部署50个直连路口与64个智慧路口，安装激光雷达、毫米波雷达和高清摄像头，构建先进的路侧智能基础设施。依托“中心云—区域云—边缘云”三级协同平台，系统可实现毫秒级响应，支持公交、出租车与自动驾驶接驳车辆的实时协同调度，保障车路两端和云端的无缝对接。余杭的探索，使全线道路具备智能化交互能力，不仅提升通行效率，也为高阶自动驾驶和城市级交通管理提供了技术底座。

  在数据深度整合方面，杭州搭建了交通综合治理大数据平台，将公安、交通、城管、环保等多部门数据与实时路况信息融合汇聚。通过“三网合一”和跨部门资源共享，后端整合公安、政务、社会、互联网、物联网等十余类万亿级基础数据，前端嵌入情报分析和预警模型，实现数据驱动的决策支持和跨领域协同管理。

  杭州交警在主城区和高速路部署多源智能感知设备，包括高精度环视一体机、无人机集群、雷视装置等，实现道路异常事件的自动捕捉与报警。系统覆盖2公里场景、分钟级产出警情，上线余条异常警情预警，准确率达95%以上，显著提升了快速响应能力。

  杭州交警还大力推进“空中交警”勤务模式，利用无人机等空中装备辅助现场处置。更值得关注的是，杭州交警并未满足于单一的空中巡查，而是推动高科技设备逐渐嵌入城市治理体系。一方面，大队通过与中控公司、海康威视等科技企业合作，建设机巢，实现定时定线巡逻与自动返回；另一方面，正在探索数据与“城市大脑”平台的深度对接，使交通流量监测、事故预警、隐患识别更加实时高效。

  杭州交警用科技撬动了警务模式的重大变革——它们不是取代交警执勤，而是延伸了交警的视野，提升了反应速度。随着应用机制不断成熟，多项高科技技术已从试点走向常态，正在成为杭州交警智慧交通体系中不可或缺的关键节点。

  在便民服务层面，杭州交警通过大数据和人工智能，将许多复杂的线下业务转移到线上。“浙里办”“警察叔叔”等平台实现了违法处理、事故快处快赔、车驾管业务办理的一体化，市民只需通过手机即可完成操作，极大提高了效率。

  数字化改革还体现在停车服务上，杭州实现了“先离场后付费”的智慧停车模式，大幅度缓解了城市停车难、缴费慢的问题。与互联网企业的合作也推动了治理模式的延伸，高德地图等平台接入实时路况和信号灯数据，向市民推送动态信息，引导提前规划路线。这种政府与社会平台的数据共建共享，使交通治理不仅仅是“警务问题”，而是转化为公共服务的整体优化。

  在管理理念上，杭州交警也完成了蝶变。所谓“数智交通”，就是在治理全过程中充分融入大数据和智能技术，推动交通管理从经验决策向数据决策转变。通过历史数据与实时数据的交叉分析，可以更科学地确定拥堵源头并制定对策。

  “主动预防”的理念也日渐凸显，在雷视装置的辅助下，依托AI预测事故高发时段和路段，交警部门能够提前部署警力或调整信号，甚至第一时间修复路面动态破损，防止隐患演变为事故。在治理中，“以人为本”的价值同样鲜明。杭州交警在交通治理中不仅仅进行管控，更提供社会治理的温度。

  展望未来，杭州正在探索更具前瞻性的治理范式。车路协同已在本地率先落地，杭州成为全国首批“车路云一体化”应用示范城市，智能网联汽车与基础设施协同测试区域覆盖近七千平方公里，为未来自动驾驶的大规模应用奠定了基础。同时，杭州城市大脑正在升级至3.0版本，强调融合大模型和数字孪生等前沿技术，为城市交通装上“自主进化的数字心脏”。

  未来的交通系统不仅要做到实时管控，更要实现全域预测，借助数字孪生平台模拟不同场景下的路网运行，从而在决策前就优化方案。更进一步，元宇宙交通管控也被提出，利用虚拟现实与仿真技术构建虚拟路网，实现跨时空的管控和演练，把未来的智慧交通从“可感知”推进到“可预演”。

  总体来看，杭州交警的数智交通治理范式是科技与理念双重创新的成果。技术上，依托城市大脑、AI算法、无人机、智能信号灯、机器人、雷视装置等实现了快速感知和高效处置；理念上，坚持数据驱动、主动预防、以人为本和柔性服务，使交通治理从“事后响应”走向“事前预防”，从经验管理走向智能决策。

  杭州的探索初步展现了“人工智能+”治理能力：开创社会治理人机共生新图景，打造安全治理多元共治新格局。在推动构建面向自然人、数字人、智能机器人等多元一体的公共安全治理体系中，加强人工智能在公共安全预警、社会治安管理等方面的应用，提升监测预警、监管执法、指挥决策、现场救援、社会动员等工作水平，为全国其他城市提供了可复制、可推广的治理经验。

  “这，很杭州！”在全国网友们对杭州交管水平的评价中，杭州有时候还是一个形容词。

  交警的暖心故事随处可见。出租车司机老周是个热心人，他自认对治堵颇有研究，热衷通过信访途径来发表自己的看法。面对这样一位“老懂王”，交警大队组织市民讲堂，请老周走进交警会议室，给民警们上治堵课。老周登上讲台，为交警们讲解自己对路网设计和治堵方案的理解。交警们用真诚的倾听，热烈的讨论，积极回应市民参与城市管理的热情。

  这份真诚同样体现在队伍管理中。杭州交警推行“女同志关心关爱假期”已近四年。一线执勤女民警、辅警每月可无条件请一天假，且无需额外证明。这一举措既体现了对女性劳动者的关爱，也展现了团队合作的温情。目前杭州交警高架大队正在为建造高架无菌卫生厕所而努力，交警执勤时的“喝水自由”即将实现——不用再赶几公里去上卫生间。

  科技发展日新月异，杭州交警的角色也在悄悄变化。他们不只是道路“执法者”，更是社区“群友”。许多交警加入住户微信群，时常有人在群里吐槽“小区附近没车位”等等，交警们无论当天是否当班，都耐心回复，给出绕行建议，安慰住户焦躁的情绪。

  上城区曾有一位群众在短短四个月里拨打110报警电线次。辖区中队专门安排交警一对一沟通……一个多月后，428次变为20次，变为0次。沟通的交警说：“我肯定没办法为他多划几个停车位，虽然我不能创造资源，但我能疏导情绪。将心比心，谁没有烦的时候啊。”

  这种理念正是“枫桥式交警”的生动写照。矛盾不上交，而是在基层消化，当场消化；不能立即解决的，也要用真心去沟通去化解。执法不是冷冰冰的处罚，而是社会治理的艺术。

  比如，对持有合法驾驶证、连续6个月在浙江范围内无违法记录的非营运小型汽车，首次在市区发生的轻微违法（如在人行道或路边斑马线以外违规停车、实线%以内等），经现场教育纠正后可以不予处罚。

  而对于机动车辆连续半年无违法记录的驾驶人，查获的一般轻微违法（罚款200元以下且不记分）也可给予教育或警告，不予罚款。这些措施让遵纪守法的市民有了更多宽容和回旋空间。不仅减轻了驾驶人的心理压力，也减少了执法程序对道路的占用时间，有效缓解了路面拥堵。

  最近杭州又被全国网友点赞：在非机动车道上等红灯，杭州人都自动进化出左中右三个车道了！

  同时，相关部门向导航平台和企业开放道路交通大数据，车企、高德、百度等合作伙伴基于这些数据优化车辆导航算法、配送规划及信号配时策略，让物流运输和出行更智能。由此，交通管理已经由单方面执法转变为“共治共享”，群众、企业和交警在信息互通中各尽其责，共同维护交通秩序。

  通过以上多种举措，杭州交通执法刚柔并济：既严厉打击严重违背法律规定的行为，维护道路安全，又注重教育引导和关怀服务，让交通管理中处处充满温度。

  市民在“行路”与“守法”中感受到的不再只有约束，更多的是社会的尊重与理解。在数据与AI的加持下，这种充满人性光辉的管理模式不断迭代，时刻闪耀着“为人民服务”的本色，成为“执法有温度”的人文注脚，也成为一座城市最好的风光。

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