江苏hpe服务器云主机从被动到主动AI赋能大件运输监管提质增效

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大件运输监管是交通运输执法的重点领域，更是基层工作的硬骨头——随着新能源装备、大型基建构件等运输需求激增，行业规模年均大幅增长，传统人海战术式的监管模式已难以为继。江西省交通运输执法局十支队在向数智化执法转型过程中，立足基层执法实际，创新研发了大件运输事后监管AI检测应用。该应用能在38秒内排查出多条异常、初筛准确率超90%、效率比人工提升11倍的卓越性能，迅速获得了该支队执法人员的一致认可。

智破数据迷宫

在收费站没有外网的情况下，我用手机仅22秒就完成了70条大件车辆通行数据的筛查！近日，江西省交通运输执法局十支队二大队内勤中队负责人刘蔼方在沪昆高速湘东收费站现场演示时介绍。而在一年前，同样的工作量需要2名执法人员耗时至少2天才能完成。

以前我们人工核查数据，眼睛盯着表格发酸，还总漏线索。现在AI一跑，异常全出来了。作为在一线执法岗位干了8年的老兵，刘蔼方曾最头疼大件事后监管的数据迷宫：每月收费站通行数据、许可审批信息都堆在表格里，逐行核对车牌号、许可有效期、运输货物信息，还常因人工误差漏掉一证超趟伪造许可等隐蔽线索。更麻烦的是，数据分散在不同平台，仅跨部门沟通协调就需耗费大量时间。

坚持自主研发

这款AI应用的诞生，正是源于基层执法的传统大件监管效率低、成本高、误差大的困局。此前，十支队的执法人员每月要面对海量大件数据：收费站大件车辆通行记录、许可审批系统大件信息都分布在不同平台，核查时需逐条比对车牌号、许可有效期、货物信息等，耗费大量人力，占用执法资源，还可能因人工误差漏掉一证超趟伪造许可等隐蔽违法线索，跨部门沟通协调又要额外耗力。为破解这一痛点，该支队锚定科技赋能方向，最终用轻量化架构+AI模型搭建出了贴合基层执法实际的解决方案。

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2月，该支队提出试点研发AI大件智能监管系统，解决数据核查效率低的痛点。执法员们抱着试试的心态加入——虽无专业技术背景，却懂监管实操的堵点。没想到，研发思路很接地气：用云服务器+低代码平台（Dify）+AI大模型搭框架，把日常大件监管核查逻辑转换成AI可识别执行的机器语言。

比如，识别一证超趟，就在AI提示词中强调许可有效期内通行次数比对；防范AI误判，创新出机器初筛+人工复核流程。最近测试中，上传104条车辆数据和389条许可数据，智能应用38秒就排查出多条异常，初筛准确率超90%，比人工快11倍。

科技驱动变革

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自2025年3月在十支队二大队试点以来，该大队累计核查大件车辆通行数据400余条，精准识别违法线索34条，立案查处31起。更让人惊喜的是，大件运输企业合规意识显著增强：主动咨询许可政策的多了，很多企业会提前规划合规路线。有司机坦言：AI查得这么准，合规运输成了日常习惯，再也不用提心吊胆。

9月，看到自己参与研发的AI应用在全支队推广，贺霁森充满成就感。对基层执法而言，好技术不是高大上摆设，而是解决实际问题的工具——让执法人员从繁琐劳动中解脱，有更多时间处置违法、宣讲政策；让监管更精准，减少人工误判；更让大件运输行业形成合规运输才划算的共识。在他们看来，AI不是替代人工，而是放大人工的专业价值：让执法人员从数据对账中解脱，用智能方式守护行业秩序；让事后监管从被动应对转向主动介入，让数智化技术成为基层执法的左膀右臂——这正是科技赋能执法的深层意义。（全媒记者 石孟园 通讯员 朱熹）

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