四川大学怎么样？“Deep”系列再加一！拥堵指数下降21%！

传统的红绿灯就像是上了发条一样，不论路上是否有车，都会按照预设好的时间进行循环亮灯，不论早晚，要么只能简单感应当前车道是否有车，无法从全局考虑整个路口的交通流。在面对车流量巨大和路况复杂的状况时，就会显得有些力不从心，为了让红绿灯更加智能，四川大学团队倾力打造出DeepSignal大模型，给红绿灯也装上了“智慧大脑”，至此“Deep”系列再添一员猛将。

这是一套交通信号控制大模型，其优势就是建立了一套完整的“思考-行动-反馈”的闭环系统。就像是一个经验丰富的交警，能够同时关注到路口各个方向的车流情况，并通过反馈回来的多种传感器数据，准确判断出每个方向有多少车、车速如何、是否有行人等待等信息。与传统系统不同，它能在不到1秒内分析当前路况，并预测接下来几分钟的交通变化，从而决定哪个方向该给绿灯、绿灯该持续多久。

该成果实现了从理论到工程落地的关键突破，并在成都市公安局交通管理局支持下，完成真实城市路口多日对照实验，实验结果显示可使高峰时段累积拥堵指数降低21%。

四川大学此次DeepSignal大模型的成功研发，也展现出了川大在“人工智能+”和跨学科发展上的成果与优势。

这套交通信号控制大模型的研发不仅需要懂交通管理，还要精通AI算法，四川大学打破了学科之间的壁垒，让川大商学院和人工智能与管理科学院就中心共同参与到大模型的研发过程中，将学管理、学经济的专家和人工智能领域的专家汇集在一起，从项目开始便确定了这项技术并非“闭门造车”，而是紧盯城市管理的真实痛点。

近年来，四川大学依托自身学科优势，持续推动“人工智能+X”的生态构建，除了进行一些开创性的科学研究外，还重点聚焦于民生领域。

除了上文提到的DeepSignal外，川大依托自身在医学领域的顶尖地位，将AI与医学融合推向了一个新的高度，形成了独特的“医学+AI”的特色优势。例如，由川大自出研发的"华西黉医"医学大模型，通过智能导诊系统、构建健康管理平台、智能病例生成等方式，大大提高了就诊效率。值得一提的是，在该模型的辅助下，使医生在食管早癌的检出率提高了1.4倍，并成功检出了全球报道中最小的食管早癌。

除了传统的医疗辅助之外，四川大学还将AI技术运用于容貌复原，在四川大学华西基础医学与法医学院梁伟波教授团队联合吕建成教授团队以及考古科学中心等院校多名师生的共同努力下，全国首位利用生成式AI技术复原的王坚仁烈士的照片被送到家人手中，这一抹温情，也体现出四川大学浓厚的人文主义情怀。目前，该团队也在尝试挖掘该项技术在更多领域的巨大潜能。

四川大学在“人工智能+”领域的探索，终极目标也是为了契合国家对于新质生产力发展的复合型人才的需要，随着“人工智能+”领域的不断深入，四川大学也会为跨学科发展贡献出更多可借鉴的“川大样板”。