基于DeepSeek-R1模型 临沂打造交通运输行政执法智能辅助处理系统

　　总体介绍

　　本项目由临沂市交通运输局主导构建交通运输行政执法智能辅助系统，本系统通过 OCR、大模型推理、知识库等核心技术，打造智能辅助执法平台，有效提升交通运输行政执法的效率和准确性，减少人工操作，提高执法的标准化与智能化水平。

　　在数据采集方面，OCR技术可精准提取纸质文书、电子文档中的案号、当事人信息等结构化数据，为后续处理提供精准数据源。在文书生成方面，依托DeepSeek-R1大模型，通过语义理解自动生成标准化说理式执法文书框架，同步匹配法规条款，实现“案情输入-文书生成-法条引用”三同步，确保执法依据精准适配。在案件分析方面，应用自然语言处理技术，对案件描述进行要素解构，结合案例库实现智能比对，自动生成包含违法定性、裁量基准、处置建议的分析报告，提升案件制作规范化水平。在归档检索方面，系统同步构建法律法规、典型案例、业务规则三大知识库，实现文件自动命名归档、多维度智能检索，确保执法依据精准触达。在监督评价方面，构建扫码评价动态管理机制，实时统计群众反馈数据，动态调整普法推送策略，形成“执法-反馈-教育”闭环管理。在教育培训方面,内置标准化交通执法培训视频和题库，支持执法人员一键扫码进行学习，还可以通过多维配置的考试规则，按需生成试卷，支持执法人员一键扫码答题，系统自动批改客观题并提供错题解析，助力精准查漏补缺。

　　一、主要做法

　　(一)技术路线

　　系统采用“数据驱动+AI 赋能”的技术架构，围绕执法流程自动化、决策智能化、服务开放化三大目标，构建以下技术框架：

　　1.核心技术

　　1)OCR 智能识别。利用 OCR 技术自动提取纸质或扫描版执法文书中的关键信息，如案号、执法对象、违法行为等。对执法过程中采集的图片进行文本提取，辅助执法人员进行案件研判。

　　2)大模型推理引擎(DeepSeek-R1)。基于 DeepSeek-R1 大模型，结合领域知识库，智能生成符合规范的执法文书。大模型推理引擎可根据输入的案件信息，自动匹配相关法律法规，提高执法决策的精准性。通过自然语言处理，对案件描述进行语义理解，并匹配历史案例。

　　3)知识库体系。通过自然语言处理，对案件描述进行语义理解，并匹配历史案例，存储执法流程规则，确保执法操作合规。

　　2.分层架构

　　1)数据采集层。负责收集执法相关数据，如执法文书、现场图片、 视频信息等。

　　2)数据处理层。包括 OCR 识别、大模型推理、知识库查询等能力， 对采集的数据进行结构化处理。

　　3)业务应用层。提供案件分析、执法辅助、法律法规匹配等功能， 为执法人员提供智能决策支持。

　　4)用户交互层。支持 Web 端和 H5 页面，适配执法人员与公众的双 向交互需求。

　　(二)数据情况

　　1.执法业务数据。历史案件文书、现场图片、笔录等。

　　2.外部数据。交通运输法律法规、地方性政策文件、案件案例库。

　　3.非结构化数据。通过 OCR 技术提取关键字段(如违法行为描述)， 转化为结构化数据。

　　4.数据治理。建立数据标注规范，确保 OCR 识别准确率。

　　(三)模型训练

　　1.训练数据。基于临沂市近年交通执法案例构建训练集，覆盖常见 违法行为场景。

　　2.标注重点字段。违法行为类型、处罚依据、处理结果等。

　　3.算法优化。在通用大模型(DeepSeek-R1)基础上，注入交通运输 领域知识，提升法规匹配精准度。

　　4.性能指标。提供文书生成的法律条款引用准确度。

　　(四)部署资源与方式

　　1.部署资源

　　1)硬件资源。主程序服务器(16 核/32G 内存/200G 硬盘/英伟达 T4 显卡×4)、代理服务器(2 核/4G 内存/100G 硬盘)。

　　2)网络环境。政务外网公共服务域、互联网。

　　3)软件环境。nginx/瀚高数据库/docker/python。

　　4)操作系统。欧拉 22.03。

　　5)数据库。瀚高数据库。

　　2.部署方式

　　编译程序可执行文件。

　　(五)安全性

　　严格按照信创及政务信息系统安全规范构建，确保系统内数据、网络、应用及用户隐私的全方位安全。

　　1.数据安全

　　安全加密：对数据库敏感字段进行加密，确保数据不可篡改、不可窃取。

　　分级访问控制：基于角色权限设计访问权限，执法人员、公众用户分设独立权限，防止越权访问。

　　2.网络安全

　　政务外网隔离：核心业务部署于政务外网公共服务域，与互联网通过物理防火墙隔离，仅开放必要的API接口(如评价反馈模块)。

　　3.系统安全

　　国产化软硬件适配：采用欧拉操作系统、瀚高数据库等国产化基础软件，确保技术自主可控。

　　(六)投资模式

　　采用“政府主导”模式，财政拨款覆盖基础设施建设及核心系统开发。

　　(七)建设运营模式

　　1.建设阶段

　　政企协同: 交通运输局统筹需求，技术企业负责开发。

　　试点先行: 由交通运输局内部运行，优化流程后全市推广。

　　2.运营阶段

　　专业化运维：由技术企业提供 7×24 小时系统维护与迭代。

　　日常系统维护: 由交通运输局内部人员进行维护。

　　二、取得成效

　　自3月14日，系统启用以来，我市交通运输执法文书制作时间缩短了60%以上，法律依据引用准确率达98%，法制审核效率提升了50%，显著提升了交通运输行政执法质效。

　　(一)执法效率与规范性提升

　　1.文书制作效率提高

　　系统通过 OCR 技术自动提取执法文书中的关键信息(如案号、违法行为等)，结合 DeepSeek-R1 大模型与内置规范模板，实现执法文书自动化生成。执法人员输入或上传案情基本信息，系统生成格式统一、内容准确的执法报告，大幅缩短文书制作时间，改变传统手工撰写模式。

　　2.案件分析精准性增强

　　案件分析智能体依托自然语言处理技术，对上传的案情材料进行语义 解析，自动匹配知识库中的相关法律条款，为执法人员提供处理建议，减少人工研判的主观偏差。

　　(二)执法透明度与公众参与度增强

　　1.公众反馈渠道便捷化

　　评价反馈模块是为公众提供实时反馈执法过程的便携渠道，评价结果直接同步至系统后台并自动进行评价数据分析，形成闭环管理机制。

　　2.普法教育常态化

　　系统内置普法教育模块，定期更新交通法规解读、安全警示案例等内 容，提高公众交通安全意识和法律素养，逐步形成“执法-普法-共治”的良性循环。

　　(三)执法智能化水平与知识管理能力强化

　　1.知识库支撑

　　知识库的建立，为执法人员提供了“一站式”查询平台。通过关键词搜索，快速获取相关法律依据和案件参考，缩短案件处理周期。知识库的动态更新机制(如政策调整、案例上传)确保了执法依据的时效性。

　　2.技术赋能智能化升级

　　系统整合 OCR 识别、大模型推理引擎等技术，实现从数据采集到决策支持的全流程智能化。例如：现场图片中的文本信息通过 OCR 自动提取，结合大模型分析生成文书报告，减少人工干预环节。

　　(四)教育培训模块强化执法能力

　　1.在线考核。管理人员可通过系统后台添加题库并提供多维配置的考试规则，按需生成试卷，执法人员可一键扫码答题，系统自动批改客观题并提供错题解析，助力精准查漏补缺。

　　2.教育视频。内置标准化交通执法培训视频，支持执法人员一键扫码进行学习，系统自动记录视频浏览次数。

　　(五)开创了“智能体+知识库+闭环管理”的创新模式

　　系统深度融合人工智能技术与交通执法场景，开创了“智能体+知识库+闭环管理”的创新模式，具备技术领先性、场景适配性与社会效益示范性。

　　1.技术创新

　　1)多模态 AI 融合应用。“OCR+大模型+知识库”协同架构，实现从 非结构化数据提取(OCR)、语义理解(DeepSeek-R1)到法律条款智能 匹配的全流程自动化，文书生成准确率达80%，较传统人工效率提升2倍。

　　2)动态知识库构建。基于自然语言处理技术，将分散的法律法规、 历史案例转化，支持语义检索，建立动态更新机制(如政策调整自动触发知识库版本迭代)。

　　2.应用创新

　　1)公众共治平台。通过开放公众评价与普法模块，将单向执法转化 为双向互动。

　　2)模块化灵活扩展。系统采用微服务架构，各功能模块(如文书生成、案件分析)可独立部署或组合使用，支持快速适配不同地区执法流程。