智能问数

传统交警数据查询场景存在三大痛点：

技术壁垒高：需掌握“SQL”查询、数据建模等专业技术，令非技术背景的业务人员难以独立操作；

协作效率低：繁琐的数据调取流程依赖技术团队支持，从需求提出到结果反馈往往耗时较长；

交互体验差：单一的代码输入模式缺乏灵活性，难以满足实时化、轻量化的数据查询需求。

智能问数平台通过自然语言交互技术重构业务场景：

降低技术门槛：支持通过日常用语直接输入查询需求，系统自动解析生成结构化“SQL”语句，业务人员无需掌握数据库知识即可轻松调阅数据表并完成分析研判；

秒级响应体验：打破传统技术协作壁垒，实现从数据查询到可视化分析的实时输出，将原本以天为单位的工作周期压缩至分钟级；

智能分析赋能：不仅提供数据指标的精准提取，还可自动生成分析报告，为交通管理决策提供包含数据解读、优化建议等智能支持。

这种“对话即分析”的创新模式，让交通数据价值释放不再受限于技术鸿沟，真正让数据服务触手可及，助力交管业务从经验驱动向数据智能驱动的深度转型。

智能问策

平台提供法律条例自然语言交互服务，用户无需记忆复杂法条编号，通过对话即可实现政策原文秒级定位。

支持文书智能审查，如上传交通事故责任认定书等文件后，智能助手将自动识别是否存在法规条款冲突（如责任划分依据矛盾）、程序瑕疵（如送达超期、签字缺失）等风险点，并一键生成合规报告。

该功能将传统人工逐字比对的政策合规审查模式，升级为智能秒级诊断，有效赋能法制审核工作，显著降低法律风险。

文搜万物

传统交通监管依赖人脸、车牌等单维度小模型，虽可应对常规场景，但在处理局部特征缺失或需深度视图分析的复杂情况时，往往受限于信息整合与语义理解能力。

通过融合多模态大模型技术，平台实现了三大突破：

一是突破传统检索维度限制，支持自然语言指令精准描述目标特征（如'遮挡号牌的大货车'）；

二是通过语义理解与图像特征交叉解析，实现海量图片中复杂特征的智能关联检索；

三是显著提升视图研判效率，仅需文字指令即可从百万级过车数据中精准定位目标车辆，将传统人工筛查数小时的工作压缩至秒级响应，推动交通监管向精细化、智能化升级。