早8点，城市正处于交通早高峰的峰值，西安市公安局交管支队大数据实战中心内，53岁的程建明站在屏幕前，目光注视着跳动的数据。身旁刚从警两年的李可正飞快敲击着键盘，一行行代码如流水般倾泻而出。
2025年，市公安局交管支队新成立了交通指挥中心情报管理中队。作为智能信控管理部门，这里负责全市2300余处信号灯的调控重任。如何让算法更懂交通是情报管理中队一直在思考的问题。41岁的省级数据建模专家乔斌是这个中队的骨干。
27岁的李可经常向程建明提问：您是怎么发现拥堵的？处置时最佳分流路段是怎么选择的……曾常年在一线执勤中队工作的程建明会用自己的经验教李可分析数据背后的交通实景。一边是好学的年轻人，一边是真教的老大哥，两人的对话让乔斌深受启发。“让算法更懂交通的本质，就是让计算机学会‘像交警一样思考’。”于是，乔斌在建模分析交通事故成因时，程建明凭“路感”指出“违法变道车辆经过路口时，电子警察抓拍的车道标识信息与反向卡口记录必然存在差异”，帮助乔斌构建出“特征工程”模型，从数据洪流中精准锁定4万余辆习惯性违法车辆。依托此数据，西安公安交警专项整治后，2025年这类违法行为引发的交通事故量同比下降40%以上。
让乔斌印象最深的是，公安部下发的老旧车辆淘汰清单列出了4000多个车号，但没有任何其他信息，一线警力想要落地查处，只能在平台上一个个查找。通过在数据中台建模，乔斌10分钟就搞定了原本复杂的筛查工作。那一刻，程建明的眼睛亮了。他拉着乔斌问：“这个模型能不能加一个功能，把车辆的报废时间和车辆关系人也放进去？”这让乔斌意识到，当看到技术能真正解决实际问题时，老同志的反思能力比他想象的更强大。
程建明说：“来到情报管理中队后，我最初以为离熟悉的拥堵疏导、管控分流、违法纠处和事故预防等工作远了。但看到年轻人利用数据模型做的出行研判和违法查处预警后，深切感受到科技手段与一线警力需同频共振，才能提升工作质效。”
后来，程建明成了乔斌最好的“体验官”和“建议者”。“他知道一线需要什么，痛点在哪里。我们把他积累了几十年的‘路感’一点一点‘喂’给AI，很多创新其实都源于他那些‘直觉式’的提问。”乔斌说。
2025年，西安通过交通微改造完成了城市主干道的畅行提速，在多个路口新建了行人二次过街安全岛。一开始，安全岛的信号灯配时是统一模式，技术团队通过仿真模型分析“冲突不大”，可程建明却凭直觉觉得“有问题”。他虽说不清具体问题在哪，但几十年的经验让他“感觉不对劲”。
李可没有忽视这个“感觉”。他对全市96个安全岛逐一进行数据观测与分析。结果令人惊讶，在早晚高峰，确实有一部分安全岛存在不同程度的人车冲突。“右转车辆的速度、行人的步频、非机动车的穿插——这些微妙的动态平衡是静态模型难以完全模拟的。”李可说。
在最初的报告里，他只会写数据分析后的建议。“然后呢？”程建明问他，“你知道这个路口周边环境吗？你知道调整配时需要协调几个部门，施工审批要多久吗？”
技术告诉你“是什么”，但经验能告诉你“怎么办”。程建明带着李可重新梳理流程——从数据分析到实地情况，从方案制定到部门协调，从技术语言到群众能听懂的解释。
后来西安公安交警为50处安全岛定制了专属的信控策略，采取右转车辆和行人分相位放行模式，有效利用了道路通行资源，提高了道路通行效率，也保障了路口人车通行安全。在李可心中，程建明教会他的是怎么让技术真正“落地”。
工作中，程建明也常向年轻同事“反向取经”：“平台逻辑是什么？数据如何计算？”这位老将努力将毕生经验“翻译”为技术语言，年轻人则把他的“路感”编码成可复用的智能模型。在程建明心中：“与年轻同志共情，接受数据熏陶，让积累的实战经验和一线需求与数据碰撞，能进一步激发数据内能，驱动算法的实战效能。”
当城市从“建设时代”迈入“治理时代”，西安的交通管理也从“被动救火”转向主动规划。可能在某个路口，一位交警正在指挥交通，他的动作标准而有力。而在西安交管大数据实战中心，乔斌和李可以及他们的同事，或许正盯着屏幕，准备随时应对突发情况，或者正在与AI一起编写下一代交通管理模型。
（记者 张佳）