在現(xiàn)代交通環(huán)境中,駕駛者常常面臨信息盲區(qū)的挑戰(zhàn):在復雜的路口穿梭時,只能看到眼前的車流,卻無法預知百米外哪個車道即將擁堵;在暢通的高速上行駛時,卻難以預見前方因輕微剎車而引發(fā)的“幽靈堵車”。這些局部視角的限制,使得駕駛者難以做出最優(yōu)的決策。為了應對這一難題,高德導航依托空間智能架構,實現(xiàn)了TrafficVLM模型的再升級,從而助力用戶實現(xiàn)全局交通掌控,提升駕駛體驗。
TrafficVLM的核心能力在于“讓AI看見實時交通”
依托空間智能架構,全新升級的TrafficVLM(交通視覺語言模型)為用戶帶來了前所未有的“天眼”視角。這項技術能讓用戶全面了解全局交通狀況,從而在復雜環(huán)境中做出更優(yōu)決策。它賦予每位駕駛者“全知視角”的能力,在面對路口或高速時,不再受限于局部視野,從而更直觀預知前方路況,從容應對潛在風險。
當用戶開啟高德地圖導航,一場智能化出行的序幕已拉開,但在用戶看不見的云端,TrafficVLM也在同步運行,并以分鐘級的頻率持續(xù)對沿途交通態(tài)勢進行實時推理,化身用戶的超視距“天眼”。
(圖:TrafficVLM賦能的AI領航)
例如,在用戶前方3公里的主干道上,左側車道因一起突發(fā)追尾事故而形成新堵點,即時TrafficVLM會通過實時孿生交通感知到了這一異常,且推理識別出事故點并洞悉其發(fā)展趨勢:擁堵或將快速蔓延,形成一個長達3公里的擁堵路段。為此,TrafficVLM會迅速生成最優(yōu)決策建議。在用戶到達擁堵點之前,及時推送通行建議:“前方三公里突發(fā)事故,大量車輛向右并線,推薦您提前靠右行駛,注意避讓應急車輛?!?/p>
這不僅僅是一條文字提醒。當用戶點擊導航界面右下角的視窗,導航畫面瞬間切換,仿佛一部擁有上帝視角的攝影機,跨越3公里直抵擁堵現(xiàn)場,實時呈現(xiàn)前方車流動態(tài)與高清實景圖像。通過云端調度系統(tǒng)的快速響應,系統(tǒng)在擁堵發(fā)生時即刻下發(fā)觀測指令,調取第一現(xiàn)場的視覺數(shù)據(jù),并基于圖像中的深度信息進行智能分析,精準還原擁堵點位的空間結構與交通態(tài)勢。用戶不僅能直觀看到“前方堵車”,更能清楚理解為何需要變道、何時該減速,以及擁堵的真實成因與范圍。這種從被動接收提示到主動洞察全局的轉變,讓用戶擺脫了“盲人摸象”般的局限,真正實現(xiàn)了對復雜路況的可視化、可感知、可預判的智慧導航體驗。
據(jù)高德地圖產(chǎn)品負責人介紹,其團隊構建了一套強大的底層系統(tǒng)——交通孿生還原能力,能夠在“任意地區(qū)、任意尺度”下,將海量的實時交通數(shù)據(jù)精準還原為動態(tài)孿生視頻流。無論您身處繁華的北京國貿橋路口,還是狹窄的廣州老城小巷,都能實時構建出一個與現(xiàn)實世界完全同步的“數(shù)字交通世界”,并將其以視頻形式呈現(xiàn)。這些讓交通視頻流成為TrafficVLM模型學習、分析和決策的獨特輸入,讓AI得以實時洞察現(xiàn)實世界中任意區(qū)域的交通脈搏。
微觀視角:潮白河橋交通實況
宏觀視角:演唱會前后鳥巢的交通流量變化
從感知到?jīng)Q策:TrafficVLM的智能閉環(huán)
與通用視覺語言模型不同,以業(yè)界領先的視覺語言模型通義Qwen-VL為底座,TrafficVLM基于高德海量、高度還原的交通視覺數(shù)據(jù),完成了強化學習和數(shù)據(jù)訓練。首先,其需要適配地圖和交通孿生還原這種獨特的視覺模態(tài),對交通元素具備語義理解能力。進而再進一步學習復雜的交通分析任務,并實現(xiàn)對交通動態(tài)的全面理解與預測。
(圖:TrafficVLM技術架構,實時孿生與模型推理)
TrafficVLM的能力覆蓋了交通分析的整個流程,從感知到?jīng)Q策形成了一個完整的智能閉環(huán)。首先,它能夠精準識別車輛、車道線、交通信號燈狀態(tài)以及車路的相對位置;此外,它還能夠深入分析車輛間的互動關系:例如一輛車正在猶豫是否變道,或前方車流的減速正在向后方傳導。TrafficVLM可結合當下交通流及歷史交通動態(tài),分析擁堵成因和未來發(fā)展趨勢,最終生成最優(yōu)的決策建議,為用戶提供全局視角的支持。
導航的終極目標,從來不只是提供一條抵達線路,而是確保每一次出行都兼具安全與效率。TrafficVLM通過“交通孿生還原”與“視覺語言大模型”的創(chuàng)新結合,重塑了導航的可能性。它讓導航得以進化為能夠主動感知、理解并提供全局最優(yōu)決策的智能體,將復雜的交通博弈化繁為簡,變成用戶可以直接了解的信息和決策建議。這不僅標志著高德地圖在導航領域與大模型技術深度融合,還體現(xiàn)了其在AI主動參與決策能力方面的突破與創(chuàng)新。
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