高德升级TrafficVLM：AI提前预测全局路况，缓解交通拥堵

高德升级TrafficVLM：AI提前预测全局路况，缓解交通拥堵

近日，高德地图宣布对其自研的交通视觉语言模型TrafficVLM进行重大升级。该模型融合实时交通孪生技术与多模态大模型能力，实现了对道路状况的车道级感知与预测，为城市智慧交通管理提供了新的技术路径。

TrafficVLM基于通义千问团队开发的Qwen-VL架构构建，依托高德海量的交通视觉数据，通过后训练和强化学习不断优化其性能。该模型能够将实时交通数据转化为视频流进行解析，识别包括车辆变道意图、拥堵传导趋势等在内的复杂交通场景，显著提升了交通态势的判断精度与响应速度。

高德技术负责人在介绍该模型时指出，TrafficVLM并非通用视觉语言模型，而是专门针对地图与交通场景进行优化的行业模型。其核心能力体现在对交通元素的语义理解，包括车道线、交通信号灯、车辆位置及运动状态等，并在此基础上完成多种复杂任务的训练与推理。

从技术框架来看，TrafficVLM具备四大核心能力：感知、理解、分析与决策。在感知层面，模型能够识别交通环境中的各类实体及其状态；在理解层面，可判断车辆之间的互动关系，如变道意图和拥堵传播动态；在分析层面，模型结合实时与历史数据，研判拥堵成因与发展趋势；最终在决策层面，为用户提供个性化、前瞻性的通行建议。

这一技术在实际路况中表现出较高应用价值。例如，当主干道发生追尾事故时，TrafficVLM可在分钟级别内识别异常并预测拥堵蔓延范围，进而向用户推送规避建议，使用户能够提前调整行驶策略，避免陷入拥堵。

此次TrafficVLM的升级，标志着高德在空间智能与交通数字化领域的进一步探索。通过将宏观交通洞察转化为具体出行决策支持，该技术不仅提升了用户出行效率，也为城市交通治理提供了数据驱动的解决方案。目前，该能力已全面集成至高德地图导航系统中，逐步服务于广大道路使用者。

在智慧交通不断推进的背景下，以AI技术为核心的路况预测与决策系统，正逐渐成为改善城市交通状况的重要工具。高德TrafficVLM的持续进化，不仅体现了企业自身的技术积累，也为行业提供了可借鉴的实现路径。

（注：本文在资料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰写阶段使用了 AI 工具，最终内容经人类编辑核实事实、调整逻辑、优化表达后完成。）

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本文来源于极客网，原文链接: https://www.fromgeek.com/latest/704335.html