高德地圖近日宣布其核心交通預(yù)測(cè)模型TrafficVLM完成重大技術(shù)升級(jí)，通過融合多模態(tài)大模型與交通孿生技術(shù)，首次實(shí)現(xiàn)從車道級(jí)到城市級(jí)交通態(tài)勢(shì)的動(dòng)態(tài)感知與預(yù)測(cè)能力。該模型基于阿里云通義Qwen-VL架構(gòu)深度開發(fā)，依托高德積累的海量交通視覺數(shù)據(jù)，構(gòu)建了覆蓋全場(chǎng)景的交通分析體系。

與傳統(tǒng)視覺語(yǔ)言模型不同，TrafficVLM專門針對(duì)交通場(chǎng)景進(jìn)行模態(tài)適配，在地圖空間定位、交通元素語(yǔ)義解析等維度形成獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。研發(fā)團(tuán)隊(duì)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，使模型能夠從孿生還原的交通視頻流中，精準(zhǔn)識(shí)別車輛變道意圖、擁堵傳播規(guī)律等復(fù)雜動(dòng)態(tài)。這種技術(shù)突破使得交通分析不再局限于固定場(chǎng)景，而是形成覆蓋微觀到宏觀的通用建模能力。

模型的核心能力體現(xiàn)在四個(gè)技術(shù)層級(jí)：首先通過多攝像頭數(shù)據(jù)融合，實(shí)時(shí)定位車輛、車道線、信號(hào)燈等要素的空間關(guān)系；其次解析車輛交互行為，如識(shí)別變道猶豫、制動(dòng)波傳導(dǎo)等隱性特征；進(jìn)而結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，分析擁堵成因及演變趨勢(shì)；最終生成包含路徑優(yōu)化、并線時(shí)機(jī)等具體建議的決策方案。這種全鏈條處理能力使系統(tǒng)具備真正的交通智能。

在真實(shí)道路測(cè)試中，模型展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用價(jià)值。當(dāng)某主干道3公里外發(fā)生追尾事故時(shí)，系統(tǒng)在1分鐘內(nèi)完成事故定位，5分鐘內(nèi)預(yù)測(cè)出擁堵將向上游蔓延3公里。基于這些分析，導(dǎo)航系統(tǒng)提前向即將進(jìn)入擁堵區(qū)的用戶推送個(gè)性化建議："前方事故導(dǎo)致左側(cè)車道封閉，建議提前200米向右變道，注意避讓救援車輛"。這種分鐘級(jí)響應(yīng)能力，使出行決策從被動(dòng)應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)預(yù)防。

目前，升級(jí)后的TrafficVLM已全面集成至高德地圖導(dǎo)航服務(wù)。通過將全局交通態(tài)勢(shì)轉(zhuǎn)化為個(gè)性化出行指引，系統(tǒng)在早晚高峰等復(fù)雜場(chǎng)景下的路徑規(guī)劃準(zhǔn)確率提升37%，用戶并線沖突發(fā)生率下降29%。這項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新標(biāo)志著空間智能技術(shù)在出行領(lǐng)域的深度應(yīng)用，為智能交通系統(tǒng)建設(shè)提供了新的技術(shù)范式。