中秋國慶雙節將至，長達8天的假期讓出行需求大幅攀升。據交通運輸部預測，今年假期全社會跨區域人員流動量將高達23.6億人次，其中自駕出行占比達八成，預計達18.7億人次，成為最主要的出行方式。

面對如此龐大的出行規模，公路交通安全風險防控面臨嚴峻挑戰。傳統模式主要依賴駕駛員自身警惕和事后救援，難以有效預防事故發生。近日，中國安全生產科學研究院與高德地圖聯合推出“鷹眼守護”預警系統，旨在通過技術手段提升道路安全水平。

該系統以交通視覺語言模型TrafficVLM為核心，通過“交通孿生還原”與“視覺語言模型”的深度融合，實現了對道路環境的主動感知和實時分析。系統工作原理分為三個環節：首先通過傳感器捕捉前車速度驟降、急剎等異常行為；隨后將匿名脫敏數據上傳至云端，AI模型比對周邊車輛信號進行路況判斷；最后通過語音和地圖界面雙重方式，向可能受影響的駕駛員推送預警信息。

實車測試數據顯示，在速度超過80公里/小時、多車同時急剎的重大異常場景下，系統可在數秒內向后方近1公里范圍內的車輛發出預警，準確率超過90%。這一性能為駕駛員爭取了寶貴的反應時間，顯著降低了追尾等二次事故風險。

目前，該系統已覆蓋17種日常出行場景，包括彎道會車、無燈路口會車、前方急剎、慢速車預警、后方快速來車、匯入口匯出口車輛識別、騎行車輛檢測等典型路況。通過提前感知視野盲區的危險，系統將“被動防御”轉變為“主動防護”，為自駕出行提供了更可靠的安全保障。

據研發團隊介紹，TrafficVLM模型的創新應用使系統具備了環境理解和決策能力。它不僅能識別具體交通事件，還能綜合分析路況信息，為用戶提供全局最優的避險建議。這種智能化特性使“鷹眼守護”突破了傳統預警系統的局限，成為道路安全領域的重要技術突破。