新华社北京9月27日电（记者张漫子）“交通是一个涵盖感知、认知、决策、控制的复杂系统，破题关键在于将大模型应用于这一复杂过程。”25日在京举办的全球可持续交通高峰论坛上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖说。
9月21日，在2023世界智能网联汽车大会室内展区，两位参观者在参观小鹏飞行汽车。新华社记者 鞠焕宗 摄
传统人工智能只能在交通领域实现碎片化的点状应用，如识别一个红绿灯、识别某一个违章行为等。沈抖说，想要真正破解交通行业的复杂性、耦合性问题，需发挥大模型的价值，通过将车、路、云、图等方面的数据信息进行动态整合，提升交通的效率与安全。
交通大模型，是基于通用大模型开发的一种行业大模型。“对于交通行业大模型而言，首先，要向大模型提供交通领域的专业知识。其次，将交通领域的案例、实践、专家经验整理为训练材料，让大模型不断学习。与此同时，将模型带入行业实践不断验证，并针对问题持续给予指导、优化。”千方科技副总裁孙亚夫介绍。
数字技术对交通行业的影响广泛且深刻。在中国从交通大国迈向交通强国进程中，百度智能云、千方科技等国内前沿技术企业，以“揭榜挂帅”模式推动多试点城市车路协同发展与城市智能网联建设。
当前，中国正通过云、图、大数据、数字孪生等技术，推动交通行业的数字化转型。其中，交通大模型已应用于中国智能网联、智慧高速、城市交通等多个场景中。
9月21日，在2023世界智能网联汽车大会室外展区，参观者参观展出的无人驾驶小巴车。新华社记者 鞠焕宗 摄
在上海嘉定，八百余辆自动驾驶车辆已上线了30多种智能应用，为车主提供红绿灯倒计时、危险路口提示、路径规划等智能服务，准确率超过99%。
城市交通方面，交通大模型可利用全域的感知数据，分析研判拥堵发生的可能性，并叠加仿真推演，生成全域信控方案。
“比如，交通大模型可以在9点钟预测11点钟哪里会堵、为什么会堵、怎么治堵，并自动优化信号灯配时方案。”百度研发人员告诉记者，在北京亦庄60平方公里的区域布局全域信控方案后，路口平均通过时间缩短了28%。
日前，公路AI数字人“简璐璐”亮相河北高速，为公路数字化发展提供了一个新可能。“数字人不仅能够检测追尾等道路事故，还能够自动搜索周边救援资源，生成事故分析报告。应用后，现场事件处理效率将翻倍，并将显著节省人力成本。”百度研发人员说。
随着训练量的增加，“简璐璐”目前已服务于路网监测、应急指挥、养护管理、公众出行等多个环节，为高速公路管理服务模式数字化转型与加速发展注入新的智慧力量。
“交通行业的业务特点是面临大量的定制开发，客户需求也是不断变化的，开发周期长、交付效率低。利用交通大模型，可在客户前端进行快速编码，实现快速交付。”孙亚夫说。
25日论坛现场，百度发布的基于大模型重构的智能交通解决方案ACE 3.0得到业界关注。有着基础层、模型层、应用层三层架构的它，具有更强大的交通感知能力、认知能力、预知能力、知识能力、交互方式，将为更智慧的交通提供更高效的中国方案。
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