9 月 19 日消息,今天傍晚,高德通過官方公眾號宣布實現 TrafficVLM(注:交通視覺語言模型),可助力用戶實現全局交通掌控,提升駕駛體驗。
根據介紹,在現代交通環境中,駕駛者常常面臨信息盲區的挑戰: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的決策。因此,TrafficVLM 模型此次升級即是為了應對上述難題。
依托空間智能架構,全新升級的 TrafficVLM 可以為用戶帶來“天眼”視角。其能讓用戶全面了解全局交通狀況,從而在復雜環境中做出更優決策。據悉,其能夠賦予每位駕駛者“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。

例如,在用戶前方 3 公里的主干道上,左側車道因一起突發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這一異常,且推理識別出事故點并洞悉其發展趨勢:擁堵或將快速蔓延,形成一個長達 3 公里的擁堵路段。依托 TrafficVLM,高德可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。”
通過云端調度系統的快速響應,系統在擁堵發生時即刻下發觀測指令,調取第一現場的視覺數據,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勢。
據介紹,這意味著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,實現對復雜路況的可視化、可感知、可預判的智慧導航體驗。


該模型以視覺語言模型通義 Qwen-VL 為底座,基于高德海量、高度還原的交通視覺數據,完成了強化學習和數據訓練。
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