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2025-09-20 06:20:10 虹钧 1134

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9 月 19 日消息,重磅升级今天傍晚,高德高德通过官方公众号宣布实现 TrafficVLM(注:交通视觉语言模型),宣布可助力用户实现全局交通掌控,模型提升驾驶体验。预知

根据介绍,超视site:zacsxxs.com在现代交通环境中,距路驾驶者常常面临信息盲区的天眼挑战:在复杂的路口穿梭时,只能看到眼前的视角车流,却无法预知百米外哪个车道即将拥堵;在畅通的重磅升级高速上行驶时,却难以预见前方因轻微刹车而引发的高德“幽灵堵车”。这些局部视角的宣布限制,使得驾驶者难以做出最优的模型决策。因此,预知TrafficVLM 模型此次升级即是超视b体育app官网下载最新版为了应对上述难题。

依托空间智能架构,全新升级的 TrafficVLM 可以为用户带来“天眼”视角。其能让用户全面了解全局交通状况,从而在复杂环境中做出更优决策。据悉,其能够赋予每位驾驶者“全知视角”的能力,在面对路口或高速时,不再受限于局部视野,从而更直观预知前方路况,从容应对潜在风险。

例如,在用户前方 3 公里的主干道上,左侧车道因一起突发追尾事故而形成新堵点,即时 TrafficVLM 会通过实时孪生交通感知到这一异常,且推理识别出事故点并洞悉其发展趋势:拥堵或将快速蔓延,形成一个长达 3 公里的拥堵路段。依托 TrafficVLM,高德可在用户到达拥堵点之前,及时推送通行建议:“前方三公里突发事故,大量车辆向右并线,推荐您提前靠右行驶,注意避让应急车辆。”

通过云端调度系统的快速响应,系统在拥堵发生时即刻下发观测指令,调取第一现场的视觉数据,并基于图像中的深度信息进行智能分析,精准还原拥堵点位的空间结构与交通态势。

据介绍,这意味着用户不仅能直观看到“前方堵车”,更能清楚理解为何需要变道、何时该减速,以及拥堵的真实成因与范围。这种从被动接收提示到主动洞察全局的转变,让用户摆脱了“盲人摸象”般的局限,实现对复杂路况的可视化、可感知、可预判的智慧导航体验。

该模型以视觉语言模型通义 Qwen-VL为底座,基于高德海量、高度还原的交通视觉数据,完成了强化学习和数据训练。

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(凤凰网宁波 软系、转孝伽)

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