摘 要:对大模型技术在交通领域的促进作用进行了深入探讨,展现了其在改善交通管理和 控制、提高交通安全以及推动自动驾驶技术发展方面的巨大潜力;系统阐述了大模型、视觉 大模型、多模态大模型的基本概念及发展历程,针对部分交通大模型,总结了它们的模型架 构和训练方法等,探讨了大模型在交通领域的主要应用,例如交通管理和控制、交通安全和 自动驾驶。研究结果表明:在交通管理和控制方面,大模型的应用改善了交通信号控制和交 通状态预测等问题,并为城市交通管理带来了新的可能性,这不仅减少了交通拥堵,还降低 了环境污染;在交通安全方面,相比于传统模型,大模型的应用显著提高了交通事故分析和 预测能力,通过对历史事故数据的深入学习,模型能够识别出事故高发区域和时段,从而采 取预防措施,提高了交通安全指数;在自动驾驶领域,传统模型向多模态自动驾驶模型的转 变,不仅提高了自动驾驶系统的决策和环境适应能力,还为用户提供了更加安全、舒适的驾 驶体验。不仅挖掘了大模型技术在当今交通领域中的潜力和价值,还为实现更加智能、高效 的交通系统提供了有用的建议,如降低交通大模型的计算成本、提升模型的实时性和可靠性 等。 关键词:智能交通;通用大模型;交通大模型;交通管理和控制;交通安全;自动驾驶

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