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高德宣布 TrafficVLM 模型“重磅升级”：预知超视距路况，AI 带来“天眼”视角

2025-12-08 08:00:01 来源：IT之家 A+A-

9月19日傍晚，高德通过官方公众号宣布实现TrafficVLM（交通视觉语言模型），旨在帮助用户掌握全局交通状况，提升驾驶体验。

高德宣布 TrafficVLM 模型“重磅升级”：预知超视距路况，AI 带来“天眼”视角

在现代交通环境中，驾驶者常面临信息盲区的问题。例如，在复杂的路口穿梭时只能看到眼前的车流，无法预知百米外哪个车道即将拥堵；在畅通的高速上行驶时，也难以预见前方因轻微刹车而引发的“幽灵堵车”。这些局部视角的限制使得驾驶者难以做出最优决策。因此，此次升级的TrafficVLM模型旨在解决这些问题。

全新升级的TrafficVLM依托空间智能架构，为用户提供“天眼”视角，使他们能够全面了解全局交通状况，在复杂环境中做出更优决策。该模型赋予每位驾驶者“全知视角”的能力，不再受限于局部视野，可以更直观地预知前方路况，从容应对潜在风险。

例如，当用户前方3公里的主干道上左侧车道因一起突发追尾事故形成新堵点时，TrafficVLM会通过实时孪生交通感知到这一异常，推理识别出事故点并洞悉其发展趋势：拥堵可能会快速蔓延，形成一个长达3公里的拥堵路段。高德会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。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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