核心技术能力 - 依托空间智能架构实现TrafficVLM模型升级 实现全局交通态势感知 [1][2] - 基于通义Qwen-VL视觉语言模型底座 结合海量交通视觉数据进行强化学习训练 [9] - 具备车辆 车道线 交通信号灯状态及车路相对位置的精准识别能力 [11] - 能分析车辆互动关系 如变道犹豫行为及减速传导效应 [11] 技术实现机制 - 以分钟级频率对沿途交通态势进行实时推理 [2] - 通过交通孪生还原能力将实时数据转化为动态孪生视频流 [5] - 在任意地区任意尺度下构建与现实同步的数字交通世界 [5] - 结合实时交通流与历史动态分析拥堵成因及发展趋势 [11] 应用场景效果 - 可预判3公里外突发事故导致的拥堵蔓延情况 [4] - 实时推送最优通行建议并提供高清实景图像验证 [4] - 实现从被动接收提示到主动洞察全局的导航体验升级 [4] - 覆盖微观路段（如潮白河桥）至宏观区域（如演唱会期间鸟巢）的交通分析 [7][9] 系统架构创新 - 交通孪生还原与视觉语言大模型技术深度融合 [11] - 形成从感知到决策的完整智能闭环 [9][11] - 将复杂交通博弈转化为可视化可感知的决策信息 [11] - 实现AI对现实世界任意区域交通脉搏的实时洞察 [5]