多模态大模型在综合交通系统中的深度应用与推广研究——以智慧高速、城市交通及港口运营为视角

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已于 2025-09-17 15:22:09 修改 · 717 阅读

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#人工智能 #算法 #大数据 #机器学习 #音视频

于 2025-09-17 15:08:03 首次发布

1 引言

2 相关研究

参考文献（节选）[1] Li Y, et al. ST-CLIP: A Spatio-Temporal Vision-Language Framework for Traffic Scene Understanding. CVPR 2023.[2] Google. OR-Tools Linear Optimization Guide, 2024.[3] 王X, 等. 基于因果推断的高速公路事故预测方法. 中国公路学报, 2023.

摘要
随着交通感知手段的日益丰富，高速公路、城市路网与港口码头已同步进入“视频-雷达-气象-文本”多模态数据爆炸时代。传统单模态、单任务 AI 模型难以打通跨域语义鸿沟，更无法支撑“感知-认知-决策-闭环”一体化治理。本文提出面向交通行业的统一多模态大模型（Traffic-MLM，Traffic Large Multimodal Model），通过构建“交通语义空间”实现监控影像、雷达轨迹、气象文本、船舶AIS、集装箱单据等异构信息的端到端对齐与联合推理。在智慧高速、城市交通服务与港口运营三大场景开展示范验证：①高速路段事故发现平均延迟由 5.3 min 降至 15 s，动态限速诱导使二次事故率下降 28%；②城市区域利用浮动车 GPS 与街景图像预测路口溢出，提前 8 min 预警，车辆平均延误降低 12.4%；③港口在潮汐、气象与机械设备约束下自动生成靠泊-岸桥-集卡联合调度计划，单船在港时间缩短 7.9%，年化直接经济效益超 1.2 亿元。研究表明，Traffic-MLM 不仅显著提升交通系统的安全与效率，更为“业务规则重构”提供了可泛化的 AI 操作系统范式。

关键词：多模态大模型；智慧高速；城市交通；港口运营；交通语义空间；因果推理

1 引言

一）、背景（两段）

随着全国机动车保有量突破4.3亿辆，高速公路、城市道路与港口枢纽已同时步入“交通大数据爆炸”阶段：仅一条双向六车道高速每日产生的监控视频、雷达轨迹、气象文本就超过6 TB；传统单模态AI只能完成“感知”层面的检测或跟踪，难以将图像、文本、传感器信号映射到统一的“业务语义”空间，导致“数据海量、信息孤岛、决策延迟”的矛盾日益突出。
近年来，以Transformer为代表的大模型在NLP和CV领域证明了“规模-性能”跃迁的可行性，但通用大模型缺乏交通专业知识，对“团雾限速”“港口吃水”“绿波带宽”等行业概念的理解几乎为零；同时，交通系统对安全、实时、可解释有刚性要求，亟需面向高速、城市、港口场景构建具备“跨模态对齐-因果推理-策略输出”能力的行业级大模型，以实现从“辅助提醒”到“闭环控制”的范式升级。

二）、意义（两段）

安全价值：基于多模态大模型的“视频+雷达+气象”联合推理，可在30秒内完成事故发现、成因溯源与动态限速下发，预计降低二次事故率25%以上，每年减少直接经济损失逾百亿元；在港口场景，通过潮汐-气象-设备状态实时耦合，可避免船舶搁浅或岸桥碰撞等重大安全事件，保障超大型集装箱码头年吞吐量提升4%～6%。
治理价值：大模型首次把高速管理、城市交通服务与港口运营纳入同一“语义-决策”框架，实现“部-省-市-港”四级业务规则一体化重构；其开放API可向下兼容既有感知设备，向上支撑信号控制、收费稽核、应急指挥、船舶调度等N类应用，形成交通行业的“AI操作系统”，为“交通强国”战略提供可复制的数字化底座。

三）、研究现状（两段）

感知层：YOLOv8、DeepSORT、3D-RadarNet在单模态检测、跟踪任务上已达SOTA，但“图像-雷达-文本”异构融合仍停留在特征级拼接，缺乏统一时空嵌入；最新ST-CLIP、Traffic-BERT尝试将文本与轨迹联合编码，却受限于模型规模（<1 B）与数据单一，难以处理“低能见度下货车尾气管脱落”等小样本事件。
决策层：高速公路动态限速与城市信号控制普遍采用强化学习或MILP，但输入多为结构化交通流参数，对原始视频、气象文本利用不足；港口调度领域已出现基于AIS与潮汐窗口的优化模型，然而“吃水-风浪-岸桥故障”多源异构约束仍需人工经验转化为惩罚系数，更新周期长达周级，难以匹配生产作业的分钟级变化，亟需大模型实现“原始信号-决策变量”端到端映射。

1.1 行业痛点

数据异构：视频、雷达、文本、传感器采样率与语义粒度差异巨大，难以统一建模。
任务割裂：事件检测、流量预测、调度优化各自为政，造成“AI 烟囱”。
决策滞后：目前仍以“人-机”协同为主，AI 仅提供辅助信息，无法闭环控制。

1.2 研究目标

构建覆盖“高速-城市-港口”的统一多模态大模型，实现：
① 一次预训练，多场景微调；② 跨模态对齐，分钟级推理；③ 端到端决策，秒级下发。

2 相关研究

2.1 交通感知：YOLOv8、DeepSORT、3D-RadarNet 等在单模态检测跟踪领域取得 SOTA，但缺乏跨模态融合。
2.2 交通认知：Traffic-BERT、ST-CLIP 探索文本-时空联合表征，但未形成大模型体系。
2.3 交通决策：基于强化学习的信号控制与泊位调度研究众多，但输入特征多为结构化数据，对原始异构信号利用不足。