大语言模型在智能交通领域的赋能应用与范式变革研究

目录

摘要

1. 引言

2. 大语言模型在交通领域的核心赋能场景

2.1 交通运营与调度智能化

2.2 公众出行服务升级

2.3 交通规划与决策支持

2.4 产业创新与效率提升

3. 核心挑战与制约因素

3.1 领域专业知识缺失

3.2 多模态融合与系统集成难题

3.3 安全与伦理风险

4. 发展对策与实施路径

4.1 构建交通领域增强型大语言模型

4.2 重构基于大语言模型的智能体架构

4.3 建立可信可控的应用生态

5. 未来展望与发展趋势

6. 结论

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摘要

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型作为具备强大语义理解、知识推理与内容生成能力的基础性技术，正深刻改变着智能交通系统的建设范式。本文系统研究了大语言模型在交通运营管理、公众出行服务、规划决策支持及产业创新发展四大核心领域的赋能场景与应用价值。研究揭示了当前大语言模型在交通领域落地面临的三大核心挑战：领域专业知识缺失导致的技术可信度问题、多模态数据融合与业务闭环集成难题、以及模型安全性与伦理合规风险。针对这些挑战，本文创新性地提出了"领域增强-架构重构-生态共建"三位一体的发展路径，为构建新一代"语言驱动的智慧交通系统"提供了理论框架与实践指南。

关键词：大语言模型；智能交通；交通大脑；智能体；多模态学习；领域适应

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1. 引言

交通系统作为城市运行的"生命线"，其智能化水平直接影响着社会经济活动的效率与质量。传统智能交通系统在处理海量结构化数据方面取得了显著成效，但在应对非结构化语言信息、实现自然人机交互、支持复杂决策推理等方面仍面临瓶颈。大语言模型凭借其强大的语言理解、知识存储与逻辑推理能力，正在成为突破这些瓶颈的关键技术。

与早期自然语言处理技术相比，大语言模型在交通领域的应用呈现出三个显著特征：从"单点工具"到"认知中枢"的角色转变，从"被动响应"到"主动交互"的能力提升，以及从"数据处理"到"知识创造"的价值跃迁。这一技术范式变革，正推动智能交通系统从"感知智能"向"认知智能"的深刻演进。

2. 大语言模型在交通领域的核心赋能场景

2.1 交通运营与调度智能化

大语言模型在运营调度场景中发挥着"智能副驾"的关键作用：

• 智能调度助手：通过自然语言接口，调度员可使用语音指令如"查询晚点5分钟以上的列车"或"调整3号线运行间隔"，系统自动理解并执行相应操作，显著提升指挥效率

• 应急决策支持：在突发事件中，大语言模型能够快速分析多源信息，生成包含影响评估、资源调配、信息发布等要素的应急处置方案，为指挥人员提供决策支持

• 运维知识管理：构建基于大语言模型的设备运维知识库，技术人员可通过自然语言查询故障解决方案、维修规程等专业知识，提高设备维护效率

2.2 公众出行服务升级

大语言模型正在重塑出行服务体验：

• 个性化出行助手：基于用户出行习惯、实时交通状况等多维度信息，提供"门到门"的个性化出行方案。例如，用户询问"带大件行李去机场的最佳方式"，系统能综合考虑行李尺寸、交通状况、费用等因素生成最优建议

• 全渠道智能客服：构建具备深度语义理解能力的客服系统，准确识别用户意图，处理复杂咨询、投诉等场景，实现服务请求的一次性解决

• 无障碍服务创新：为视障、老年等特殊群体提供语音交互服务，通过自然对话完成票务查询、路径导航等功能，弥合数字鸿沟