大模型加持!海信网络科技加速大模型应用落地 释放智慧交通发展新动能

近日,2024国家新质生产力与智能产业发展会议暨2023年度中国自动化学会科学技术奖励颁奖仪式在北京举行。大会以“追新逐质,智创未来”为主题,由中国自动化学会和北京市科协联合主办。

在“大模型赋能的智能车辆与智能交通系统平行会议”上,来自清华大学、东北大学等知名高校教授,及海信网络科技公司、阿里云智能集团等企业技术负责人共聚一堂,分享真知灼见。海信网络科技智慧交通事业本部总工程师陈晓明发表《大模型在智能交通系统中的应用》主题演讲,阐述了海信对大模型在智能交通的应用、探索和未来应用畅想。

所有智能交通应用都值得用大模型重塑一遍

交通大模型能为行业带来什么?

海信认为,“交通大模型能解决很多交通问题,平衡人与车、车与路的关系,乃至推动交通全流程优化。”主要体现在4个方面:一是交通主动认知,基于全要素感知、数据感知、信息认知、知识理解,为交通问题主动预测预警提供支撑。二是发挥决策推理预测能力,实现真正的专家治理。三是提升人机交互水平,实现高效指挥与应用。四是推动数据治理和高效应用。

正因得益于对认知、决策、交互的赋能提效,使得大模型广泛应用于缓堵保畅、安全防控、公共交通等智能交通领域,并作用于政府端、企业端、市民端。政府端,实现高效协同监管能力提升;企业端,实现降本增效服务升级;市民端,实现便民利民、品质出行。

大模型赋能应用提质增效,加速智能交通产业升级

大模型已从“上新品”逐渐进入“强应用”阶段,加速走进百业千家。对于大模型在智能交通的落地前景,海信认为行业有广泛的应用场景足以支撑大模型应用,但如何才能真正发挥大模型的生命力?

“大模型的生命力在于行业落地!”大模型不是“刷榜上位”的炫技,而应秉承应用导向实现“质的飞跃”,即通过技术增量带来价值增量。现场,陈晓明从效率、效果、成本、体验4个场景对“大模型+智能交通”进行了展望。

效率场景中,大模型在视觉AI感知上发挥重要作用。视觉AI感知算法适用性、易用性和准确性将得到有效提升,解决当前AI感知存在的小样本事件识别难、复杂场景效果差、算法训练工作量大等痛点。同时,语言大模型也能基于简要案情、勘查笔录等文本语料,提取关键知识、迅速补齐校准事故信息,并自主挖掘安全隐患、推荐隐患治理策略,为管理人员提供专家级知识问答,实现交通事故防患于未然。


效果场景中,基于对交通流规律的推理、学习预测,大模型可更好识别交通运行特征、帮助诊断交通问题,自动生成调优策略、自动评价调优效果,实现信号调优体系闭环。

针对交通指挥依赖人工的弊端,海信依托大模型技术聚焦科学决策、方案生成、人机交互三大痛点,打造场景化指挥,让交通管理者在应对早晚高峰、节假日、恶劣天气等情况时能响应迅速、处置有序,达到人人都是优秀指挥员的效果。

成本场景中,引入大模型后,可在综合评估客流分布、流量流向的基础上,以保证服务质量为前提,优化线网和运力,最优匹配客流、运力,减少低效里程,实现公交运营企业降本增效。同时,大模型还起到提升视频AI分析效果的作用,可精准识别危险驾驶行为,保障公交运行安全。

体验场景中,大模型可准确识别、理解复杂环境下各交通参与者及环境的状态、趋势,做出准确驾驶响应,避免鬼探头、盲区碰撞等突发情况带来的驾驶风险,助力驾驶“眼明手快”,同时通过信息共享互通,更好规划路线、提高出行体验。

大模型在智能交通拥有广阔的应用前景。海信作为领军企业将持续深耕大模型技术,促进大模型在交通乃至千行百业的应用落地,加快形成新质生产力,实现行业高效能、高质量、高科技的阶段式跃迁。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,001评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,210评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 161,874评论 0 351
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,001评论 1 291
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,022评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,005评论 1 295
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,929评论 3 416
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,742评论 0 271
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,193评论 1 309
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,427评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,583评论 1 346
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,305评论 5 342
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,911评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,564评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,731评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,581评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,478评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容