高德地图TrafficVLM重大升级：AI实现车道级交通预测，90秒响应事故

高德地图近日宣布完成TrafficVLM交通视觉语言模型的重大升级，该技术基于阿里通义Qwen架构，通过实时交通孪生与多模态大模型融合，实现车道级交通态势感知与预测。此次升级突破传统导航的局部视角限制，赋予驾驶者“天眼”级全局路况掌控能力。

升级后的系统通过空间智能架构，将全国实时车流动态转化为视频流输入，使AI具备分钟级响应能力。模型可精准识别车辆、车道线、信号灯状态等要素，分析车辆变道意图、拥堵传导趋势等复杂场景。例如当前方3公里处发生追尾事故时，系统能在90秒内完成事故定位，预测拥堵蔓延范围，并通过导航推送包含变道时机、应急避让等细节的优化方案。

技术亮点在于独创的“时空折叠”可视化交互。用户点击导航界面全景视窗，可实时查看事故现场的4K级影像，系统通过解析车辆间距、刹车灯状态等300余项参数，在AR界面标注最佳通行路径。这种从文字提示到空间感知的跃迁，使驾驶者能直观理解拥堵成因与决策依据。

据透露，模型训练采用高德500万小时交通影像数据，在200种虚拟路况环境中完成强化学习。实测显示，其在车辆轨迹预测、多车交互等场景的准确率较前代提升37%，对“幽灵堵车”等非线性现象的预判尤为突出。当检测到车道缩减等复杂情况时，系统可提前200米建议变道策略，使驾驶决策效率提升40%以上。

目前该技术已实现从“路径推荐”到“主动决策”的跨越，标志着导航服务正式进入AI深度参与出行全流程的新阶段。高德强调，技术的核心目标始终是提升出行安全与效率，未来将持续优化复杂城市场景下的实时响应能力。