科技财经时报2025年09月19日 21:45消息，高德TrafficVLM模型升级，实现超视距路况预知，AI带来全新天眼视角。
9月19日消息，今天傍晚，高德通过官方公众号宣布成功实现TrafficVLM（交通视觉语言模型），该技术能够帮助用户更好地掌握全局交通状况，进一步优化驾驶体验。 从行业发展趋势来看，交通出行领域的智能化升级正在加速。高德此次推出的TrafficVLM，不仅是技术上的突破，更意味着未来出行服务将更加精准与高效。在城市交通日益复杂的背景下，这样的创新有助于缓解拥堵、提升通行效率，也为用户带来更智能的出行选择。随着技术的不断成熟，类似的功能或将逐步普及，成为智慧交通体系中的重要一环。
根据介绍，在现代交通环境中，驾驶者常常面临信息盲区的挑战：在复杂的路口穿梭时，只能看到眼前的车流，却无法预知百米外哪个车道即将拥堵；在畅通的高速上行驶时，却难以预见前方因轻微刹车而引发的“幽灵堵车”。这些局部视角的限制，使得驾驶者难以做出最优的决策。因此，TrafficVLM模型此次升级即是为了应对上述难题。 从实际应用角度来看，这种技术的提升不仅有助于缓解城市交通压力，还能在一定程度上提高道路通行效率和行车安全。随着智能交通系统的不断发展，类似TrafficVLM这样的模型将成为未来智慧出行的重要支撑。
依托空间智能架构，全新升级的 TrafficVLM 可以为用户带来“天眼”视角。其能让用户全面了解全局交通状况，从而在复杂环境中做出更优决策。据悉，其能够赋予每位驾驶者“全知视角”的能力，在面对路口或高速时，不再受限于局部视野，从而更直观预知前方路况，从容应对潜在风险。
例如，在用户前方3公里的主干道上，左侧车道因一起突发追尾事故导致新的交通拥堵点形成。TrafficVLM系统通过实时交通孪生技术迅速感知到这一异常情况，并推理判断出事故位置及其可能的发展趋势：拥堵可能会迅速扩散，形成长达3公里的拥堵路段。基于TrafficVLM的分析，高德地图可在用户抵达拥堵区域前，及时推送出行建议：“前方三公里发生事故，大量车辆向右变道，请您提前靠右行驶，注意避让应急车辆。”
通过云端调度系统的快速响应，系统在交通拥堵发生时能够立即下发观测指令，调取第一现场的视觉数据，并利用图像中的深度信息进行智能分析，精准还原拥堵点的空间结构与实时交通状况。 这一技术的应用，标志着城市交通管理正朝着更加智能化、精细化的方向迈进。借助云计算和人工智能的力量，不仅提升了应对突发交通状况的效率，也为未来智慧城市建设提供了有力支撑。在实际应用中，这种快速反应机制有助于减少因拥堵带来的出行延误，提升整体交通运行效率。
据介绍，这意味着用户不仅能够直观地看到“前方堵车”的情况，还能清晰了解为何需要变道、何时应该减速，以及拥堵的具体原因和影响范围。这种从被动接受提示到主动掌握全局的转变，使用户摆脱了“盲人摸象”式的认知局限，实现了对复杂路况的可视化、可感知和可预判的智能导航体验。
该模型以视觉语言模型通义Qwen-VL为基础，依托高德庞大的、高度逼真的交通视觉数据，进行了强化学习与数据训练。
