编者按

　　2023年“百模大战”爆发，2024年大模型应用浪潮来袭。从ChatGPT、文心一言等产品的横空出世，到多模态AIGC、垂直行业模型的百花齐放，过去一年，AI大模型正加速从象牙塔走向落地应用。

　　从去年的“卷大模型”进化到今年的“卷应用”阶段，产业端已经在探索如何“玩转”AI大模型，在智能终端、工业制造、医疗健康、智慧教育、交通出行、金融服务等领域，越来越多的企业尝试用AI大模型技术来优化业务流程、提升生产效率、创造新价值……

　　在此背景下，南方都市报联合百度推出《探寻产业智变“模”范生》系列报道，通过解码AI技术赋能产业的标杆案例，探究大模型时代下的生产力变革。

　　如果有一种技术可以动态地反映现实世界，将交通道路上的所有设施精确且动态地呈现在人们面前，将极大提高人们的出行便利度，同时也能在紧急灾情时刻提高抢险水平。如今，这种技术通过“高精度数字底图”实现了。

　　早在去年，广东省交通集团与百度联合发布“高精度数字底图及百度地图广东高速版”，率先在全国建成省级超万公里高速公路高精度地图“数字底座”解决方案。在实践过程中，百度用AI化数据精准采集并实现了90%以上数据生产环节AI化，在9个月内实现了广东全省超万公里道路的数字孪生。

　　基于“数字底座”解决方案，今年广东交管集团还与百度联合打造了一款旅游搭子“粤通行”。“粤通行”正式版加入了“路况资讯”中的异常预警信息、服务区车流状态等实用功能，并首次推出高速公路“车流均速”功能，吸引了广大车主用户的普遍关注，截至目前平台用户量突破300万。

　　一张交通地图的研发难度在哪里？

　　为解决高速公路省界交通拥堵，深化收费公路制度改革，2019年底全国省界收费站取消工作完成后，高速公路行业大量业务迅速转为线上，客车平均通过省界的时间由原来的15秒减少为2秒，货车通过省界时间由原来的29秒减少为3秒，极大提高了通行效率。

　　在这以后，更深度的交通行业数字化转型也迅速提上了日程。以现代人出行离不开的地图系统为例，通过一张电子地图，快速判断出选择哪条路能躲避拥堵、更快到达目的地，同时也快速得知何处可以加油、下车停歇，这是现代交通数字化转型后为人们出行带来的便利，也需要更深度的交通数字化转型来实现。

　　早期，传统交通“一张图”以交通基础设施静态数据可视化展示为主，存在业务数据展现形式单一、基础数据更新缓慢、单一引擎限制应用开发、GIS技术无法集成等难题，数据价值发挥有限。

　　另外，一张更精确交通电子地图的测绘、数据收集也并非易事。比如，由于高速公路由不同的路段公司管理，信息化系统难以打通，数据共享难；另外，越来越多的企业对于数据安全与数据权限的问题提出要求，涉及行业敏感数据、大数据汇析等方面的数据安全问题无法得到充分保障，存在安全风险。

　　9个月，用AI等技术生成广东全省公路

　　如果有一种技术可以动态地反映现实世界，将交通道路上的所有设施精确且动态地呈现在人们面前，将极大提高人们的出行便利度，同时也能在紧急灾情时刻提高抢险水平。如今，这种技术可以通过“高精度数字底图”来实现。早在2023年7月21日，广东省交通集团与百度联合发布“高精度数字底图及百度地图广东高速版”，率先在全国建成省级超万公里高速公路高精度地图“数字底座”解决方案。

　　高速行业建管养运服各业务系统虽各自独立，但具有共同的时空属性，来自不同系统的数据经过统一时空维度数据关联后能进行集中分析预判。抓住这一共同点，“高精度数字底图”技术提供方百度基于其中统一的数据标准和数据精度打造了一个统一的数据底座，实现了各业务系统的打通。

　　利用打通的数据，百度推出了一张“高精度数字底图”。不同于传统地图厂商主要面向出行导航场景来制作地图，百度在广东高精度数字底图2.7万公里的建设需求下，设置了一套专门面向交通行业的地图采集与制作生产线。在数据采集过程中，百度已形成了AI化数据精准采集，实现了90%以上数据生产环节AI化，通过将AI能力与行业需求进行结合去做更多的产能提升，在9个月内实现了广东全省超万公里道路的数字孪生。

　　基于百度持续的创新能力和高比例的研发投入，在地图技术创新的同时涌现出大量高质量专利。目前百度地图中国专利申请量已经超2000件，授权专利超1000件，稳居行业领先地位，其中AI专利占比超80%，而随着大模型技术的加持，地图正换发出新的生机。百度推出的首个地图领域自研行业大模型，通过多任务全要素联合预测，将已有地图作为先验条件，输入环视视角图像，实现端到端的地图全要素生成，创新高置信度无人工作业的地图新工艺模式，突破传统地图生成模式效率低、成本高的行业难题，为地图行业转型升级提供了新范式。

　　除了“一张图”以外，在“高精度数字底图”之上，为便利用户，广东交通集团还与百度联合打造了一款“旅游搭子”——路网车主出行服务平台“粤通行”。利用这款旅游搭子，用户除了能获取高速公路独特资源和交通大数据，还能了解服务区零售、加油、充电、高速公路沿线“吃住游购”等商业业态，同时“粤通行”也重构了高速救援系统，打造特色路网救援服务。

　　据悉，今年1月26日“粤通行”春运版才开始上线试运行，后续发布的正式版加入了“路况资讯”中的异常预警信息、服务区车流状态等实用功能，并首次推出高速公路“车流均速”功能，吸引了广大车主用户的普遍关注，截至目前平台用户量突破300万。百度智能云交通行业负责人表示，未来将运用百度AI大模型技术，为粤通行平台用户提供信息查询、路线规划、行为预测、智能问答、紧急求助等智能化功能，实现出行前中后全链条伴随式服务。

　　“AI+交通”进化，“上新”治堵、隐患巡检等功能

　　除了用AI来采集交通数据、生成交通地图，在交通领域，AI发挥的作用也越来越多。随着各项技术的逐步成熟，相关应用场景也在不断拓展，包括车路云一体化、自动驾驶、智慧交通等领域发展迅速，吸引了包括科技公司、汽车制造商、新兴的出行服务提供商以及解决方案提供商等参与。其中，百度、腾讯、阿里巴巴等科技公司正凭借其强大的技术研发实力，进一步推动AI技术在智能出行领域的应用。汽车制造商中，比亚迪、蔚来、特斯拉、小米等企业正引领着行业的电动化和智能化变革，通过开发自动驾驶和智能网联汽车来实现这一目标。

　　可以看到，“AI+交通”也不断进化“上新”新功能。近期，在“2024云智大会”上，百度智能云正式发布百度ACE智能交通引擎4.0，在大模型加持之下，百度智能交通业务实现了新一轮的创新、重构与突破。据悉，在底层接入大模型后，最新的百度ACE智能交通引擎4.0版本以交通行业大模型为核心，实现了对拥堵发生的研判和迅速给出调控方案的能力，目前百度的全域信控缓堵方案已经落地北京、贵阳、长春、重庆、苏州、绵阳、保定、株洲等多个城市。

　　大模型在提高交通行业运行效率方面怎样发挥效用？据悉在实践中，当用海量真实数据训练交通行业大模型后，大模型的生成能力获得极大提高，能够生成图文并茂的报告、事故预防方案等，极大提高了交通运输相关工作效率。

　　另外，今年百度智能云还与公安部道路交通安全研究中心合作探索道路交通隐患识别。目前，百度道路隐患AI巡检平台可支持68类的隐患识别，包括地图数据分析的隐患21类，纯CV识别或结合逻辑判断的隐患60类。

　　交通运输部、国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、中国国家铁路集团有限公司联合印发的《加快建设交通强国五年行动计划（2023—2027年）》提出，要加快推动智慧交通建设；实施公路数字化专项行动，推动公路设计施工、养护保通、运营服务、市场治理、标准供给的数字化转型和智能化升级。可以看到，当前人工智能赋能千行百业，已成为公路行业数字经济高质量发展的抓手与着力点，“AI+交通”也正在为我国人工智能产业发展壮大、数字经济蓬勃发展提供强牵引力。

（文章来源：南方都市报）