
大模型在交通运输行业的应用路径
Application Paths of Large Models in Transportation Industry
为加快推动人工智能与交通运输的深度融合,通过人工智能技术赋能交通运输高质量发展,以交通运输典型场景带动人工智能技术迭代升级,研究提出大模型在交通运输行业的应用路径。首先,梳理大模型在交通运输行业应用研究进展,总结典型应用场景,分析应用研究特征和存在的主要问题。其次,开展大模型在交通运输行业的技术适配性研究,解构大模型的核心技术能力,分析交通建设、管理、养护、运营和服务五大领域的痛点和大模型支撑解决行业痛点问题的能力,对大模型在交通运输行业的应用进行SWOT分析。最后,研究提出包括总体架构、三类重点应用场景、三种技术路径和实施策略的大模型应用路径。研究结果可为大模型在交通运输行业的应用落地提供理论和方法参考。
To accelerate the deep integration of artificial intelligence and transportation, empower high-quality development of transportation with artificial intelligence technology, and drive the iterative upgrading of artificial intelligence technology with typical transportation scenarios, the paper studies and proposes the application paths of large models in the transportation industry. Firstly, it reviews the research progress of the application of large models in the transportation industry, summarizes typical application scenarios, and analyzes the characteristics and main problems. Secondly, it conducts research on the technological adapatability of large models in the transportation industry. It deconstructs the core technical capabilities of large models, analyzes the pain points in the five major fields of transportation including construction, management, maintenance, operation, and service, and discusses the ability of large models to support the resolution of industry pain points. It conducts a SWOT analysis on the application of large models in the transportation industry. Finally, the application paths of the large models including the overall architecture, three key application scenarios, three technical paths, and implementation strategies were proposed. The research results can provide theoretical and methodological reference for the application and implementation of large-scale models in the transportation industry.
大模型 / 交通运输 / 人工智能 / 智慧交通 / 技术路径
large model / transportation / artificial intelligence / smart transportation / technological path
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