原标题：广东高速「大数据+大模型」的融合与应用思考

编者按：9月6日，在由百度智能云主办的“2023百度云智峰会”上，广东联合电子服务股份有限公司总经理李斌作了《广东高速大数据融合高精数字底图及大模型的开发与应用实践》的介绍。

李斌首先介绍了广东省高速公路路网基本情况，分享了广东省在过去几年中基于AI深度学习，对海量高速公路通行大数据进行开发和应用的经验总结，并分享了对于数据融合高精度数字底图和交通大模型应用的思考，希望将大数据应用与大模型深度结合，打造服务于高速公路“建-管-养-运-服”的智能全链路服务。

1、广东省高速公路和大数据应用基本情况

目前，广东省高速公路路网通车里程超1.1万公里，收费站出、入口流量每天均超700万车次，全省汽车保有量约3000万辆，路网密度为每百平方公里5.56公里，是全国平均水平的3.3倍，特别是大湾区的高速公路密度在全世界范围内也属于比较高的密度。

近年来，曾在广东省高速公路有通行记录的车辆超过7000万辆，我们对这些车辆一车一档建立了档案库。同时，我们拥有粤通卡ETC用户约2400万，路上的各种感知设备达4.6万台以上，接入的视频数超1.4万路。基于这样庞大的路网、车流量及感知设备，我们每天可实时收到2.5亿条高速公路通行数据，拥有大容量的高速公路通行原生数据源。

广东联合电子服务股份有限公司负责广东省高速公路联网结算管理以及广东省粤通卡ETC的发行与服务，同时也在开展基于高速公路的大数据开发应用。

过去几年，我们已构建了完备的大数据业务体系，包括制定了数据标准、建立了数据安全制度，实现数据的汇聚、治理、分类分级、开发和应用，实现了数据开发的全链条闭环。迄今为止，我们开发了包括交通流量、车辆主题、高速运营、交通安全、车主服务、经济运行在内的六条数据产品线。

这六条数据产品线包含的53个数据产品可服务于政府（如交通、公安、应急等部门）、车主、高速公路运营管理机构、商业机构（如银行、保险）等单位。在开发了这么多应用于高速公路智慧化管理的大数据产品后，我们开始思考，结合高精度数字底图以及大模型等新技术又能够做哪些改变呢？

2、数据产品融合高精度数字底图

7月21日，广东省交通集团联合百度正式发布“高精度数字底图”，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”，通过我们原先开发的大数据产品与高精度数字底图进行结合，可将原来所做的数据产品功能做得更加智慧化，使其服务更加精准、完善。下面介绍三个和高精度数字底图相关的数据应用场景。

基础能力1：实时的车辆档案库（7000万+辆）

首先，我们构建了实时的车辆档案库。对于每一辆行驶过广东高速公路的车辆我们都会打四类标签，包括车辆的基本信息、通行标签、安全标签和性质标签。这些标签里有静态的数据，也有动态的数据，且这些数据是实时更新的。

此外，我们对车辆图片进行实时处理，将结构化信息进行更新存储，以确保途径高速公路的每部车辆的档案都是最新的，且行为特征能够被抓取出来，为下一步车辆的管理服务构建基础能力。

基础能力2：基于AI的高速路网态势监控

其次，我们基于AI构建了高速公路路网态势监控系统。广东省高速公路全量的车辆实时通行数据覆盖面非常广泛，且实时性也很强，通行数据可实现秒级传输到我司。同时通行数据精细度很高，视频联动性也很好。在此过程中可进行历史车流量的研判、实时车流量的监控、未来车流量的预测以及交通仿真辅助决策。

基础能力3：基于图像识别与通行数据的特殊事件感知

最后，我们可基于图象识别与通行数据进行特殊事件感知。基于路段实时采集的数据可感知高速公路施工数据和自然灾害、车祸等事件信息；基于AI图像识别技术可感知高速异常停车事件，并提供集感知、触达、处置、发布为一体的解决方案；基于流式计算可实时感知高速通行状态，并按拥堵指数区分“通畅”、“缓行”、“拥堵”三种状态。

将这些信息通过数字化、可视化、智能化的方式进行展现，为车主、业主、公安、交通、应急等相关方提供自主化、及时化的决策能力支撑。

融合高精度数字底图，可赋能高速交通安全管理。我们将车流量预测的能力、每部车辆档案记录的特征、气象特征与高精度数字底图的道路信息特征进行叠加，构造了交通安全指数地图，实现路网全覆盖，准确率得到明显提升。

之前我们只能做到全省重点路段、易堵、易发事故路段的智能监测，在结合高精度数字底图后，可以实现广东省全范围的实时监测，并对有可能发生风险的点位进行预判，提早通知高速公路救援、交警等相关方，提前做好准备，确保事故出现后能够得到及时处理。

融合高精度数字底图，可赋能高速路网运行评价指标计算。通过已有的数据源（如通行流水数据、车牌识别数据、气象数据等）与高精度数字底图道路基础信息进行叠加，高速公路高精度数字底图的数据能力可支撑各运行指标的精准计算，如拥堵指数、区间通行速度等，可得出更精准的路网基本运行指标，包括流量、速度、密度等。

融合高精度数字底图，赋能高速车主出行服务。我们通过大数据运算，将可能发生事故的点位、占道等情况提前告知用户，对每位车主的出行路线进行规划。同时，通过提供道路救援、服务区内停车、加油、充电等更及时的信息，使车主能够及时知晓高速公路上发生的各种事件。

3、数据产品融合大模型的交通应用

我们正在积极思考和探索如何将我们的数据产品与高速公路交通大模型结合的应用。我们知道，大模型让人类思考系统复制及传播成为可能，实现模型无处不在。通过大模型，行业应用能够更快速地获得更多的信息及理强大的逻辑运算，从而做出更缜密、更全面的思考以及更快速的决策。

我们通过行业AI能力，如高速公路改扩建评价体系、基于AI的车流量实时统计与预测以及基于AI的桥梁健康监测指数等，与大模型的通用数据、通用模型、行业模型的融合以及通用推理能力和行业能力的结合，使已开发的数据产品更加智能和精准，使一些原来难以开发的应用在大规模的加持下可以开发，并将这些数据集、算法为通用大模型训练后成为构建交通大模型的重要组成部分，同时为高速公路的“建-管-养-运-服”提供更好的智能化支撑。

我们期待下一步依托大模型的能力，在智慧交通的开发、交互、商业、合作模式中有全新的展示，通过这种结合促进“人-车-路”的应用更加智能，交付更加多样、更加灵活。返回搜狐，查看更多

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