百度ACE智能交通引擎3.0

百度ACE智能交通引擎3.0致力成為中國智能交通現(xiàn)代化開路先鋒PREFACE序PREFACE交通是經(jīng)濟的脈絡和文明的紐帶。建設交通強國是以習近平同志為核心的黨中央立足國情、著眼全局、面向未來作出的重大戰(zhàn)略決策,是全面建成社會主義現(xiàn)代化強國的重要支撐。2021年10月,習近平主席在第二屆聯(lián)合國全球可持續(xù)交通大會上指出,要堅持創(chuàng)新驅動,大力發(fā)展智慧交通。2022年10月,習近平總書記在黨的二十大報告中指出,要建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系,加快建設交通強國、網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國,加快推動產(chǎn)業(yè)結構、能源結構、交通運輸結構等調(diào)整優(yōu)化,推進交通領域清潔低碳轉型。百度作為擁有強大互聯(lián)網(wǎng)基礎的領先A公司,致力成為中國智能交通現(xiàn)代化開路先鋒。2020年4月,百度正式發(fā)布ACE智能交通引擎1.0,首次提出"車路智行"智能交通整體解決方案,首次詮釋了百度對智能交通技術的信心和助力建設交通強國的初心。2021年,百度推出升級版ACE智能交通引擎2.0,發(fā)布細分場景解決方案,賦能智能網(wǎng)聯(lián)、智慧交管、智慧高速、智慧停車等業(yè)務場景,不斷深化智能交通的業(yè)務內(nèi)涵。2022年,百度進一步實施科技自立自強戰(zhàn)略,持續(xù)深耕"芯片+框架+大模型+應用",發(fā)布車路協(xié)同開放平臺——"智路OS"。截至2023年6月,百度ACE智能交通解決方案已服務200+個城市及地區(qū),可使通行效率提升15%-30%。2023年,chatGPT、文心一言等產(chǎn)品的發(fā)布,標志著以大模型為核心的人工智能新時代已經(jīng)到來。大模型重新定義了人機交互方式,同時催生了大量的AI原生應用。針對智能交通行業(yè),百度將繼續(xù)秉承科技初心,用A原生思維重構ACE智能交通引擎3.0;ACE也將持續(xù)依托百度智能交通大模型,致力成為中國智能交通現(xiàn)代化開路先鋒,為交通強國建設、中華民族偉大復興及人類的科技進步貢獻力量!PECIALTHANK特別鳴謝PECIALTHANK感謝各編制單位、編制人員和指導專家對白皮書編制工作的大力支持!限于時間和研究水平,白皮書仍有待改進之處,需要不斷修訂和完善,歡迎各位領導、專家和業(yè)界同仁提出指導意見和建議,也歡迎加入到百度智能交通的研究和推進工作當中,共同推進我國智能交通快速發(fā)展。本白皮書的指導專家包括(按姓名筆畫排序): 王長君公安部道路交通安全研究中心主任王先進交通運輸部科學研究院副院長兼總工程師王笑京國家智能交通系統(tǒng)工程技術研究中心首席科學家陳山枝中國信息通信科技集團有限公司副總工程師、專家委主任、移動通信及車聯(lián)網(wǎng)國家工程研究中心主任陳艷艷北京工業(yè)大學城市交通學院院長趙一新中國城市規(guī)劃設計研究院城市交通分院院長錄20200404020211.劃時代的大模型2.能力升級33.產(chǎn)品重構4.生態(tài)刷新03031.聰明的車2.智慧的路2.智慧交管4.智慧停車672.智慧交管4.智慧停車67解決方案解決方案253.智慧高速人才生態(tài)05人才生態(tài)3.3.解決方案附錄:大事記79-01總體架構黨的十八大以來,以習近平同志為核心的黨中央對交通運輸工作給予高度重視、大力支持和殷切期望,黨中央、國務院先后印發(fā)《交通強國建設綱要》、《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》,提出推進交通基礎設施網(wǎng)與信息網(wǎng)融合發(fā)展,加強交通基礎設施與信息基礎設施統(tǒng)籌布局、協(xié)同建設,推動車聯(lián)網(wǎng)部署和應用,強化與新型基礎設施建設統(tǒng)籌,推動我國交通現(xiàn)代化水平實現(xiàn)總體躍升。國務院印發(fā)《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021-2035)》、《"十四五"現(xiàn)代綜合交通運輸體系發(fā)展規(guī)劃》,要求促進新能源汽車與能源、交通、信息通信深度融合,促進第五代移動通信、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術與交通運輸深度融合,協(xié)調(diào)推動智能路網(wǎng)設施建設,發(fā)展一體化智慧出行服務。數(shù)字中國時代,智能交通發(fā)展空間空前廣闊。百度作為先行軍和探路者,將持續(xù)開展交通發(fā)展的智能化探索,堅持"開放能力、共享資源、加速創(chuàng)新、持續(xù)共贏"原則,致力成為智能交通現(xiàn)代化開路先鋒。基于此,百度以國家方針政策為指引,以打造中國標準下"自動駕駛+車路協(xié)同"的自主、安全、可控的全產(chǎn)業(yè)鏈為目標,迭代更新百度ACE智能交通引擎3.0,全面助力"交通強國"戰(zhàn)略目標實現(xiàn)。ACE3.0:百度交通大模型聚合車路云圖回回L4自動駕駛IL2+智能駕駛城市治理信控緩堵交通安全便民服務全天候出行張圖1科技創(chuàng)新用戶停車企業(yè)運營政府監(jiān)管 交通行業(yè)大模型昂語言大模型視覺大模型eAIROS路AIROS路車云圖車INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-02百度ACE智能交通引擎隨著時代的變化經(jīng)歷了三個發(fā)展階段,在1.0階段完成了"車-路-云-圖"四個方向的基礎能力建設,在2.0階段圍繞車路云一體化的大方向上建立連接和迭代。而在智能交通的新時代下,百度基于對交通行業(yè)的深度理解以及國內(nèi)乃至全球領先的大模型技術,通過視覺大模型、語言大模型和跨模態(tài)大模型對ACE智能交通引擎進行重構,形成以交通行業(yè)大模型為核心的百度智能交通引擎3.0架構,推動交通感知能力、交通認知能力、交通預知能力、交通知識能力和交通交互方式的變革式升級,進一步實現(xiàn)交管大腦、全域信控和智慧高速等細分領域基于大模型的產(chǎn)品重構,從而催生了大模型應用服務商、行業(yè)大模型微調(diào)服務商、新型交通云計算服務商等新的生態(tài)體系。1.文心NLP大模型文心NLP大模型以ERNIE及PLATO系列模型為核心,具有語言理解、對話交互、內(nèi)容創(chuàng)作、知識推理等能力。支撐文心NLP大模型的關鍵技術包括有監(jiān)督精調(diào)、人類反饋的強化學習、提示、知識增強、檢索增強和對話增強。前三項是這類大語言模型都會采用的技術,在ERNIE和PLATO中已有應用和積累,后三項則是百度已有技術的再創(chuàng)新。2.文心CV大模型文心CV大模型包含通用大模型VIMER-CAE和VIMER-UFO2.0等。VIMER-CAE是視覺自監(jiān)督預訓練模型,通過編碼模塊和隱式上下文回歸解碼模塊,對圖像塊進行特征表達和掩碼建模,提高了圖像表征能力,在下游各類圖像任務上取得了明顯的效果,包括圖像分類、目標檢測、語義分割等經(jīng)典任務,達到了SOTA結果。VIMER-UFO2.0是視覺多任務大模型,參數(shù)量達170億,單模型28項公開數(shù)據(jù)集SOTA?；陲w槳TaskMOE架構,根據(jù)任務自動選擇最優(yōu)區(qū)域,同時支持下游任務快速擴展。此大模型由百度文心提出,利用統(tǒng)一特征表示優(yōu)化技術(UFO),解決大模型落地應用時參數(shù)量大、推理性能差等問題。3·文心跨模態(tài)大模型文心跨模態(tài)大模型利用基于知識增強的跨模態(tài)語義理解關鍵技術,實現(xiàn)跨模態(tài)檢索、圖文生成、圖片文檔的信息抽取等應用的快速搭建。例如,ERNIE-viLG2.0是全球首個知識增強的AI作畫大模型,也是目前全球參數(shù)規(guī)模最大的AI作畫大模型,它采用基于知識增強算法的混合降噪專家建模技術,在文本生成圖像公開權威評測集MS-Coco和人工盲評上均超越了stableDiffusion、DALL-E2等模型,取得了當前該領域的世界最好效果,并在語義可控性、圖像清晰度、中國文化理解等方面展現(xiàn)出了百度的顯著優(yōu)勢。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-03-0402》》》交通大模型劃時代的大模型 》劃時代的大模型百度早在2010年就成立了"自然語言處理部門",并在2013年相繼成立了深度學習研究院IDL、人工智能實驗室等專業(yè)團隊,這些團隊共同形成了百度AI技術研發(fā)的基石。在過去的10年,百度研發(fā)費用增長超25倍。得益于10余年的長期堅定投入積累,百度智能交通也在文心大模型的基礎能力上進行了擴展,結合海量交通數(shù)據(jù)采用漸進式預訓練、交通出行專家知識、自進化和生成式數(shù)據(jù)閉環(huán)迭代能力等技術手段,擁有了超過百億參數(shù)量的交通大模型。百度交通大模型架構語音交互系統(tǒng)文本對話系統(tǒng)數(shù)字人聯(lián)動系統(tǒng)語音交互系統(tǒng)文本對話系統(tǒng)交通大模型prompt工程COT管理I邊云協(xié)同I模型蒸餾I場景封裝交通文心大模型服務部署插件服務AIROSInside計算通信感知認知交通文心大模型服務部署插件服務AIROSInside計算通信語言大模型語言大模型視覺大模型視覺大模型跨模態(tài)大模型跨模態(tài)大模型數(shù)據(jù)管理智能標注模型訓練評估優(yōu)化異構算力管理高性能文件系統(tǒng)lIB/ROCERDMA高速網(wǎng)絡AI調(diào)度增強 原生高性能框架 INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-05交通大模型遵循四層架構,包含運行層、平臺層、模型層和交互層,各層之間相互協(xié)同構成交通大模型整體架構。AIROS通過原生高性能框架、標準化接口和AI域服務,為用戶提供開箱即用的大模型運行系統(tǒng),使智能交通部署、應用與開放更靈活。交通一站式平臺不僅支持模型生產(chǎn)的基礎能力,AIROS通過原生高性能框架、標準化接口和AI域服務,為用戶提供開箱即用的大模型運行系統(tǒng),使智能交通部署、應用與開放更靈活?；诮煌ù诡愇男囊谎缘奈谋緦υ捪到y(tǒng)、語音交互系統(tǒng)、數(shù)字人聯(lián)動系統(tǒng)等新型交互方式帶來交互體驗的全新升級。交通大模型具備專業(yè)思維與常規(guī)對話能力,實現(xiàn)了感知更準、認知更清、預知更全,并形成交通垂類文心一言基于交通垂類文心一言的文本對話系統(tǒng)、語音交互系統(tǒng)、數(shù)字人聯(lián)動系統(tǒng)等新型交互方式帶來交互體驗的全新升級。得益于百度在大模型領域深厚的技術積累,以及百度長期深耕智能交通所沉淀下來的業(yè)務能力和行業(yè)理解能力,百度智能交通依托文心大模型的基礎能力,構建了超過百億參數(shù)量的交通大模型,并配合成熟的工具鏈,細分智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智慧交管、智慧停車、智慧高速、人才生態(tài)等領域,為交通管理者、交通參與者、從業(yè)者以及生態(tài)開發(fā)者提供更高效專業(yè)的服務。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-06能力升級 》能力升級文心大模型NLP大模型CV大模型跨模態(tài)大模型百度智能交通在文心大模型的基礎能力上進行了擴展,結合海量交通數(shù)據(jù)采用漸進式預訓練、混合專家技術、自進化和生成式數(shù)據(jù)閉環(huán)迭代能力等技術手段,文心大模型NLP大模型CV大模型跨模態(tài)大模型·交通態(tài)勢感知·智能信控緩堵·交警業(yè)務助理·智能事件檢測·事件智能處理·高速數(shù)字人·全線信息服務·出行服務助手交通大模型交通大模型交通感知交通認知決策交通流量預知飛槳飛槳昆侖芯昆侖芯今百度交通大模型在專業(yè)思維與常規(guī)對話、交通感知、交通認知、交通預知和交通知識方面具備全場景能力,支持跨模型協(xié)作,通過全新的交通交互方式為政府、企業(yè)和個人用戶的交通場景應用提供全面升級的解決方案。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-07通過對海量數(shù)據(jù)的分析和學習,大模型能夠準確地感知交通場景中的各種信息,包括道路、車輛、行人等元素。感知場景比傳統(tǒng)感知能力實現(xiàn)跨越數(shù)量級的提升,感知準確率比傳統(tǒng)感知能力有大幅提升。對于面向單一場景和局部業(yè)務的傳統(tǒng)認知能力,大模型通過理解和解讀交通場景中的全量語義信息,識別交通標識、信號燈等交通全要素,對交通場景和業(yè)務進行理解和語義分析,并基于這些能力進行全局交通決策,包括交通流優(yōu)化、交通信號控制、車輛路徑規(guī)劃等,這一能力比傳統(tǒng)認知能力大幅提高了交通效率。大模型通過百億級參數(shù),覆蓋交通全時空信息,并通過強大的推理能力,進行交通預知,預測未來的交通狀況、交通事件和交通趨勢,從而幫助用戶更好地做出決策。利用海量交通行業(yè)知識微調(diào)后的大語言模型變成了既能理解常規(guī)對話、又能具備專業(yè)思維的"老專家",進一步優(yōu)化交通系統(tǒng)的決策能力。百度基于對智能交通業(yè)務的深度理解,構建覆蓋交通全業(yè)務的語音語義指令集,打造全語音語義化的AI原生應用,實現(xiàn)交通行業(yè)交互方式的變革式提升。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-081.交通感知能力升級百度智能交通基于交通大模型的應用重新定義了交通感知能力。百度交通大模型支持近百項子功能的協(xié)同優(yōu)化以及文本、圖像、視頻、點云、矢量數(shù)據(jù)的跨模態(tài)的識別和生成能力。相對于使用單任務小模型的方法,交通大模型的平均錯誤率可下降50%,實現(xiàn)了交通感知效果的全面升級。同時,交通大模型還成功地解決了行業(yè)中的難題。例如,在拋灑物檢測這個交通行業(yè)難題上,百度交通大模型的準召率突破90%;在交通事故等小樣本場景,交通大模型的準召率更是達95%以上,與小模型相比小樣本場景錯誤率下降超過70%。除此之外,交通大模型還采用了偽標簽和異構知識蒸餾技術,可以將其應用于任意小模型,實現(xiàn)對小模型能力的定制化提升。這意味著交通大模型可以為不同的客戶提供面向多元場景的全應用感知效果升級。無論是在交通管理領域、智能交通系統(tǒng)中還是駕駛輔助系統(tǒng)中,交通大模型都能夠為各類應用場景提供更精確、更高效的感知效果。通過百度交通大模型的引入和應用,交通感知領域迎來了全新的發(fā)展機遇。交通大模型的特征優(yōu)化、準確率突破和定制化提升,為交通行業(yè)帶來了全面升級的交通感知效果,有效提高了交通管理的效率和安全性,為城市交通發(fā)展和出行體驗帶來了更多的可能性。2·交通認知能力升級在交通管理中,認知決策能力提升是實現(xiàn)高效、智能化的交通管理的重要一步。百度智能交通利用大模型的強化學習技術和深度學習技術并結合平行世界的技術手段模擬交通運行狀態(tài),形成類真實世界交通流數(shù)據(jù),構建交通需求和供給的映射關系,通過不斷迭代和優(yōu)化快速提升大模型決策能力,從而更好地應對實際交通場景中的各種挑戰(zhàn),實現(xiàn)更加智能、高效的交通管理。全域信控優(yōu)化是認知決策能力的一個重要代表。模型利用全域實時軌跡還原結果作為交通需求,以時空動態(tài)變化的道路承載能力和路口時空資源為供給,動態(tài)計算生成全域的子區(qū)劃分策略,由子區(qū)組織各個路口進行協(xié)同,通過截流、協(xié)調(diào)、自適應等控制手段的組合實現(xiàn)策略的落地?；谌蛐趴貙煌ňW(wǎng)絡的智能化改造,可以把通行效率提升15%至30%。3·交通預知能力升級在交通出行中,最基本的要素就是每輛車的實時出行軌跡?；诔鲂熊壽E,交通大模型可以生成交通緩堵、交通安全和交通服務中的各類交通指標,更能夠減少外場感知設備的依賴性 (降低對覆蓋范圍和穩(wěn)定性的要求),增加對歷史、實時和未來的數(shù)據(jù)分析挖掘能力,助力交通產(chǎn)業(yè)的高質量發(fā)展。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-09CLMAEDiffusionCLMAE統(tǒng)統(tǒng)一模型ST-Trans.跨城市遷移時空Autocorr多域數(shù)據(jù)對齊遷移學習POI信息交通大模型利用地圖路網(wǎng)數(shù)據(jù)和車輛軌跡數(shù)據(jù),結合傳感器數(shù)據(jù),構建軌跡預測能力,基于歷史軌跡實現(xiàn)對軌跡缺失補全、軌跡預測的能力,支撐ETA預估、智能信控優(yōu)化等場景,為交通業(yè)務賦能。相比于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,軌跡預測大模型能夠更好地解決效果瓶頸和效率瓶頸問題,在時空序列表征上更有優(yōu)勢。4.交通知識能力升級交通垂類文心一言在知識增強、檢索增強和對話增強的技術支持下,通過利用海量交通行業(yè)知識微調(diào),成為既能理解常規(guī)對話、又具備全面專業(yè)行業(yè)知識的交通行業(yè)專家,提升交通行業(yè)的知識能力和交通系統(tǒng)的決策能力。5·交通交互方式升級傳統(tǒng)交通業(yè)務交互模式往往存在系統(tǒng)功能固化、業(yè)務流程僵化、業(yè)務協(xié)同割裂等問題,很難在易用性和功能完備性上實現(xiàn)平衡。百度基于交通垂類文心一言的能力,打造了基于文本對話系統(tǒng)、語音交互系統(tǒng)、數(shù)字人聯(lián)動系統(tǒng)的自然語言交互方式。通過自然語言處理、機器學習、圖像識別等多項關鍵技術,用戶可以用自然語言與機器進行交互,獲得具備自動識別業(yè)務角色、主動展示干人干面業(yè)務信息、業(yè)務數(shù)據(jù)深度下鉆和跨系統(tǒng)跨業(yè)務的高效協(xié)同等能力的全新交互服務。百度智能交通基于對交通行業(yè)的深度理解,基于大模型構建全新的覆蓋系統(tǒng)級、功能模塊級、API級和數(shù)據(jù)級的A業(yè)務指令集,通過語音語義的交互方式,實現(xiàn)系統(tǒng)直達、功能直達、API直達和數(shù)據(jù)直達,大幅提升業(yè)務處理效率,帶來行業(yè)變革式的業(yè)務體驗,引領行業(yè)進入AI原生應用新時代,為企業(yè)用戶提供更精確、更高效的交通數(shù)據(jù)分析和決策支持;為個人用戶提供更便捷、更安全的出行體驗。通過不斷改進和迭代,百度智能交通將持續(xù)提升大模型的性能和功能,為交通行業(yè)的發(fā)展和城市的可持續(xù)交通做出更大的貢獻。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-10產(chǎn)品重構 》產(chǎn)品重構1交管大腦大模型隨著科技革命和社會治理轉型,交通要素數(shù)量激增和結構變化并行,道路交通安全面臨新的挑戰(zhàn)和發(fā)展機遇。為了實現(xiàn)"減量控大"的目標,需要發(fā)揮科技力量,推進交通管理領域大數(shù)據(jù)智能化應用,有效支撐安全形勢精準研判、風險隱患精密防范、交通違法精確打擊,促進道路交通安全管理工作高質量發(fā)展。交通大腦解決方案旨在解決我國面臨的嚴重的道路交通事故問題,通過賦能交通管理部門,貫徹落實《道路交通事故預防"減量控大"工作方案》,全力維護道路交通安全形勢穩(wěn)定。傳統(tǒng)的道路安全信息化系統(tǒng)建設存在"感知不精準、數(shù)據(jù)不全面、流程不清晰、服務不到端、輔助決策難、指揮調(diào)度難"等痛點,而由交通大模型加持的交通大腦解決方案旨在提升"感知-溯源-研判-預測"的端到端全鏈路能力,打造新一代人工智能系統(tǒng),實現(xiàn)隱患早發(fā)現(xiàn)、事故早預測、預案早準備。防治體系道路隱患治理重點人/車/企治理出行安全預警·地圖數(shù)據(jù)隱患挖掘·自動巡檢隱患識別·專業(yè)隱患排查服務·道路隱患報告·治理建議報告·治理流程管理·全息檔案(復雜搜索防治體系道路隱患治理重點人/車/企治理出行安全預警·地圖數(shù)據(jù)隱患挖掘·自動巡檢隱患識別·專業(yè)隱患排查服務·道路隱患報告·治理建議報告·治理流程管理·全息檔案(復雜搜索)·重點人/車/企分析·重點違法行為監(jiān)管·違法高發(fā)地點/時段分析·車輛稽查布控·常態(tài)隱患預警·實時隱患預警·安全路徑提示·C端預警發(fā)布·誘導屏/情報板預警發(fā)布應用系統(tǒng)交通事故研判輕微事故快處·事故自動識別·事故遠程取證·OCR圖像識別·事故現(xiàn)場還原·事故輔助定責·認定書輔助生成事故數(shù)據(jù)管理·事故數(shù)據(jù)標準化·事故全息畫像事故研判分析道路安全評價體系·事故黑點挖掘·區(qū)域統(tǒng)計分析·交通指標關聯(lián)分析·NLP自動化報告·安全風險系數(shù)·治理策略推薦·風險致因分析·治理效果評價122/12123警情六合一事故數(shù)據(jù)機動車/駕駛人數(shù)據(jù)道路安全隱患數(shù)據(jù)交通違法數(shù)據(jù)道路線形數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)交通指標檢測器感知指標危險駕駛數(shù)據(jù)(三急一速)交通安全大數(shù)據(jù)平臺:事故相關數(shù)據(jù)接入、治理、融合、服務電卡/雷視Al感知數(shù)據(jù)百度地圖DUGS/路網(wǎng)拓撲結構數(shù)據(jù)模塊安全設施提升安全設施提升·彎道哨兵·電警/卡口·信號機/區(qū)間測速·誘導屏/情報板…基礎設施提升·路口組織渠化改造·護欄標線設置·轉彎盲區(qū)設置·行人過街改造…感知設施提升·雷達/雷視·攝像頭/高清視頻·重點車車載設備…支撐支撐文心大模型文心大模型引擎交通大模型交通大模型NLPNLP大模型跨模態(tài)大模型跨模態(tài)大模型CVCV大模型INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-11交通事故感知旨在解決"事故發(fā)現(xiàn)-事故評估-事故預警-事故溯源-事故定責"全閉環(huán)鏈路場景,發(fā)揮"事故早發(fā)現(xiàn)、事故早解決"的能力。交通大模型通過不斷的感知與無監(jiān)督學習,區(qū)分交通事故和非事故的圖像,識別不同類型的交通事故場景,并對場景進行歸納總結。通過公安感知設備產(chǎn)生的事故數(shù)據(jù),對交通事故識別大模型進行精調(diào)后,即可實現(xiàn)在無額外標注數(shù)據(jù)的情況下,自動識別事故的發(fā)生。同時可對事故等級進行自動評估,判斷事故的嚴重程度并進行預警,同時自動推送救援和處置指令給相關單位,實現(xiàn)緊急救治。這種方式可以減少人工干預的時間和誤差,提高事故處理的效率和安全性。通過對事故視頻的整體分析,利用跨模態(tài)能力實現(xiàn)對整個事故場景的溯源分析,對事故經(jīng)過進行復現(xiàn)。結合法律法規(guī),通過自然語言處理能力對事故責任進行判定,生成事故報告的同時為保險理賠和法律訴訟提供依據(jù)。交通事故研判旨在解決"事故溯源-事故分析-隱形特征挖掘"的場景問題,發(fā)揮"事故全了解"的能力。大模型的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡等算法會自動分析全域交通事故原因,并挖掘潛在的關聯(lián)關系,通過顯性特征挖掘隱形特征,大幅度提升對全域事故的分析能力。同時,提供全面的信息支持,幫助交通管理部門制定有針對性的預防措施和解決方案,提高交通系統(tǒng)的安全性和效率。在大模型對交通事故識別后,會對全量交通事故原因進行溯源分析:利用自然語言處理和圖像識別等技術,大模型會自動提取數(shù)據(jù)中的關鍵信息,根據(jù)提取到的圖像特征和事故表述特征,全面剖析每起事故的原因,并對事故進行整體歸納總結,結合交通流量的數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、道路情況數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、駕駛人的行為數(shù)據(jù),分析事故發(fā)生的本質原因,如駕駛員疏忽、超速行駛、闖紅燈等。通過顯性的表面事故特性,挖掘出隱形的潛在事故規(guī)律。交通事故預測旨在解決"隱患發(fā)現(xiàn)-事故預測-整改推薦"的場景問題,為交通安全管理決策提供支持和指導。大模型能夠提前預測交通事故并采取相應的預防措施,對于減少交通事故的發(fā)生具有重要意義。通過對交通流量數(shù)據(jù)、車輛運行數(shù)據(jù)、道路狀況數(shù)據(jù)等進行分析和預測,可以建立大模型交通事故預測能力,利用大模型預測交通事故的發(fā)展趨勢、交通擁堵的影響因素等,同時對交通事故的發(fā)生概率進行預測,為交通管理和控制提供依據(jù)和參考。根據(jù)預測結果,相關部門可以針對事故高發(fā)區(qū)域進行隱患排除和道路安全改善措施,如增設安全設施、改善道路設計等,有助于提高交通事故預防效果和降低交通事故發(fā)生概率。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-122.全域信控大模型防治體系重點人/車/企治理出行安全預警道路隱患治理安全設施提升安全設施提升·彎道哨兵防治體系重點人/車/企治理出行安全預警道路隱患治理安全設施提升安全設施提升·彎道哨兵·電警/卡口·信號機/區(qū)間測速·誘導屏/情報板…基礎設施提升·路口組織渠化改造·護欄標線設置·轉彎盲區(qū)設置·行人過街改造…感知設施提升·雷達/雷視·攝像頭/高清視頻·重點車車載設備…·地圖數(shù)據(jù)隱患挖掘·自動巡檢隱患識別·專業(yè)隱患排查服務·道路隱患報告·地圖數(shù)據(jù)隱患挖掘·自動巡檢隱患識別·專業(yè)隱患排查服務·道路隱患報告·治理建議報告·治理流程管理·全息檔案(復雜搜索)·重點人/車/企分析·重點違法行為監(jiān)管·違法高發(fā)地點/時段分析·車輛稽查布控·常態(tài)隱患預警·實時隱患預警·安全路徑提示·C端預警發(fā)布·誘導屏/情報板預警發(fā)布應用系統(tǒng)交通事故研判輕微事故快處·事故自動識別·事故遠程取證·OCR圖像識別·事故現(xiàn)場還原·事故輔助定責·認定書輔助生成事故數(shù)據(jù)管理·事故數(shù)據(jù)標準化·事故全息畫像事故研判分析道路安全評價體系·事故黑點挖掘·區(qū)域統(tǒng)計分析·交通指標關聯(lián)分析·NLP自動化報告·安全風險系數(shù)·治理策略推薦·風險致因分析·治理效果評價數(shù)據(jù)模塊交通安全大數(shù)據(jù)平臺:事故相關數(shù)據(jù)接入、治理、融合、服務122/12123警情122/12123警情六合一事故數(shù)據(jù)六合一事故數(shù)據(jù)機動車/駕駛人數(shù)據(jù)機動車/駕駛人數(shù)據(jù)道路安全隱患數(shù)據(jù)道路安全隱患數(shù)據(jù)交通違法數(shù)據(jù)交通違法數(shù)據(jù)電卡/雷視A感知數(shù)據(jù)百度地圖DUGls/路網(wǎng)拓撲結構道路線形數(shù)據(jù)道路線形數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)交通指標互聯(lián)網(wǎng)交通指標檢測器感知指標檢測器感知指標危險駕駛數(shù)據(jù)(三急一速)危險駕駛數(shù)據(jù)(三急一速)支撐支撐文心大模型文心大模型引擎交通大模型交通大模型NLPNLP大模型跨模態(tài)大模型跨模態(tài)大模型CVCV大模型大模型驅動的全域信控解決方案主要應對的是我國愈發(fā)普遍和突出的城市交通擁堵問題,旨在賦能交通管理部門科學高效地匹配交通的供給與需求,緩解道路擁堵,提升城市交通出行效率。傳統(tǒng)的緩堵保暢信息化系統(tǒng)建設通常由外場感知、態(tài)勢研判、信控優(yōu)化、交通誘導組成。受限于成本和工程的可行性、穩(wěn)定性,傳統(tǒng)的緩堵保暢信息化系統(tǒng)普遍面臨著感知數(shù)據(jù)不全、系統(tǒng)穩(wěn)定性難保障、聚焦小范圍而無法顧及全域、信息傳遞與觸達受限等問題。由交通大模型驅動的全域信控解決方案旨在全面提升"感知-研判-優(yōu)化-誘導"的端到端全鏈路能力,打造全域全時全量的緩堵保暢智能化系統(tǒng)。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-13全域感知通過"多源數(shù)據(jù)+機器學習算法"應對傳統(tǒng)感知系統(tǒng)普遍存在的感知范圍受限、感知穩(wěn)定性差、感知指標準確度低的問題。在多源數(shù)據(jù)方面,大模型利用互聯(lián)網(wǎng)地圖數(shù)據(jù)與外場感知數(shù)據(jù)進行互補,發(fā)揮多源數(shù)據(jù)的各自優(yōu)勢。對于互聯(lián)網(wǎng)地圖數(shù)據(jù),主要利用其動態(tài)鮮活的車道級路網(wǎng)和Aol/POI數(shù)據(jù)以及全域全時的實時交通速度、延誤、停車次數(shù)、OD等指標,構建城市交通數(shù)據(jù)的基礎路網(wǎng)和泛在指標。對于外場感知數(shù)據(jù),主要利用其監(jiān)測的流量、車型、車輛身份,對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行修正、校驗、細化。在機器學習方面,大模型對多源數(shù)據(jù)進行補全與融合,挖掘數(shù)據(jù)潛力,為交通優(yōu)化構建穩(wěn)健的數(shù)據(jù)基礎。針對數(shù)據(jù)缺失和不準確的問題,交通大模型利用GNN算法,結合拓撲路網(wǎng)和多源實時大數(shù)據(jù),學習相鄰節(jié)點之間的數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)律,預測缺失指標,修正問題數(shù)據(jù)。針對不同時段、不同區(qū)域的道路承載力等問題,交通大模型利用補全和修正后的歷史數(shù)據(jù)為學習樣本,訓練獲得流量與擁堵在不同時空下的關聯(lián)系數(shù),挖掘數(shù)據(jù)潛力計算出精確的道路承載能力。全域交通研判利用全域全時全量的感知融合大數(shù)據(jù),通過大模型認知并概括交通規(guī)律、關聯(lián)擁堵成因與治理經(jīng)驗,助力高效的緩堵保暢研判工作。面對全域全時全量的感知融合獲得的海量交通大數(shù)據(jù),大模型不斷地認知與學習,識別數(shù)據(jù)所代表的交通規(guī)律,并對現(xiàn)象規(guī)律進行歸納概括。進一步地,大模型可生成自然語言、圖表、調(diào)用地圖與視頻,將交通現(xiàn)象與規(guī)律準確生動地進行呈現(xiàn),有效應對傳統(tǒng)研判系統(tǒng)存在的有數(shù)據(jù)但難利用、只現(xiàn)象但難解釋等問題。面對日積月累的交通治理方案,大模型可以不斷總結治理方案與全域全時全量數(shù)據(jù)之間的關系并形成案例庫。大模型在案例學習的基礎上,可實現(xiàn)在面臨新的擁堵場景時推薦治理方案,生成多模態(tài)的圖文并茂的量化分析報告,梳理擁堵成因、推薦治理策略、繪制治理方案。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-14全域信控優(yōu)化與仿真驗證在全域數(shù)據(jù)驅動的交通研判分析基礎上,突破傳統(tǒng)信控于單點和干線協(xié)調(diào)的限制,從全域范圍的優(yōu)化治理著手制定全局最優(yōu)策略,并以平行世界的技術手段進行策略推演、驗證、微調(diào),從而獲得最佳的城市級控制優(yōu)化效果。全域信控優(yōu)化大模型以全局優(yōu)化為目標,計算形成全域控制與優(yōu)化策略。模型利用全域實時軌跡還原結果作為交通需求,以隨時空動態(tài)變化的道路承載能力和路口時空資源為供給,動態(tài)計算生成全域的子區(qū)劃分策略,由子區(qū)組織各個路口進行協(xié)同,通過截流、協(xié)調(diào)、自適應等控制手段組合實現(xiàn)策略的落地。進一步地,大模型驅動的全域信控在配時方案下發(fā)之前,通過平行世界的技術手段快速比對不同的控制策略組合的得失,在避免單個子區(qū)、單個路口出現(xiàn)極端擁堵的前提下,獲得全局均衡的最優(yōu)解。經(jīng)過平行世界推演、驗證、微調(diào)的全域方案再通過統(tǒng)一信控平臺進行下發(fā)與監(jiān)測,從而確保取得真實而穩(wěn)健的緩堵效果。全域交通誘導以全域全時全量的交通感知數(shù)據(jù)為基礎,配合動態(tài)的全域信控策略,生成動態(tài)的誘導分流建議,并通過路側誘導屏與C端小屏聯(lián)動實現(xiàn)精準觸達。大模型驅動全域交通誘導克服傳統(tǒng)誘導中發(fā)布信息不及時、提示性不強的弱點,以動態(tài)誘導建議引導去往不同目的地的車輛選擇最優(yōu)路徑。大模型利用全域OD與ETA預測,并考慮全域信控的子區(qū)策略,生成有針對性的實時誘導方案,最大限度地匹配交通需求和道路承載力。特別地,全域交通誘導通過大模型識別突發(fā)路況,并向預計途徑突發(fā)狀況點位的車輛發(fā)布報警信息和建議繞行路線。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-153.智慧高速大模型防治體系道路隱患治理重點人/車/企治理出行安全預警安全設施提升安全設施提升·彎道哨兵防治體系道路隱患治理重點人/車/企治理出行安全預警安全設施提升安全設施提升·彎道哨兵·電警/卡口·信號機/區(qū)間測速·誘導屏/情報板…基礎設施提升·路口組織渠化改造·護欄標線設置·轉彎盲區(qū)設置·行人過街改造…感知設施提升·雷達/雷視·攝像頭/高清視頻·重點車車載設備…·地圖數(shù)據(jù)隱患挖掘·自動巡檢隱患識別·專業(yè)隱患排查服務·道路隱患報告·地圖數(shù)據(jù)隱患挖掘·自動巡檢隱患識別·專業(yè)隱患排查服務·道路隱患報告·治理建議報告·治理流程管理·全息檔案(復雜搜索)·重點人/車/企分析·重點違法行為監(jiān)管·違法高發(fā)地點/時段分析·車輛稽查布控·常態(tài)隱患預警·實時隱患預警·安全路徑提示·C端預警發(fā)布·誘導屏/情報板預警發(fā)布應用系統(tǒng)交通事故研判輕微事故快處·事故自動識別·事故遠程取證·OCR圖像識別·事故現(xiàn)場還原·事故輔助定責·認定書輔助生成事故數(shù)據(jù)管理·事故數(shù)據(jù)標準化·事故全息畫像事故研判分析道路安全評價體系·事故黑點挖掘·區(qū)域統(tǒng)計分析·交通指標關聯(lián)分析·NLP自動化報告·安全風險系數(shù)·治理策略推薦·風險致因分析·治理效果評價數(shù)據(jù)模塊交通安全大數(shù)據(jù)平臺:事故相關數(shù)據(jù)接入、治理、融合、服務122/12123警情122/12123警情六合一六合一事故數(shù)據(jù)機動車/駕駛人數(shù)據(jù)機動車/駕駛人數(shù)據(jù)道路安全隱患數(shù)據(jù)道路安全隱患數(shù)據(jù)交通違法數(shù)據(jù)交通違法數(shù)據(jù)電卡/雷視Al感知數(shù)據(jù)百度地圖DUGS/路網(wǎng)拓撲結構道路線形數(shù)據(jù)道路線形數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)交通指標互聯(lián)網(wǎng)交通指標檢測器感知指標檢測器感知指標危險駕駛數(shù)據(jù)(三急危險駕駛數(shù)據(jù)(三急一速)支撐支撐文心大模型文心大模型引擎交通大模型交通大模型NLPNLP大模型跨模態(tài)大模型跨模態(tài)大模型CVCV大模型隨著高速行業(yè)數(shù)字化轉型的持續(xù)推進,高速公路運營進入新的階段,需要通過新的技術實現(xiàn)企業(yè)運營和出行服務的再提升,傳統(tǒng)的智慧高速面臨業(yè)務感知能力弱、安全管控水平差、出行用戶缺少獲得感、技術門檻高、缺乏商業(yè)閉環(huán)等問題,百度智慧高速大模型為用戶提供:INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-16依托交通大模型和高速業(yè)務知識,通過主動推薦和自動觸發(fā)及時感知事件,實現(xiàn)業(yè)務智能決策、事件主動播報和事故自動處置等智能場景,替代低效的人工值班模式,大幅提升全局把控能力和安全管控效率。百億參數(shù)交通大模型通過偽標簽依托交通大模型和高速業(yè)務知識,通過主動推薦和自動觸發(fā)及時感知事件,實現(xiàn)業(yè)務智能決策、事件主動播報和事故自動處置等智能場景,替代低效的人工值班模式,大幅提升全局把控能力和安全管控效率?；诎俣任男难源竽Ｐ湍芰?進一步學習大量的道路交通法規(guī)、高速公路設計規(guī)范、國家政策文檔等行業(yè)數(shù)據(jù),并進行高速公路交通流、收費等業(yè)務數(shù)據(jù)專題訓練,使其具備生成符合公路語言邏輯的文字的理解能力,可以輔助行業(yè)解答行業(yè)專業(yè)性問題和開放性問題。基于對高速日常運行日報和月報及事故處理報告能力的專項訓練,使大模型具備自動匹配業(yè)務需求的業(yè)務報告撰寫能力,極大提升業(yè)主的業(yè)務處理效率。結合百度A大模型能力,提供伴隨式的智能出行服務助手。智能出行助手可以突破傳統(tǒng)導航通用模式的路線規(guī)劃,提供人面的個性化路線規(guī)劃,可以依托歷史、實時和預測的交通數(shù)據(jù)以虛擬門架方式為用戶提供全新的出行服務體驗、可以依托路側設備疊加數(shù)字生技術為用戶提供場景化的導航服務。此外,它還可以整合充電樁、加油站、休息區(qū)及個性化興趣點等海量參數(shù)信息,為用戶提供更多更豐富的出行服務。通過提供大模型一站式開發(fā)平臺,可以幫助用戶屏蔽復雜的開發(fā)流程,通過簡單易用的工具,實現(xiàn)日常數(shù)據(jù)的積累、模型的訓練和迭代,并基于訓練后的模型通過API和SDK封裝,實現(xiàn)基于自身業(yè)務需求快速開發(fā)行業(yè)應用。通過這種方式可以顯著降低應用開發(fā)的難度,加速大模型在行業(yè)的推廣和落地效率?？蛻艨衫猛暾臄?shù)據(jù)處理標注及模型訓練封裝能力,通過日常運營數(shù)據(jù)訓練更符合行業(yè)場景的大模型,通過向外提供二次服務獲得商業(yè)收益,從而持續(xù)實現(xiàn)商業(yè)價值變現(xiàn)。同時,客戶也可以開發(fā)自身業(yè)務場景應用,提供圖片標注服務和API調(diào)用服務,從而獲得更多的商業(yè)收益。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-17生態(tài)刷新 》生態(tài)刷新·交通安全、效率提升、便捷服務、大數(shù)據(jù)平臺等超過100+產(chǎn)品·18年電子地圖和互聯(lián)網(wǎng)地圖經(jīng)驗··交通安全、效率提升、便捷服務、大數(shù)據(jù)平臺等超過100+產(chǎn)品·18年電子地圖和互聯(lián)網(wǎng)地圖經(jīng)驗·涵蓋軟件、硬件、服務等全部類型人工智能技術國家隊,深度學習技術及應用國家工程實驗室自主研發(fā)昆侖深度學習芯片、飛漿開放平臺、Apollo自動駕駛平臺等自動駕駛、智能交通、智能汽車等多領域為市民提供服務·交通大模型和生成式AI雙賦能百度地圖,為用戶開啟導航體驗的代際變革業(yè)務場景事故預防、出行態(tài)勢研判、全域信控協(xié)調(diào)、出行信息服務、資產(chǎn)管理、Al巡檢、指揮調(diào)度等…交通行業(yè)模型智能算力交通行業(yè)模型智能算力、Maas模型及服務文字、圖像、視頻多模態(tài)生成數(shù)字人、3D生成INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-181.大模型應用服務商應用服務商可基于大模型底座進行應用開發(fā)。大部分企業(yè)并不需要從零開始搭建一個基礎大模型,其耗材費過高,代價太大;而是可以基于基礎大模型或者交通大模型等,搶先開發(fā)出一系列行業(yè)應用服務。百度預測,基于大模型在文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成、數(shù)字人、3D生成等方面的能力,交管、高速、交運、停車等智能交通市場,將會涌現(xiàn)出一批新型創(chuàng)業(yè)公司,成為未來的主流。2.行業(yè)大模型微調(diào)服務商行業(yè)大模型微調(diào)服務商可基于對行業(yè)的洞察和掌握,通過微調(diào)交通大模型能力,為智能交通行業(yè)客戶提供更加貼近客戶實際需求的新的解決方案,為用戶提供更好的產(chǎn)品。3·新型交通云計算服務商新型交通云計算服務商的主流商業(yè)模式將從laas變?yōu)镸aas,根本性地改變云計算行業(yè)的規(guī)則。企業(yè)對云廠商的選擇將會由從主要依據(jù)算力、存儲等云基礎設施服務轉變?yōu)橐罁?jù)框架、模型以及各層之間的協(xié)同。百度愿意幫助客戶及合作伙伴構建出自己的模型和應用,在蒸餾后對其進行私有化部署,由此在智能交通行業(yè)形成新的產(chǎn)業(yè)空間,為行業(yè)貢獻百度力量。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-19-2003?核心優(yōu)勢百度智能交通自2019年啟動之初就按照AI技術框架展開,在過去的5年中持續(xù)深入了多個交通用戶場景,打磨積累沉淀了面向交通行業(yè)的大模型技術和模型驅動的交通應用場景,形成了貫穿"車路云圖"的AI體系,并在2023年隨著文心基礎大模型投入實際生產(chǎn),進一步升級為貫穿"芯片-框架-模型-應用"的模型架構賦能車路云圖端到端的新型人工智能交通引擎3.0,創(chuàng)造性地解決了諸多行業(yè)長期難點問題;并面向即將到來的AI原生浪潮,為行業(yè)伙伴的人工智能應用創(chuàng)新研發(fā)開放更多能力。聰明的車 》聰明的車近年來,中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展,L2以上的智能網(wǎng)聯(lián)汽車的滲透率在2023年1-4月已達到41.7%,隨著工業(yè)和信息化部對L3級及更高級別的智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入的啟動,汽車智能網(wǎng)聯(lián)化的需求將進入快速發(fā)展期。2013年,百度開始布局自動駕駛這一典型人工智能場景,并在自動駕駛領域實現(xiàn)了2022年專利族數(shù)全球第一的成果。在持續(xù)鉆研技術的同時,百度智能交通更是結合高精地圖、城市交通態(tài)勢、實時車路協(xié)同等能力將智能駕駛技術融合到了汽車工業(yè)的智能網(wǎng)聯(lián)化變革中,為車輛提供全生命周期賦能:設計研發(fā)階段通過大語言模型支持上萬部件秒級組合自動化設計文檔。生產(chǎn)測試階段通過大模型賦能智能駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)和仿真測試服務。銷售階段通過跨模態(tài)融合感知在顧客到店試乘試駕中準確把握購車意愿,加速潛客轉化。車輛運行中實時分析城市和道路信息,為駕駛員和車輛提供精準紅綠燈、盲區(qū)預警、車位級引導等強感知服務。通過大語言模型,提升車內(nèi)人機交互體驗,為車主提供智能駕駛場景下更準確、更溫暖的智駕助理。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-21作為智能交通AI技術的引領者,百度智能交通經(jīng)過多年的深耕,形成了一套面向未來自動駕駛、兼容當下數(shù)字化交通的"感知-計算-通信"路側邊緣智能體系,實現(xiàn)對路口范圍內(nèi)的人、車輛、道路、環(huán)境、交通事件等全要素進行實時檢測和分析,達到感知定位精度0.5m、速度精度1.5m/s、感知對象漏檢率<2%、路側對象感知端到端時延≤200ms的效果,服務客戶實現(xiàn)了:通過路側全息感知技術,實時監(jiān)測路口范圍內(nèi)的人、車輛、道路、環(huán)境等要素,支持城市交通管理和指揮決策。智慧路口通過實時監(jiān)測和分析交通情況,可以為這些場景提供精準的識別和感知能力,支持信號控制優(yōu)化、輔助自動駕駛等多種應用場景。幫助城市加速交通路口的數(shù)字化轉型,提高交通管理的智能化水平。2022年4月,百度智能交通發(fā)布面向交通和汽車行業(yè)的車路協(xié)同開放平臺——"智路OS",提供硬件、設備廠商對接應用的標準化渠道,避免碎片化建設,降低路側建設成本。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-22智能的云易》智能的云百度智能云在中國A公有云服務市場中連續(xù)五次占據(jù)市場份額首位,具有自主可控、安全高效的優(yōu)勢。在新人工智能時代下,IT技術棧發(fā)生了根本性變化,從過去由"芯片-操作系統(tǒng)-應用"組成的三層架構發(fā)展到由"芯片-框架-模型-應用"組成的四層架構,而百度是全球為數(shù)不多在這四層架構進行全棧布局的人工智能公司。從高端芯片昆侖芯到飛槳深度學習框架,再到文心大模型,再到TOB、TOG、ToC應用,百度在各個層面都有業(yè)界領先的自研技術。芯片方面,百度自主研發(fā)的云端通用芯片昆侖1,已被百度搜索引擎和智能云生態(tài)伙伴等廣泛部署于多個場景,具有高優(yōu)性能和高性價比的特點。7納米昆侖2芯片已經(jīng)量產(chǎn),性能比昆侖1提升3倍?？蚣芊矫?飛槳是中國首個自主研發(fā)、功能豐富、開源開放的產(chǎn)業(yè)級深度學習平臺。模型方面,百度文心大模型模型已擁有NLP、cV、跨模態(tài)等多個A大模型場景。應用方面,文心大模型在生物計算、行業(yè)賦能、工具和平臺、生態(tài)社區(qū)等方向上具備全面的布局,加速企業(yè)智能化轉型。百度云全棧布局的技術優(yōu)勢,可以在四層架構中實現(xiàn)端到端優(yōu)化,大幅提升效率。框架層和模型層之間有很強的協(xié)同作用,可以幫助構建更高效的模型并顯著降低成本。芯片、框架、大模型和應用場景,可形成一個高效的反饋閉環(huán),幫助大模型不斷進行調(diào)優(yōu)迭代,從而持續(xù)升級用戶體驗。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-23領先的圖易》領先的圖百度地圖自2005年上線以來,秉持"科技讓出行更簡單"的使命,以"科技"為手段不斷探索創(chuàng)新,已經(jīng)發(fā)展成為國內(nèi)領先的互聯(lián)網(wǎng)地圖服務商。作為新一代人工智能地圖,百度地圖不斷融合前沿科技,為用戶日常生活與出行需求提供最堅實的服務,打造更精準的導航體驗。智能的地圖加工:作為新一代人工智能地圖,百度自研并擁有完整的高精度一體化A采集技術自主知識產(chǎn)權。百度地圖96%的數(shù)據(jù)加工環(huán)節(jié)已實現(xiàn)Al化,可以自動識別包括交通標志、車道線、信號燈在內(nèi)的上百種目標,并實現(xiàn)了對道路變化的快速響應。豐富的地圖數(shù)據(jù):百度地圖是業(yè)內(nèi)唯一擁有豐富全景數(shù)據(jù)的地圖服務商,單日拍攝超過100萬張全景照片,街道全景已覆蓋國內(nèi)95%的城市,全景照片突破20億張。目前,百度地圖覆蓋POI達1.8億,道路里程超1100萬公里,刷新了行業(yè)新高度。開放的地圖平臺:百度地圖開放平臺自2010年開放至今,累計服務超過230萬開發(fā)者、60萬個移動應用。作為國內(nèi)首家具有全球開放服務能力的互聯(lián)網(wǎng)地圖服務商,從基礎API能力到地圖高級服務、再到更深入場景的行業(yè)解決方案,百度地圖開放平臺一直致力于為開發(fā)者提供安全合規(guī)、專業(yè)便捷的產(chǎn)品服務及使用體驗。卓越的導航能力:基于Apollo自動駕駛、車路協(xié)同技術,百度地圖上線城市車道級導航、車位級導航、綠燈暢行導航等智能化功能。導航采用業(yè)內(nèi)首創(chuàng)"智能車道推薦"算法,實現(xiàn)"全程提供最佳車道建議"和"動態(tài)化車道級引導"的功能,為用戶提供動態(tài)、及時的車道級變道指引。智能的國民地圖:2022年10月,百度地圖宣布正式切換為北斗優(yōu)先定位,百度地圖智能定位開放服務升級為百度地圖北斗定位開放平臺,北斗衛(wèi)星日定位量首次突破1000億次。借助北斗系統(tǒng)卓越領先的技術實力,百度地圖充分融合自身的Al實力、大數(shù)據(jù)等技術優(yōu)勢,打造中國自己的人工智能地圖服務商。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-24-25o4》解決方案智能網(wǎng)聯(lián) 》智能網(wǎng)聯(lián)隨著智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,多地積極推進自動駕駛和車路協(xié)同試點建設和示范應用,但智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的建設、應用、運營模式等方面仍需進一步完善,具體表現(xiàn)為:一是,智能網(wǎng)聯(lián)建設需要"聰明的車+智慧的路"相互配合,整體建設成本較高,同時對建設者的技術能力有一定要求。二是,智能網(wǎng)聯(lián)大數(shù)據(jù)基礎薄弱,已有交通數(shù)據(jù)要素在管理層面的傳遞鏈路有待加強,數(shù)據(jù)利用率低,數(shù)據(jù)價值挖掘深度不足。三是,智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)業(yè)整體缺少統(tǒng)一融合的技術標準和路線,已開展的標準化工作相對獨立、分散,不同設備之間、不同平臺之間難以互聯(lián)互通。四是,多元化應用場景政策落地待推進,一體化協(xié)同應用較少,橫向的綜合性應用尚未充分整合、有效聯(lián)動。五是,智能網(wǎng)聯(lián)服務對象多聚焦L4自動駕駛車輛,現(xiàn)階段對L2+及普通出行民眾服務的效果和收益難以顯性化和規(guī)?；?商業(yè)化運營模式的閉環(huán)仍在探索中。2.價值主張百度智能網(wǎng)聯(lián)基于自主、安全、可控、領先的車路云圖全棧技術和交通大模型底層能力,依托多地建設和運營實踐,助力產(chǎn)業(yè)格局、城市治理、公眾感知、運營增收的全面提升,促進智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)業(yè)繁榮,打造數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新范式。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-26黨中央做出了加快5G網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)中心等新型基礎設施建設進度的重大決策部署。自動駕駛融合了智能交通基礎設施、新一代通信網(wǎng)絡等,是"新基建"的典型應用場景,有望成為"新基建"的新焦點。據(jù)賽文交通網(wǎng)統(tǒng)計,預計到2025年,車路協(xié)同主要設備的投資規(guī)模將達到900億元;到2030年,預計投資規(guī)模將達到3000億元左右。車路協(xié)同作為一項跨行業(yè)融合的新技術,可有效提升交通系統(tǒng)的安全性,成為交通、通信和汽車產(chǎn)業(yè)深度融合的最佳典范。車路協(xié)同系統(tǒng)(V2X)能夠與L2級高級輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)以及L4級自動駕駛功能協(xié)同運作,降低碰撞事故發(fā)生率和相關死亡人數(shù)。美國交通部的預測數(shù)據(jù)顯示,借助車路協(xié)同技術,潛在碰撞事故的風險有望減少12%。這一技術前景廣闊,有望能夠成為類似安全帶、安全氣囊以及先進制動技術等的重大創(chuàng)新,在提升車輛安全性并顯著降低交通事故致命傷亡率方面帶來跨越式的進步。車路協(xié)同技術采集的大量數(shù)據(jù),可以服務于城市的治理。以日常道路管養(yǎng)巡查為例,目前主流的道路巡查方式仍以人工為主,這種方式存在巡查效率較低、主觀性較強的問題,且巡查結果為非結構化數(shù)據(jù),難以滿足當前城市道路設施精細化管養(yǎng)的要求。通過上線基于車路協(xié)同技術的智慧巡查系統(tǒng),利用感知單元自動識別病害,上報平臺展示后進行事件審核分發(fā)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,最終形成結構化數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)道路病害巡查的數(shù)字化管理與自動化檢測,顯著提升巡查能效。相比于傳統(tǒng)巡查方式,智慧巡查系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)病害量和巡查效率提升了3-4倍,準確率由最初版本的72%提升至90%。通過地圖應用、智能車載終端、智能車機等渠道,車路協(xié)同技術可以為老百姓提供實時的交通信息,包括路況、事故、施工等,讓老百姓能夠做出更明智的出行決策,避免不必要的延誤,使出行更便利、更安全、更高效,從而顯著提升老百姓的獲得感和生活質量。車路協(xié)同技術一是可以通過實時的交通信息和導航引導,幫助老百姓避開擁堵路段,選擇更快捷的路線,減少通行時間,提高出行的便利性。二是可以實時預警駕駛員可能面臨的危險情況,比如迅速剎車的車輛、交叉路口的沖突等,從而降低交通事故的風險,提升出行的安全性。三是可以根據(jù)個人的出行偏好和需求,提供個性化的導航、路線規(guī)劃以及交通信息,降低老百姓的交通成本,提高出行效率。3.解決方案百度智能網(wǎng)聯(lián)解決方案遵循"1+1+1+3"的一體化架構體系,實現(xiàn)多類型自動駕駛車輛商業(yè)化運營和海量數(shù)據(jù)增值變現(xiàn)、市民便捷出行、產(chǎn)業(yè)格局提升、交通精細治理等4大領域的提升。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-27智能網(wǎng)聯(lián)架構應用·信號燈識別·低速無人車··信號燈識別·低速無人車··市民出行服務·車企信息服務·出行服務運營商·圖商信息服務··城市道路巡檢·道路體檢分析··道路違法分析·網(wǎng)聯(lián)信控優(yōu)化文本對話系統(tǒng)語音交互系統(tǒng)數(shù)字人聯(lián)動系統(tǒng)體驗升級自然語言帶來更個性化和溫暖的服務體驗全面專業(yè)的行業(yè)知識文本對話系統(tǒng)語音交互系統(tǒng)數(shù)字人聯(lián)動系統(tǒng)體驗升級自然語言帶來更個性化和溫暖的服務體驗全面專業(yè)的行業(yè)知識,對癥下藥的"活"專家感知更準認知更清預知更全、跨模型協(xié)作>>>能力強化應用靈活開發(fā)高效開箱即用大模型運行系統(tǒng)交通A原生應用開發(fā)、部署更靈活網(wǎng)聯(lián)垂類大模型文心一文心一言網(wǎng)聯(lián)數(shù)據(jù)Finetune文心CV大模型跨模態(tài)大模型智路OS原生高性能框架標準化接口A域服務樣本生成智能標注樣本生成智能標注芯算一體一站式平臺開集挖掘自主進化>數(shù)據(jù)成本大幅降低,模型調(diào)優(yōu)事半功倍適配更全面的云芯算一體一站式平臺開集挖掘自主進化>連接+迭代自動駕駛能力迭代數(shù)據(jù)閉環(huán)云端服務車自動駕駛能力迭代數(shù)據(jù)閉環(huán)云端服務車路=云圖=云+圖建能力RTRB城市掃描儀套件度小鏡RSURSCU相機/魚眼雷達第三方生態(tài)INTELLIGENTINTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION在百度智能云數(shù)據(jù)接入、清洗、聚合、加工、統(tǒng)計的全鏈條數(shù)據(jù)服務能力基礎上,結合高精度、多場景的地圖能力,打造集約型A算法與大數(shù)據(jù)分析能力,構建車路云圖四大智慧引擎中樞,實現(xiàn)"車路統(tǒng)管、地圖統(tǒng)攬、AI中心統(tǒng)算"。結合車端和路端,構建動靜態(tài)結合的智能化感知體系。在路端方面,基于AI相機、雷達、RSU在百度智能云數(shù)據(jù)接入、清洗、聚合、加工、統(tǒng)計的全鏈條數(shù)據(jù)服務能力基礎上,結合高精度、多場景的地圖能力,打造集約型A算法與大數(shù)據(jù)分析能力,構建車路云圖四大智慧引擎中樞,實現(xiàn)"車路統(tǒng)管、地圖統(tǒng)攬、AI中心統(tǒng)算"。通過L4場景認知服務、信號燈識別通過L4場景認知服務、信號燈識別、高精地圖服務、網(wǎng)聯(lián)測試服務、低速無人車服務等構建L4智駕應用,形成智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)業(yè)發(fā)展示范效應;通過市民出行服務、車企信息服務、出行服務運營、圖商信息服務等構建網(wǎng)聯(lián)服務平臺,推動車企業(yè)務增值,提升L2+車輛通行體驗與安全指標;通過城市道路巡檢、道路違法分析、道路體檢分析、網(wǎng)聯(lián)信控優(yōu)化等構建城市掃描儀應用,從交通安全、交通效率和交通服務等方面全面提升城市交通治理水平。通過交通大模型能力的加持通過交通大模型能力的加持,一是能夠在自動駕駛系統(tǒng)中幫助車輛感知環(huán)境、決策行駛路徑,并與其他車輛和基礎設施進行智能交互。通過分析大量實時數(shù)據(jù)和不同情景的情況,大模型有望提高自動駕駛車輛的安全性和性能。二是可以幫助處理大規(guī)模的交通數(shù)據(jù),挖掘潛在的模式和關聯(lián),預測交通流量、擁堵情況,并提供優(yōu)化的交通管理策略。這將有助于減少交通擁堵、提高道路使用效率,并優(yōu)化城市交通規(guī)劃布局。一是產(chǎn)業(yè)格局提升:興業(yè)有高度,包括打造智能網(wǎng)聯(lián)創(chuàng)智中心、智能網(wǎng)聯(lián)測試場、自動駕駛示范區(qū)、智能交通運營商。二是商業(yè)變現(xiàn)提升:運營可持續(xù),包括市民出行服務、車企信息服務、圖商信息服務等運營場景。三是交通治理提升:善政有力度,包括城市道路巡檢、道路違法分析、交通安全效率體檢等應用場景。四是群眾感知提升:惠民有溫度,包括部署自動駕駛接駁、精準公交、低速無人服務(清掃、配送、物流)等多場景自動駕駛車輛。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-294.百度實踐北京亦莊高級別自動駕駛示范區(qū)是百度聯(lián)合北京經(jīng)開區(qū)打造的全球首個城市級高級別自動駕駛示范區(qū),也是全球最大的自動駕駛和車路協(xié)同應用測試基地。截至2022年12月,已完成亦莊60平方公里329個道路路口、雙向750公里城市道路和京臺高速雙向10公里高速公路的數(shù)字基礎設施和專用網(wǎng)絡全覆蓋,高級別自動駕駛車輛的城市級工程試驗平臺搭建完成。在亦莊,百度實現(xiàn)了路側智能基礎設施建設標準創(chuàng)新,定義了新基建交通路口的中國標準。通過全國首創(chuàng)的"多桿合一、多感合—"一體化投資標準路口,實現(xiàn)了自動駕駛、智慧城市、公安、交管等設備的深度復用,完成了數(shù)字化智能路口基礎設施全覆蓋。亦莊率先開展多場景自動駕駛示范應用,在車輛盲區(qū)、超遠視距感知、鬼探頭等場景,路側感知信息主導車輛決策可達37.4%。智能網(wǎng)聯(lián)基礎設施賦能傳統(tǒng)交通領域和城市治理,實現(xiàn)了區(qū)域智慧交通管理的提質增效,以A全域信控優(yōu)化為例,基于交通大模型技術的路口信控智能優(yōu)化帶來全新體驗,目前建設效果已實現(xiàn)單點自適應路口車均延誤率下降達28.48%,車輛排隊長度下降30.3%,綠燈浪費時間下降18.33%,雙向干線綠波道路車均延誤減少16%以上。INTELLIGENTTRANSPORTATIONMODERNIZATION-302021年9月,百度Apollo在上海嘉定區(qū)正式啟動自動駕駛示范應用。上海國際汽車城牽手百度Apollo,以建設上海雙智試點為機遇,先后落地全國最大智能網(wǎng)聯(lián)汽車開放道路數(shù)據(jù)中心平臺和上海嘉定雙智車城網(wǎng)平臺,助力上海打造國家首批"雙智"協(xié)同發(fā)展樣板城市。車城網(wǎng)平臺接入包含嘉定安亭地區(qū)及嘉定新城地區(qū)共287個路口的車路協(xié)同智能化設施,488公里的高精路網(wǎng)地圖,864輛網(wǎng)聯(lián)及自動駕駛車輛,上海市CIM平臺、城運中心平臺、大數(shù)據(jù)中心平臺等多個平臺的共享數(shù)據(jù),以及數(shù)十家車企的量產(chǎn)車服務數(shù)據(jù),實現(xiàn)十萬個自動駕駛虛擬仿真測試場景,構建全國首個在云端建設完整車路城數(shù)據(jù)融合處理、算力調(diào)度和安全合規(guī)的 "車城網(wǎng)"實體數(shù)字生平臺,匯集打通智能網(wǎng)聯(lián)車輛、道路路側設施、動態(tài)交通信息、城市管