本文围绕 TransGPT 大模型在交通领域的应用展开，主要介绍了其发展背景、模型特点、应用案例及市场前景等内容，具体如下：
行业背景
大模型发展历程：历经萌芽期、探索沉淀期和迅猛发展期。萌芽期以卷积神经网络为主，模型规模小且领域局限；探索沉淀期出现 Transformer 和自监督训练框架，泛化能力增强、规模加大；迅猛发展期模型在多任务上表现出色，规模超百亿。
大模型意义与优势：具有广泛知识库、零 / 少样本学习能力、长时推理能力等，为交通领域应用奠定基础。
交通领域需求与机遇：“行” 是生活基本需求，交通行业受政策支持且市场潜力大，大模型技术将推动交通变革，北京交大团队具研发优势。
TransGPT・致远
模型概况：国内外首个综合交通大模型，2023 年 7 月开源，整合交通数据，可掌握态势、处理异常，获多方好评与报道。
创新与成果：针对交通数据特点研发算法与技术，提升应用潜力；其多模态大模型在多榜单表现优异，成果发表于 ICLR 2024；采用时空域对比学习等方法解决多模态难题，为交通产业升级提供支撑。
基于大模型的超长时流量预测
任务概述：依历史车流量预测未来流量，对交通管理意义重大，本文聚焦长、超长期预测。
研究方案：采用 Transformer - encoder 结构与时空统一思想，结合 TransGPT 与特定工具，创新统一时空表征，降复杂度提效率。
实验成果：在 2 个 Benchmark、22 个场景中表现佳，MAPE 指标降低显著，且显存、训练与推理时间相比以往 SOTA 大幅优化。
应用示范
商业化进展：与电信生态单位合作，提供多维度交通分析服务，涵盖路网、公交、出租等多方面分析内容。
应用案例：在轨道交通领域与多类人员合作创新赋能；在国铁集团用于审核辅助；还被多家单位应用于司法鉴定、交通管理、智能交通业务等场景，应用广泛且市场认可度高。
后台回复“250201”，可获得下载资料的方法。
本公号新创智能交通技术AI服务，可扫码进入体验（或在后台私信公号）。
