作为专注于 AI 高精感知机器人研发的世界级人工智能企业，智慧互通（AICT）自 2015 年成立以来，已在智能网联、车路云一体化、AI 红绿灯等多个空间智能场景实现技术落地。2023 年推出的国内首个交通行业生成式预训练大模型 —— 智能路网交通大模型（IRN MMGPT，简称 “智路大模型”），近日再获突破：其算法成功通过国家网信办深度合成服务算法备案，标志着这款聚焦交通场景的 AI 大模型在合规性与安全性上达到国家标准，为智慧交通领域的 AI 应用树立了 “技术创新 + 合规发展” 的标杆。

从感知到决策：交通大模型构建端到端 AI 解决方案

智路大模型的核心价值，在于打破传统交通管理中 “感知碎片化、决策经验化” 的瓶颈，通过生成式 AI 技术实现从数据到行动的端到端闭环。

技术架构上，该模型基于 Transformer 架构搭建编码器 - 解码器系统：编码器深度处理海量交通数据（包括实时流量、事故信息、信号状态等），提取关键特征与隐藏模式；解码器则基于这些特征生成精准输出 —— 既可以是面向管理者的文本报告（如交通事故分析报告、路网拥堵成因分析），也能直接生成交通信号控制指令（如动态配时方案、路口放行优先级调整指令）。这种 “理解 - 预测 - 决策” 的全链路能力，让 AI 真正介入交通管理的核心环节。

在应用场景中，智路大模型展现出极强的行业适配性：为交通管理部门提供路网优化建议时，能结合历史数据与实时路况，精准定位瓶颈路段并给出拓宽方案或限行策略；生成交通事故报告时，可自动整合监控视频、当事人描述、责任认定规则，输出符合规范的格式化报告，将传统人工撰写时间从 4 小时缩短至 10 分钟；在 AI 红绿灯控制中，更是能动态调整配时，使路口通行效率提升 15%-20%。

“智路大模型的突破在于‘专’—— 专注交通场景，而非通用大模型的泛化能力。” 研发负责人表示，通过海量交通文本与场景数据预训练、结合实际需求微调，模型对交通术语的理解准确率达 98%，对复杂路况的预测精度超过 90%，远高于通用大模型在交通场景的表现。

合规与技术双轮驱动：备案背后的硬实力

此次通过网信办备案的算法，主要应用于文本生成和控制指令生成场景，通过 API 接口向城市规划、交通管理等部门提供服务。这一过程严格遵循《互联网信息服务深度合成管理规定》，确保输出内容的真实性与安全性 —— 例如在生成信号控制指令时，会自动校验是否符合道路交通安全法及地方交通管理条例，从技术层筑牢合规防线。

备案背后，是智慧互通在交通 AI 领域的深厚积累形成的独特优势：

场景与数据壁垒：深耕智能路网赛道多年，与多地交通管理单位联合创新，积累了覆盖早晚高峰、恶劣天气、大型活动等全场景的真实交通数据，为模型训练提供了 “鲜活样本”；

技术落地经验：其自研的智能路网 YOCO 信控算法已在全国大规模应用，这套经过实践验证的决策系统，为智路大模型的 “决策逻辑” 提供了数据基础与落地参照，使大模型输出的指令能直接对接现有信号机系统，避免 “AI 决策与实际执行脱节” 的行业痛点；

规模化能力：通过化繁为简的技术设计，智路大模型显著降低了智慧交通系统的部署与运维成本，较传统方案交付周期缩短 40%，为大范围推广奠定基础。

从试点到普惠：AI 重塑交通管理新范式

目前，智路大模型已进入备案冲刺阶段，下一步将在智慧互通智能路网落地城市优先开展试点。在首批试点城市中，模型将深度参与早晚高峰信号优化、突发事故应急调度等场景，通过 “AI 生成方案 + 人工复核” 的模式，逐步释放其在效率提升上的潜力。

长远来看，随着模型迭代与数据积累，智路大模型有望推动交通管理从 “被动应对” 向 “主动预判” 转型：通过分析历史数据与气象、赛事等关联信息，提前 72 小时预测大型活动引发的拥堵，制定分流预案；在车路云一体化场景中，甚至能联动自动驾驶车辆，生成 “车 - 路 - 信号” 协同的通行策略，让 AI 成为交通系统的 “智慧大脑”。

“交通大模型的终极目标，是让每个城市的交通管理更高效、更精准，让市民出行更顺畅。” 智慧互通研发负责人表示，未来将持续加大研发投入，推动技术创新与合规管理深度融合，让 AI 技术真正扎根交通场景，为构建安全、高效、智慧的现代交通体系注入持久动能。

从 AI 红绿灯到交通大模型，智慧互通正以 “场景深耕 + 技术突破” 的路径，重新定义智慧交通的技术边界。此次备案的完成，不仅是对其技术实力的认可，更预示着交通行业的 AI 应用将进入 “合规化、专业化” 的新阶段 —— 当 AI 能真正理解交通的复杂逻辑并给出精准决策，智慧交通的 “全域协同” 时代已不再遥远。