智能路网多模态大模型算力需求场景

需求的背景和应用场景

随着城市化进程的加快，交通拥堵已成为城市治理的难题。智慧互通公司针对此问题，研发了一款专注于交通治理的垂直领域大模型。该模型通过部署雷达、视觉等多模态传感器设备，实时采集路况数据和车辆信息，旨在通过持续训练和优化，实现对城市交通系统的智能化管理。应用场景包括但不限于单个路口控制、干线协调和子区协同，以减少路口空放现象，提升城市交通系统的整体运行效率。

要解决的关键技术问题

关键技术问题集中在如何高效地处理和分析多模态传感器数据，以及如何训练和优化生成式大模型以适应复杂的城市交通环境。具体包括：1) 数据采集的实时性和准确性；2) 多模态数据融合技术，以提高信息的全面性和准确性；3) 大模型的生成式学习能力，以实现对交通流的精准预测和控制；4) 模型的可扩展性和适应性，以适应不同城市和交通状况。

效果要求

预期效果是显著提升城市交通系统的智能化水平，具体表现为：1) 减少路口空放现象，提高路口通行效率；2) 实现干线和子区的交通协调，优化整体交通流；3) 提升城市交通系统运行效率，减少拥堵，提高市民出行体验。此外，该模型还需具备良好的泛化能力，能够适应不同城市和交通状况的变化。