交通大模型的技术构建与场景应用初探

刘乐敏，高 锐^*

(北京易华录信息技术股份有限公司，北京 100043)

摘　要：　以大语言模型(LLMs)为代表的人工智能技术已取得突破性进展，为交通系统的智能化转型注入了全新动力。交通大模型作为基于大规模预训练技术、深度融合交通领域知识的人工智能模型，正成为推动行业数字化转型的关键技术载体。该研究系统阐述了交通大模型的关键技术路径与核心能力，通过分析交通执法与法规检索、警情分析与报告生成、态势感知与缓堵保畅、风险识别与智能决策、数据治理与算法优化以及基础设施建设与养护等典型场景的应用成效，揭示了其在提升交通系统效率以及安全与智能化水平方面的显著价值。同时，该研究指出了当前交通大模型落地仍面临数据融合难、模型可解释性不足、场景适应性有限、算力成本高以及系统协同标准缺失等挑战，并从多模态认知、轻量化部署、持续学习、可信机制以及产学研协同等角度提出了未来发展路径。研究结果表明，交通大模型不仅具备坚实的技术基础与政策支持，更在推动交通系统从“经验驱动”向“数智驱动”的范式转变中具有重要战略意义。

关键词：　交通大模型; 人工智能; 智能交通; 数字化转型; 行业应用

引文格式： 刘乐敏，高锐. 交通大模型的技术构建与场景应用初探[J]. 市政技术，2026，44(3)：77-84. (LIU L M，GAO R. Preliminary study on technical architecture and application scenarios of large language models in transportation[J]. Journal of municipal technology，2026，44(3)：77-84.)