这个中秋国庆假期你可曾堵在路上？面对早晚高峰，交通拥堵时，你是否希望预知发生交通事故的位置，避开相关拥堵路线，节省出行时间，是否希望交通管控人员能预测路段流量，通过调整红绿灯，优化出行路线。近日，北京航空航天大学交通科学与工程学院智能交通技术与系统教育部重点实验室张钊课题组开发了一款融合了大语言模型和交通基础模型的人工智能助手TrafficGPT。
AI智能交通分析师TrafficGPT是什么？
TrafficGPT是一款融合了大语言模型（LLM）和交通基础模型（TFM）的人工智能助手。
它的目标是通过强大的自然语言理解和复杂的交通系统开展交互，通过一系列可拓展的工具赋能LLM，使其真正具备多模态、大规模交通数据的处理分析能力，交通仿真、交通优化、交通评估能力，从而完成一些复杂的操作，为人类用户提供有洞见的建议和决策。
TrafficGPT框架图
相较其他大模型产品，TrafficGPT具有4大优势：
1.赋予LLM分析和处理交通数据、与交通系统交互的能力，并为城市交通系统的管理提供具有洞察力的决策支持；
2.对抽象且复杂的任务进行智能解构，并按顺序利用交通基础模型逐步完成这些任务；
3.通过自然语言对话帮助人类在交通管理与控制中做出辅助决策；
4.实现交互式反馈并征询修正结果。
TrafficGPT原理图
AI智能交通分析师TrafficGPT如何工作？
为了展示 TrafficGPT 框架在处理各种交通相关场景的复杂任务方面的能力，课题组构建了两个应用，分别侧重于交通大数据分析以及交通仿真和控制。
基础能力
作为人工智能交通分析师，TrafficGPT 最基本的能力在于它能够根据人类用户提供的指令进行多轮对话并执行交通相关的基本任务。
在左侧的对话中，TrafficGPT可以访问数据库并提取特定时间段内的流量数据，以及执行复杂的数据可视化命令。在右侧的对话中，TrafficGPT展示了执行模拟数据检索、建模和控制的能力。
TrafficGPT基本操作能力
模糊需求
在 TrafficGPT 的实际应用中，用户可能并不详细了解系统内的可用工具或其具体的输入参数要求。因此，用户很容易提出模糊的请求或询问，此时，TrafficGPT也会向人类用户询问更具体的信息，以有效处理不明确的指令。
TrafficGPT模糊需求反馈
在左侧的对话中，TrafficGPT展示了理解和执行不明确任务的能力，并且可以在对话期间纠正结果。在右侧的对话中，TrafficGPT展示了其在需要时向用户请求其他信息的能力。
交通洞察
为了向用户提供更全面的帮助，TrafficGPT 必须展现出对交通相关问题的深刻理解，具备辅助人类决策、进行整体分析、依据真实数据提供可信、可靠、可操作的建议等能力。
TrafficGPT思维过程
在一次Demo测试中，TrafficGPT 与人类用户之间的6轮对话就可以展现出TrafficGPT在交通洞察过程中的思维过程。
TrafficGPT根据交通管理常识和所掌握的工具解构用户提出的广泛而开放的任务，并规划合理的行动流程，在与用户多轮对话中反馈并征询修正结果，最终提出了可实施的优化方案。
除了交通分析和优化建议外，TrafficGPT还可以根据交通网络的运行状态，自主调取运行状态数据、识别关键交叉口位置、尝试信号优化与评价验证，并根据以上结果智能生成交通运行状态报告。
AI智能交通分析师未来及开源计划
TrafficGPT的未来
课题组将不断改进和扩展TrafficGPT的功能，以更好地服务交通领域的需求，TrafficGPT可以在交通领域的多个细分领域提供帮助，包括但不限于：
1.智慧交管：将TrafficGPT整合到平板电脑，使传统中央数据大屏下沉至交通管理一线，TrafficGPT生成交管方案，辅助交通警察决策。
2.智慧交通规划：基于交通大数据智能进行OD估算、预测、路段流量估计、预测、公交方式分担预测等，辅助城市交通规划。
3.交通仿真：通过简单文字描述和地图描述，让TrafficGPT一键生成交通仿真，并通过对话式问答，完成精细化交通仿真和参数调整验证等过程，革命性降低交通仿真成本，成几十倍效率提升建模效率。
目前，课题组正在对TrafficGPT进行中英文交互方式升级，未来的TrafficGPT将会全面适应中文表达方式，用户可以通过较为模糊的提问，和TrafficGPT一步一步交互问答，得到更精准的交通决策方案。同时，TrafficGPT也正在进行服务器版本的开发，相信在不久的将来，大家就可以通过网页和TrafficGPT交互啦！
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