大语言模型在道路交通领域应用：创新与挑战

贺正冰

《交通运输工程与信息学报》编辑部

摘要：【目标】启发和推动大语言模型在道路交通领域中的创新与应用。【背景】以ChatGPT为代表的大语言模型的出现深刻改变了人类社会，推动了人工智能技术的发展，并显著影响了社会互动的方式，也包括道路交通领域。【方法】首先，简要介绍了大语言模型及其主要特征；其次，列举其在道路交通领域的典型应用，梳理共性特征；最后，论述了大语言模型的一些局限性。【结果】大语言模型可以在如下几方面赋能道路交通研究与应用：减少用户与结果之间的技术障碍、帮助模型适应实际需求、交通视频自动理解、减轻梳理文本工作的负担、助力自动驾驶，换个角度讲，凡是遇到上述技术障碍，均可考虑使用大语言模型来辅助问题的解决。同时，指出了目前大语言模型的一些局限性，包括：可重复性问题、缺乏领域知识、处理效率问题、模态表征差异、“幻觉”问题、缺乏对物理世界的理解、隐私和安全问题等。

关键词：

智能交通; 大语言模型; 道路交通; 人工智能; 自动驾驶;