“大模型背后的支撑是大数据，必须要依赖于大量数据，大模型才可以发挥威力。”谈及大模型对智慧交通发展带来的机遇和挑战，清华大学自动化系副研究员裴欣表示，大模型在交通领域应用广泛，特别是在信息感知领域应用更多，“比如，要实现自动驾驶的功能，就离不开激光雷达、传感器等。我们要探索的是，如何构建交通世界模型或者基础模型。”

“依靠每辆车提供的轨迹和运动数据，就可以把车的重量实时估计出来。以前，我们觉得这个事不可能做到，但当你有大量数据后，有了对底层逻辑的解析后，就可以挖掘出根本没有蕴含在原来信息当中的新特征。”裴欣表示，“作为国内较早开展智慧交通的团队，我们提出了‘车路协同理念’，主要给大家提供在视野之外的‘听说交流’，比如，车辆在盲区可以及时发送信号，更早避免事故风险。下一步，不论是研究领域还是应用领域，我们还要针对交通数据的特点去实时形成交通领域的大模型。”

贵州日报天眼新闻记者 杨唯 整理