文章核心观点 - AI技术正深度融入春运及日常出行，以高德地图的“鹰眼守护”预警系统为代表，通过大规模交通数据、先进视觉语言模型和实时预警能力，显著提升了道路交通安全水平，并正在实现出行安全领域的“Scaling Law”（规模效应）[1][2][17] 春运出行趋势与AI应用背景 - 2025年春运期间，官方预计40天内人员流动量将达95亿人次，其中自驾出行占比达8成，人次超过70亿[1] - AI在出行领域的应用已从辅助功能（如学习、写作）扩展到能提升安全性的关键环节，例如在事故前发出预警[1][2] “鹰眼守护”预警系统的功能与效果 - 系统由中国安全生产科学研究院联合高德开发，用户无需特殊操作，打开高德导航即可自动开启[4] - 系统能超越人类视距，提前识别24类潜在风险，包括重大异常事件、前方急刹车、夜间货车和弯道超车等，并实现秒级预警[4] - 截至2026年2月1日，系统累计已预警112亿次，平均每天预警8800万次，其中多车异常预警超14.7万次[16] - 以G2京沪高速为例，系统上线后，2025年国庆期间日均万车事故数同比下降约10%[16] - 在另一起高速事故中，系统在22分钟内预警超220次，覆盖范围达500米，至少帮助超200名车主避险[16] 系统的技术升级与春运保障 - 为保障春运，系统升级聚焦“全、广、快”三个核心[6] - “全”：新增分钟级天气预警，并对连续急转弯、长下坡等高风险路段结合天气提前预警，同时优化了货车的刹车预警阈值[6][7] - “广”：覆盖全路网、全场景，不挑手机和车机，支持摩托车、小车、货车、网约车等多种出行方式[7] - “快”：在江苏率先上线“鹰眼报警”功能，实现事故检测、报警、后车预警、救援闭环，可在6秒内自动完成事故检测并触发报警，该功能后续将推广至全国[7] 核心技术：TrafficVLM模型 - 系统的核心是TrafficVLM模型，以Qwen-VL为底座，训练数据来自通过交通孪生技术还原的现实世界海量交通视频[8] - 该模型不仅学习交通规律，还获得了理解交通“语义”的能力，并具备通用建模能力，可从小路口通行情况建模到城市级交通规律[10] - 应用实例：当用户前方3公里发生事故导致拥堵时，系统能感知车流速度变化和车辆并线行为，推理出异常，预测拥堵蔓延，并提前语音提醒用户变道避让，同时在导航界面呈现车流动态和现场图片[13][14] 出行安全的“Scaling Law”（规模效应） - 技术领域的Scaling Law认为，模型参数、算力和数据越多，性能上限越高[17][18] - 在出行安全领域，使用“鹰眼系统”的用户越多，提供的数据量越大，预警就越准确及时，系统能力随之增强，形成正向循环[18] - 高德地图2025年10月的月活用户数已达9.96亿，庞大的用户基础为这一Scaling Law提供了数据支撑[18] - 每个驾驶员通过使用系统参与其中，既守护了自己也帮助了他人，共同实现了社会价值层面的出行安全Scaling Law[19]

高德与小鹏汽车合作及战略转型 - 高德宣布与小鹏汽车达成合作，未来将共同面向全球提供Robotaxi服务[5] - 合作是高德将“空间智能+出行服务能力”整合开放的关键一步，加速“空间智能”理念从概念走向现实[7] - 高德正从“地图导航”传统定位转向空间智能，推出“小高老师”、“高德扫街榜”等产品[3] 空间智能的技术理念与优势 - 空间智能强调空间定位、时间预测、物理交互等关键能力，这些是生物智能的基础[9] - 与GPT等语言模型相比，高德空间智能是对动态物理世界的实时建模，能主动预测未来并采取行动[10] - 高德空间智能形成“预测-行动-验证”闭环，真实世界时空数据回流修正模型，这是语言模型难以做到的[12] - 高德沉淀了数十万亿级的时空样本，构建了多渠道数据融合体系[17] 空间智能在Robotaxi领域的应用 - 空间智能的“超视距”能力通过TrafficVLM模型实现，可提前几公里预警事故、拥堵等情况[15] - 高德正成为Robotaxi行业的“空间智能基础设施”，降低行业创新门槛，加速商业化进程[18] - Robotaxi对安全可靠性要求高，“近场感知+超视距信息”有望比单车智能走得更远[20] 空间智能的广泛应用前景 - 空间智能已融入高德内部产品，如国庆假期第一天调用量超26亿次的“小高老师”、上线23天用户达4亿的“高德扫街榜”[22] - 在to B领域，空间智能应用于智能眼镜、低空经济等场景，正成为更多行业的时空底座[22] - 空间智能让物理世界变得“可计算”、“可预测”，重新定义人与物理世界的交互方式[22]

核心技术能力 - 依托空间智能架构实现TrafficVLM模型升级 实现全局交通态势感知 [1][2] - 基于通义Qwen-VL视觉语言模型底座 结合海量交通视觉数据进行强化学习训练 [9] - 具备车辆 车道线 交通信号灯状态及车路相对位置的精准识别能力 [11] - 能分析车辆互动关系 如变道犹豫行为及减速传导效应 [11] 技术实现机制 - 以分钟级频率对沿途交通态势进行实时推理 [2] - 通过交通孪生还原能力将实时数据转化为动态孪生视频流 [5] - 在任意地区任意尺度下构建与现实同步的数字交通世界 [5] - 结合实时交通流与历史动态分析拥堵成因及发展趋势 [11] 应用场景效果 - 可预判3公里外突发事故导致的拥堵蔓延情况 [4] - 实时推送最优通行建议并提供高清实景图像验证 [4] - 实现从被动接收提示到主动洞察全局的导航体验升级 [4] - 覆盖微观路段（如潮白河桥）至宏观区域（如演唱会期间鸟巢）的交通分析 [7][9] 系统架构创新 - 交通孪生还原与视觉语言大模型技术深度融合 [11] - 形成从感知到决策的完整智能闭环 [9][11] - 将复杂交通博弈转化为可视化可感知的决策信息 [11] - 实现AI对现实世界任意区域交通脉搏的实时洞察 [5]