一、高德地图

安全出行大模型：

面向网约车行业，能够识别交通危险环境、驾驶员不良驾驶、行程异常、酒后乘车等多种风险场景，并实时向网约车平台发出提醒。通过数据沉淀形成驾驶行为画像，帮助网约车平台针对频繁出现不良驾驶行为的司机进行系统化治理，有效避免二次事故的发生。

城市交通 “评诊治” 智能决策 SaaS 系统：

利用高德地图自有的多种动静态互联网交通大数据能力，全方位感知城市或区域道路基础设施、交通运行健康状况、时空拥堵特征和通勤出行规律，并应用交通行业大模型，支持多模态指令输入，超百种解决方案秒级生成，助力城市交通的可持续、精细化治理。

二、百度地图

文心交通大模型：

可针对海量交通数据和驾驶行为数据进行高效分析和建模，并对道路突发事件等多源异构数据进行实时感知和反馈，针对城市复杂路网和全局车道信息进行深度学习和计算，从而加速各城市普通路车道级覆盖。其应用于百度地图的多个功能中，如车道级导航 3.0、车位级导航、隧道导航、红绿灯倒计时、实时公交地铁等，全面提升了产品体验。

百度 ACE 3.0 智能交通引擎：

把车路云的数据统一纳入到同时具备生成能力、消化理解能力和综合评判能力交通大模型里，用 AI 思维重构着力解决 “自动驾驶 + 车路协调” 的安全产业链问题，实现端到端优化，主要面向治堵和降低交通事故两个场景，可缓解拥堵，并实现事故的快速处理甚至预防。

三、“行之” 智慧交通大模型

由同济大学发布，依托同济大学高性能计算平台构建，其大模型知识库涵盖交通学科教材、标准规范、中英文献等多领域内容。面向出行者，能够通过与用户对话，精准理解用户出行需求，提供个性化、一体化的智慧出行服务；面向交通部门，可以智能评估信号控制水平，精准诊断交通问题，并提供优化方案和决策支持；面向企业，集成大量交通行业标准规范及工程项目案例，为设计企业、出行服务商等提供方案设计优化和决策支持。

四、VISSIM

是一种微观的、基于时间间隔和驾驶行为的仿真建模工具，用以城市交通和公共交通运行的交通建模。可以分析各种交通条件下，如车道设置、交通构成、交通信号、公交站点等城市交通和公共交通的运行状况，是评价交通工程设计和城市规划方案的有效工具，主要应用于由车辆激发的信号控制的设计、检验、评价，公交优先方案的通行能力分析和检验，收费设施的分析，匝道控制运营分析，路径诱导和可变信息标志的影响分析等领域。

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