Turing 交通专家大模型解决 方 案 建设交管新质生产力 ， 重构智能应用新模式 2024 年 9 月 目 录 二、 解决方 案 三、 场景应 用 一、 现状背 景 CONTENTS 01 现状背景 大模型能力突破 大算力： 硬件快速发展， 使得训练更高参数量 、 更复 杂的大模型成为可能 大数据： 大量标注数据和交通实时数据， 为大模型提 供丰富的数据基础 大模型生命周期监测 & 分 析 视图理解 结构化查询 语音指令 文本命令 03 场景应用 新一代智能交通专家系统 依托 Turing 交通专家大模型提供自然语言理解与处理、视觉感知、指令学习、记忆学习、 推理决策等基础能力 ， 打造新一代智能交通专家系统。 Turing 交通专家大模型能力基础 自然语言理解与处理 - 交通语言理解能力 路网、标志标线、信号灯 交通参与者： 人、车、非机动车 路网环境： 抛撒物、积水、 团雾 交通事件： 事故、拥堵、停车等 行业知识问答 构建交通业务系统、法律法规、政策规 划等专家知识库， 理解并回答问题。 智能客服助手 理解用户自然语言输入， 并以智能、连 贯的方式交流， 回应用户问询及需求。 报告分析工具 结合用户问题查询系统数据， 生成研判

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2、轨道交通项目建设规划审批及可行性研究，程序多，文件多，时间长。 建设规划编制审批流程 建设规划，按照国家规定，要进行环境影响评价和社 会稳定风险评价。这两个报告都涉及沿线群体利益协调、 方案公示、专家评估等等，都需要较长时间。 轨道交通建设规划，在我国现行项目审批程序中相当 于立项报告文件。它是审批程序、层级和部门最多、级别 最高（国务院）的建设项目，研究及报批时限一般要1-2 年，甚至更长。

月：完成标准初稿编制； u 2020 年 04 月-2020 年 05月： 标准第一轮征求意见，采用召开会 议和函寄两种方式广泛征求行业专家评审意见； u 2020 年 05 月-2020 年 06 月：标准征求意见完善及送审； u 2020 年 12 月；完成专家评审，进行三地报批、联合发布； 谢谢！ THANKS！