引言
随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益严重，传统的交通信号控制方法已难以满足现代城市交通的复杂需求。近年来，大模型技术在智能交通领域的应用逐渐兴起，为交通信号优化带来了新的革新。本文将探讨大模型在交通信号优化中的应用，分析其对解决拥堵难题的潜力。
大模型在交通信号优化中的应用
1. 数据驱动的问题诊断
大模型能够处理海量数据，通过融合视频、无人机、雷视一体机、互联网等多源全要素感知数据，对交通问题进行深度诊断。例如，杰瑞智慧交通团队利用DeepSeek大模型，实现了对早晚高峰潮汐车流、信号失衡、车道错配、路口资源冲突等问题的精准识别，并以电子报告形式输出，为交通诊断提供全面、专业的分析。
2. 人机协同策略生成
基于大模型和专业知识库，可以自动生成多目标优化方案，如绿波带宽调整、相位时序优化等。结合历史案例与实时数据，自动生成优化策略并持续监测优化效果，降低信控优化门槛。例如，航天大为科技股份有限公司研发的基于优路大模型赋能的交通信号控制系统，能够为信号控制提供智能化支持。
3. 多维度效果验证
大模型结合不同区域、不同时段，从安全、效率、路网均衡、优先通行、系统可靠性等多个方面进行多维度评价优化效果，并将优化结果实时汇总云端，以图文形式生成效果评估报告，驱动全域策略升级。
大模型赋能交通信号优化的优势
1. 提高交通效率
大模型通过优化交通信号控制，能够有效缓解交通拥堵，提高道路通行效率。例如，易华录智慧交管大模型通过对现有配时方案进行详细问题分析、优化策略呈现，输出优化后的配时方案，并对方案运行效果预测，实现通行能力的提升及排队长度的改善。
2. 降低碳排放
自适应交通信号优化能够实现城市级交通效率提升与碳减排协同增效。例如，大数据驱动的自适应交通信号控制研究显示，自适应信号控制能够有效减少车辆怠速时间和制动时间，降低碳排放。
3. 提升安全性
大模型通过驾驶行为分析和高级驾驶辅助系统（ADAS）显著减少交通事故发生率。例如，Gauzy和Ambarella合作开发的AISmart-Vision CMS系统，利用CVflowAI芯片实现实时盲区监测与危险预警，有效降低驾驶员盲点带来的安全隐患。
总结
大模型技术在交通信号优化中的应用，为解决城市拥堵难题提供了新的思路。通过数据驱动的问题诊断、人机协同策略生成和多维度效果验证，大模型能够有效提高交通效率、降低碳排放和提升安全性。未来，随着大模型技术的不断发展，其在智能交通领域的应用将更加广泛，为城市交通治理带来更多可能性。