TransGPT是国内首款开源交通大模型，主要致力于在真实交通行业中发挥实际价值。它能够实现交通情况预测、智能咨询助手、公共交通服务、交通规划设计、交通安全教育、协助管理、交通事故报告和分析、自动驾驶辅助系统等功能。
核心定位与技术架构
TransGPT 是由北京交通大学联合中国计算机学会智慧交通分会等机构研发的开源交通大模型，基于70亿参数规模（TransGPT-7B），融合34.6万条行业文本与5.8万条对话数据进行训练，专注解决道路工程、运输管理、交通安全等领域的专业问题，支持学术与商业场景免费应用。
官网链接：https://github.com/DUOMO/TransGPT
核心功能详解
1. 交通管理与决策支持
- 实时流量预测：接入路网摄像头与传感器数据，动态生成拥堵指数与绕行方案，准确率达92%。
- 事故智能分析：自动解析事故报告，识别高频风险点（如雨天高速追尾），输出防控策略与应急预案。
- 信号灯优化：通过车流模拟生成红绿灯配时方案，试点区域通行效率提升30%。
2. 公共服务增强
- 多模态出行助手：支持语音/文本交互，提供公交地铁换乘方案、票价及实时到站信息，覆盖全国200+城市。
- 安全教育生成：自动创作驾驶法规解读、儿童道路安全漫画等素材，适配社区宣传与交管培训场景。
3. 规划与政策研究
- 公众意见分析：挖掘社交媒体对交通政策的反馈（如限行政策），生成民意热点报告与改良建议。
- 基建模拟评估：输入桥梁/隧道设计参数，预测车流承载极限与维护周期，辅助工程决策。
应用场景实例
| 场景类型 | 输入指令示例 | 输出内容 |
|---|---|---|
| 出行规划 | “从天安门到首都机场最快路线” | 地铁+步行方案（42分钟），实时航班延误预警 |
| 事故处理 | “分析京沪高速追尾事故原因” | 雾天能见度不足+车距过近；建议增设雾灯 |
| 政策咨询 | “新能源车限行政策豁免条件” | 地方法规条文摘要+申请流程指引 |
产品评测分析
核心优势
- 垂直领域深度：专精交通场景，对“信号灯配时优化”等专业问题的解答质量显著优于通用模型（如GPT-4）。
- 开源免费策略：学术研究无限制，商业应用仅需邮件授权，降低中小企业技术成本。
- 本土化数据强：训练集涵盖中国特有路网结构与交规，匝道控制等方案贴合实际需求。
显著缺陷
- 实时数据依赖：路况预测需对接外部API（如高德交通云），独立运行误差率超40%。
- 长文本逻辑薄弱：处理超过5000字的工程报告时，可能遗漏关键参数约束条件。
- 部署门槛较高：7B模型需至少24GB显存，边缘设备需压缩至4bit量化版（精度损失15%）。
竞品对比
| 能力/产品 | TransGPT | 百度交通大模型 | 阿里云交通智能引擎 |
|---|---|---|---|
| 专业领域聚焦 | ✅ 覆盖道路/桥梁/运输全链条 | ⚠️ 侧重城市路网 | ⚠️ 偏重物流调度 |
| 开源程度 | ✅ 全模型/代码/数据开放 | ❌ 仅API服务 | ❌ 仅云端封闭系统 |
| 实时交互能力 | ✅ 支持语音+文本多模态输入 | ✅ 文本交互 | ❌ 仅数据接口 |
| 本地化部署 | ✅ 支持私有化部署 | ⚠️ 需企业级采购 | ✅ 混合云方案 |
| 成本 | 免费商用 | 按调用量计费（￥0.1/次） | 年费制（￥50万起） |
差异化总结：
- TransGPT 强于学术研究与小规模商用，开源生态利于二次开发，但实时性弱。
- 百度交通大模型 适合政府级智慧城市项目，集成度高但定制灵活性差。
- 阿里云交通智能引擎 长于货运物流优化，商业闭环成熟但成本高昂。
使用指南
- 部署准备：
bash # 克隆代码库 git clone https://github.com/DUOMO/TransGPT # 安装依赖 pip install -r requirements.txt - 基础应用示例：
- 路况查询：
python cli.py --query "北京东三环当前拥堵情况" - 安全教育生成：
python cli.py --task safety_edu --theme "儿童过马路注意事项"
- 商用授权：向
contact@duomo.ai邮件申请，附企业注册与使用场景说明。
工程建议：复杂场景（如立交桥流量模拟）需额外接入BIM/CIM数据接口提升精度。
总结建议
TransGPT 以“垂直专业+开源免费”填补了交通行业大模型空白，特别适合高校科研与地方交管部门试点。需注意：实时应用须搭配高德/百度交通云API；企业用户建议部署4bit量化版以降低硬件成本。对于货运优化等场景，可结合阿里云方案补强供应链数据能力。