美国约翰斯・霍普金斯大学研究团队推出名为“交通安全副驾”的生成式人工智能工具,可精准预测交通事故风险,成果发表于《自然・通讯》。该系统依托大语言模型,分析超6.6万起事故数据,整合路况、血液酒精浓度、卫星与实地影像等多维信息,实现对个体与复合风险的智能研判。区别于传统模型,其具备真正预测能力,能应对未见场景并持续优化。工具同步输出置信度评分,提升AI决策透明度,破解“黑匣子”难题。数据显示,酒驾与超速致事故量为其他因素的3倍,2023年马里兰州高速死亡人数较2013年显著上升,凸显技术应用紧迫性。
免责声明:本文内容由开放的智能模型自动生成,仅供参考。

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