大家好，我是数字人小滨。现在由我带领大家深入了解我们构建的多模态主动管控大模型。

首先，本项目实现了对津蓟智慧高速所涉及的各类异常事件场景描述与主动管控方案生成。

如视频所示，当车辆追尾时，模型精准地捕捉到两车相撞的过程，记录追尾时间、事发地点等事件特征信息，随后生成底层场景描述。

若获取到其他来源的事件信息，如现场回传或社交媒体的视频图像数据，以及接处警语言消息，则接入模型后可进一步生成车辆损坏程度、人员伤亡等细粒度场景描述，提升管控方案的全面性及合理性。

最后，模型将融合上述多模态场景描述结果，以《道路交通安全法》等法律法规为依据，再结合我们构建的主动管控方案知识库，针对事故严重程度与道路拥堵现象，生成具体到应急救援车辆调度以及拥堵情景下交通事故处理的管控方案。

相应地，如遇大规模拥堵或道路施工，我们的模型也能进行高精度辨识，并根据现场状况进行针对性分析，以给出系统性交通优化策略。

此外，模型还能捕捉到抛洒物的类型和体积等细节，辨识停车场景出现的主客观原因，并按照对道路交通的影响程度生成与风险等级严格对应的分级管控方案。

同时，为应对同类事件不同等级下的管控措施划分，解决低能见度下监控设备识别功能受限的问题，我们在多模态数据中引入气象数据，以此来辅助判定各类自然场景恶劣程度，以生成不同影响程度下的特定管控措施，如不同能见度条件下的车距与车速控制，确保管控方案的精准高效。

另一方面，鉴于津蓟高速公路重大自然灾害场景的缺失，我们搜集了其他高速公路的案例用于训练模型对自然灾害的处理分析能力。

如所示的2020年都汶高速公路重大泥石流事故，模型可基于每个模态所反映的特有信息，全面完善场景描述，实现对灾害发生地点、受灾情况、事发原因等特征信息的快速提取，基于多模态特征信息融合结果，模型可生成集救灾抢险、交通恢复、预警发布等于一体的主动管控措施，有效缩减应急事件响应时长。

最后，我们已取得津蓟高速管理部门同意，模型技术成熟后，将对模型进行实地应用测试与优化，并与津蓟智慧高速的数字孪生系统进行深度融合，进一步提升智慧高速路段内异常事件的智能化应对水平。我们的展示到此结束，谢谢大家。

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