是指在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一类大模型，通常用于处理文本数 据和理解自然语言。这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练，以学习自然语言的各种语法 、语义和语境规则。代表性产品包括GPT系列（OpenAI）、Bard（Google） 、DeepSeek、文心一言（百度）等

是指在计算机视觉（Computer Vision ，CV）领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等。代表性产品包括VIT系列（Google） 、文心UFO、华为盘古

是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如文本、图像、音频等多模态数据。这类模型结合了NLP和CV的能力，以实现对多模态信息的综合理解和分析，从而能够更全面地理解和处理复杂的数据。代表性产品包括DingoDB多模向量数据库（九章云极DataCanvas）、DALL-E(OpenAI)、悟空画画（华为） 、midjourney等

聚焦建设交通运输行业高质量数据链主企业建设，积极探索人工智能技术在交通行业中的应用。通过大模型赋能数字化转型、赋能交通基础设施建设和交通运营管控，有效提升安全质量问题监管效率和交通事件检测准确率，同时进一步提高交通运营事件处置效率，提高交通短临预测精度和交通设施服务能力，以“规、建、管、养、运、服”知识库为基础，面向建设风险、运营风险、养护辅助决策、数据分析、短临预测和勘察设计等多个方向构建智能体，并拓展应用场景。

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具有更强大的交通感知能力、认知能力、预知能力、知识能力、交互方式，可对路面路况、道路设施、事故事件以及周边环境进行检测、分析和预警，为智慧高速安全运营提供智能化支持服务。