在当今数字化与智能化飞速发展的时代，交通领域正经历着前所未有的变革。作为交通领域前沿研究的探索者，TLab课题组致力于通过前沿技术推动交通系统的智能化升级，其中大模型技术的应用是我们研究的核心方向之一。

在交通政务服务、无人机以及自动驾驶仿真等复杂场景中，实现高效、精准的自动化调用是提升交通系统运行效率的关键。课题组成功构建了一个基于大模型的交通领域知识微调框架，并结合功能调用（function calling）技术，为这一目标的实现奠定了坚实基础。

该框架的核心在于对通用大模型进行深度的交通领域知识微调。我们从海量的交通数据中提取关键信息，包括交通法规、道路网络结构、交通流量模式、交通事故案例等，通过设计的微调策略，使模型能够精准理解和生成与交通领域相关的知识内容。这种微调不仅提升了模型在交通场景下的语言理解能力，还使其能够生成符合交通逻辑和规则的文本，为后续的功能调用提供了可靠的知识支撑。

在功能调用方面，我们创新性地将大模型与交通政务服务系统、无人机控制系统以及自动驾驶仿真平台进行深度集成。通过自然语言交互界面，用户可以以自然、直观的方式向模型提出需求，例如查询交通违法记录、规划无人机飞行路径、模拟自动驾驶场景等。模型根据输入的自然语言指令，快速解析其意图，并调用相应的功能模块，实现自动化操作。例如，在交通政务服务场景中，用户可以通过文字询问自己的驾驶证状态，模型能够准确理解并调用政务系统中的查询接口，返回相关信息；在自动驾驶仿真中，模型能够根据用户输入的场景参数，如道路类型、交通密度、天气条件等，快速生成逼真的仿真场景，并调用仿真平台进行模拟，为自动驾驶技术研发提供高效、低成本的测试环境。

课题组还提出了交通世界模型架构——TRIP（Traffic Representation and Interaction Platform）。该模型旨在通过构建一个高度逼真且动态可交互的交通世界，为交通研究、规划、管理以及自动驾驶技术开发提供一个全新的视角和强大的工具。

TRIP模型的核心在于其独特的双层状态空间架构。这一架构将交通系统分为宏观状态空间和微观状态空间，分别用于描述交通系统的整体运行态势和个体交通元素的行为状态。

TRIP模型的核心在于其独特的双层状态空间架构。这一架构将交通系统分为宏观状态空间和微观状态空间，分别用于描述交通系统的整体运行态势和个体交通元素的行为状态。TRIP模型的另一个核心机制是渐进式推理。在交通系统中，许多问题的解决需要逐步分析和动态调整。例如，交通规划需要考虑长期的交通发展趋势，而自动驾驶则需要实时应对复杂的路况。TRIP模型通过渐进式推理机制，能够从宏观到微观、从静态到动态地逐步推导出最优解决方案。