《 AIGC赋能智慧交通：从多模态视觉、知识图谱到智能体应用实战》

《AIGC赋能智慧交通》

从多模态视觉、知识图谱到智能体应用实战

主讲：李福东老师

【课程背景】

随着交通行业向数字化与智慧化不断迈进，高速公路、城市道路、港口、矿山等场景正逐渐成为人工智能落地的重要试点。XXX公司长期专注于智慧交通建设，特别是在高速公路领域的创新应用。公司在推动智慧高速的过程中，既面临着对新兴AI技术的迫切需求，也需要研发团队在理解大模型原理、掌握实操方法、结合业务场景等方面快速提升能力。

当前，人工智能正经历由单点应用走向系统化应用的跃迁。以计算机视觉为代表的感知技术，能够实现高速公路上的目标检测与实时监测；以大模型为代表的认知技术，正推动知识图谱、嵌入向量化和微调等方法在行业中落地；而智能体的出现，更是将感知、分析、决策、执行融为一体，形成闭环的智慧调度和管控能力。这些前沿方向，正在为交通行业带来全新的效率提升与安全保障。

然而，要真正发挥AI在交通领域的价值，单纯的理论学习远远不够。研发人员不仅要理解大模型的基本原理和应用逻辑，更要能够在实际场景中完成模型微调，明确所需数据的规模与类型，判断行业应用处于探索还是初步可商用阶段，并通过动手实操将技术转化为可验证的解决方案。同时，国内外在工具与应用层面存在差异，如何在受限的网络环境下合理使用国内可及的AI工具（如通义灵码），并结合国际前沿案例，形成对比认知，也是研发团队亟需提升的能力。

因此，本课程以“AI赋能智慧交通”为主题，围绕计算机视觉、大模型原理与微调、知识图谱构建、智能体应用等核心内容展开，辅以实操演练与行业案例，帮助学员系统掌握智慧交通的关键技术路径。课程不仅强调技术理解，更注重场景结合和落地能力，最终实现研发人员在技能提升与效率优化两个维度的全面成长。

【课程收益】

掌握核心原理： 系统理解大模型、多模态技术、知识图谱及智能体的核心工作原理与技术流程 。

提升实战技能： 掌握针对交通视觉场景的大模型微调方法，能够独立完成数据准备、模型训练与评估 。

学会构建应用： 能够利用大模型技术栈，动手搭建面向交通调度场景的智能体原型 。

提升办公效率： 掌握使用AI工具高效完成报告撰写、数据分析、视频制作等日常办公任务。

提升研发效率： 学会使用AI辅助编程工具，在日常开发工作中实现降本增效 。

【课程特色】

技术与应用并重： 既包含面向研发人员的硬核技术深度（微调、智能体），也覆盖普适性强的AI办公提效应用。

强调动手实操： 课程包含大量编码与工具实践，确保学员“听得懂、学得会、用得上” 。

成果导向教学： 以构建一个完整的交通场景智能体作为核心结业项目，检验核心技术学习成果。

【课程对象】

核心对象： 公司内部的研发工程师、算法工程师、AI工程师等产研人员 。

相关对象： 希望深入理解大模型技术并利用AI工具提升工作效率的产品经理、技术经理及其他岗位员工 。

学员基础： 建议具备一定的编程基础，对AI有基本了解，拥有研发功底的学员将在技术模块获得最佳学习效果 。

【课程时间】

3天（6小时/天）

【课程大纲】

第一天：AIGC基础、办公提效与视觉应用

启航之路：AI大模型浪潮与智慧交通新范式

智慧交通的技术新范式

智慧高速的业务挑战与AI切入点

计算机视觉在高速公路的应用：目标检测与跟踪

从传统AI到生成式AI的技术演进

大模型核心技术概览

大语言模型（LLM）工作原理简介

多模态大模型：融合文本、图像与视频

提示词工程（Prompt Engineering）核心技巧

工欲善其事：AIGC赋能日常办公与研发提效

AI赋能内容创作与报告撰写

利用AI进行市场分析、数据整理与洞察提取

AI辅助报告与技术文档撰写：从草稿、润色到总结

【实操】快速生成一份汇报PPT

AI 视频生成与多媒体制作

主流文生视频、图生视频工具介绍

AI数字人与音视频编辑

【实操】利用AI工具为项目成果制作一个演示短视频

AI 驱动的研发效能提升

AI编程助手（Copilot, 通义灵码等）的核心功能

【实操】在IDE中配置和使用代码大模型，提升编码、调试效率

第二天：大模型进阶——微调与知识增强

慧眼识途：多模态视觉大模型原理与实战

多模态大模型原理与选型业界领先的视觉/多模态大模型解析

案例分析：多模态模型在交通事件检测中的应用

实战：多模态模型API调用与应用

【实操】调用多模态模型API实现交通场景图像理解

【实操】视频流分析：关键帧提取与事件描述生成

匠心之作：大模型微调核心技术深度解析

微调的核心原理与流程

为什么要微调：预训练与微调的联系与区别

微调的关键技术：SFT（监督微调）原理详解

高效微调方法介绍（如LoRA）

交通场景微调数据准备与实施

如何为交通视觉任务构建高质量的微调数据集

【实操】基于开源框架，对一个大模型进行SFT微调

微调后模型的评估与部署策略

智慧之脑：构建交通领域专属知识大脑

检索增强生成（RAG）与知识图谱

RAG技术原理：外挂知识库解决模型幻觉与知识更新问题

知识图谱的构建流程与在交通领域的价值

【实操】搭建一个简单的交通法规RAG问答系统

第三天：智能体构建与综合项目

运筹帷幄：AI智能体架构设计与开发

智能体核心架构

智能体的定义与组成：感知、分析、决策、执行

主流智能体开发框架介绍

智能体的规划（Planning）与工具使用（Tool Using）能力

设计交通监控智能体

场景定义：从发现拥堵到发布管控指令的闭环

【实操】为智能体开发自定义工具（如调用内部API）

决胜千里：智慧高速调度智能体综合项目实战

项目需求分析与架构设计

【项目背景】模拟高速监控中心，通过AI智能体实现自动化事件处置

【项目任务】整合所学技术，设计并实现智能体原型

项目开发与成果展示

【分组实操】学员分组完成智能体的核心代码编写

【成果汇报】各小组进行项目成果演示与分享

总结与展望

课程核心内容回顾

探讨AI技术在公司的落地路径与后续学习方向

Q&A