TCI 155-2023 基于多模态大模型的智慧交通出行技术规范

在TCI 155-2023《基于多模态大模型的智慧交通出行技术规范》中，有一项重要的变化是关于“多模态数据融合与处理”的要求。相比旧版标准，新版更加强调了数据融合的具体流程和质量控制。

以“多模态数据融合与处理”为例，新版标准提出了一个具体的操作流程：首先需要对来自不同传感器的数据进行预处理，包括去噪、归一化等步骤；然后通过设定的算法模型将这些数据进行融合，确保信息的一致性和准确性；最后输出的结果要经过严格的质量检测，保证其可用性。

例如，在实际应用中，当涉及到自动驾驶车辆时，车载摄像头捕捉到的图像数据与激光雷达获取的距离信息需要被有效地整合起来。按照TCI 155-2023的要求，企业应当先分别对这两种数据源进行独立的预处理操作，比如对于图像数据可以使用边缘检测技术去除噪声，而对于距离数据则可能需要滤波来减少误差。之后利用深度学习框架构建起能够同时接受两种类型输入数据的神经网络模型，让系统学会如何从这两类不同的原始资料中提取出有价值的信息并加以组合。最终生成的结果还需经过一系列测试验证其可靠程度，如模拟真实驾驶环境下的各种复杂场景，检查融合后的数据是否能正确反映周围环境状况。

这种改进不仅提高了系统的响应速度和决策精度，还增强了整个智慧交通系统的稳定性和安全性。通过这样的方式，无论是公共交通还是个人出行都能够享受到更加智能便捷的服务体验。