Exploring the Roles of Large Language Models in Reshaping Transportation Systems: A Survey, Framework, and Roadmap

📄 arXiv: 2503.21411v2 📥 PDF

作者: Tong Nie, Jian Sun, Wei Ma

分类: cs.AI

发布日期: 2025-03-27 (更新: 2025-06-21)

备注: Published at Artificial Intelligence for Transportation, Inaugural Issue

期刊: Artificial Intelligence for Transportation, Volume 1, July 2025, 100003

DOI: 10.1016/j.ait.2025.100003

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LLM4TR框架，探索大语言模型在重塑交通系统中的多维角色

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 智能交通系统 交通运输 LLM4TR框架 信息处理 知识编码 决策支持 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现代交通系统面临数据碎片化、环境动态变化和需求增长等多重挑战，现有方法难以有效整合异构信息并进行实时决策。
  2. 论文提出LLM4TR框架，将LLMs在交通运输中的作用解构为信息处理、知识编码、组件生成和决策支持四个维度，实现更全面的应用。
  3. 通过对现有LLM在交通领域应用的综述，论文总结了挑战并提出了未来研究方向，旨在推动LLM在交通领域的更广泛应用。

📝 摘要（中文）

现代交通系统面临着日益增长的需求、动态环境和异构信息集成等紧迫挑战。大语言模型（LLMs）的快速发展为解决这些挑战提供了变革性的潜力。通过预训练获得的广泛知识和高级能力，LLMs的角色从文本生成器演变为智能交通系统中通用的、知识驱动的任务解决者。本研究首先提出了LLM4TR，这是一个新颖的概念框架，系统地将LLMs在交通运输中的作用分为四个协同维度：信息处理器、知识编码器、组件生成器和决策促进者。通过统一的分类法，阐明了LLMs如何桥接碎片化的数据管道，增强预测分析，模拟类人推理，并实现跨交通系统中感知、学习、建模和管理任务的闭环交互。针对每个角色，综述涵盖了从交通预测和自动驾驶到安全分析和城市交通优化等多种应用，强调了LLMs的上下文学习和逐步推理等新兴能力如何增强交通系统的运营和管理。进一步整理了实践指导，包括可用资源和计算指南，以支持实际部署。通过识别现有基于LLM的解决方案中的挑战，本研究为推进LLM驱动的交通研究规划了路线图，将LLMs定位为下一代网络-物理-社会移动生态系统的中心参与者。

🔬 方法详解

问题定义：现代交通系统面临数据孤岛、复杂环境和不断增长的需求，传统方法难以有效整合异构数据、进行准确预测和优化决策。现有方法在处理非结构化数据、进行复杂推理和实现闭环控制方面存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是将LLMs作为智能交通系统的核心组成部分，利用其强大的自然语言处理和知识推理能力，弥合数据孤岛，增强预测能力，模拟人类决策，并最终实现交通系统的智能化和自动化。通过将LLMs的角色分解为信息处理器、知识编码器、组件生成器和决策促进者，可以更系统地利用LLMs的潜力。

技术框架：LLM4TR框架包含四个主要模块：1) 信息处理器：利用LLMs处理交通数据，例如解析交通报告、提取事件信息等。2) 知识编码器：将交通领域的知识编码到LLMs中，例如交通规则、路网结构等。3) 组件生成器：利用LLMs生成交通系统的组件，例如交通信号控制策略、路径规划算法等。4) 决策促进者：利用LLMs辅助交通决策，例如交通拥堵缓解、事故应急响应等。这些模块协同工作，形成一个闭环的智能交通系统。

关键创新：该研究的关键创新在于提出了LLM4TR框架，系统地定义了LLMs在交通运输系统中的多维角色，并阐明了如何利用LLMs的上下文学习和逐步推理等新兴能力来增强交通系统的运营和管理。与现有方法相比，LLM4TR框架更全面地考虑了LLMs在交通领域的应用，并提供了更清晰的实施指南。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构。但是，强调了利用LLMs的预训练知识和微调技术，以适应特定的交通应用场景。此外，还强调了利用LLMs的上下文学习能力，使其能够根据不同的交通状况进行自适应调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于提出了LLM4TR框架，系统地梳理了LLMs在交通运输领域的应用，并指出了未来的研究方向。该框架为研究人员和工程师提供了一个有用的参考，可以帮助他们更好地利用LLMs来解决交通问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通管理、自动驾驶、交通安全分析、城市交通规划等领域。通过利用LLMs的强大能力，可以提高交通系统的效率、安全性、可持续性和用户体验，并为未来的智慧城市建设提供技术支持。

📄 摘要（原文）

Modern transportation systems face pressing challenges due to increasing demand, dynamic environments, and heterogeneous information integration. The rapid evolution of Large Language Models (LLMs) offers transformative potential to address these challenges. Extensive knowledge and high-level capabilities derived from pretraining evolve the default role of LLMs as text generators to become versatile, knowledge-driven task solvers for intelligent transportation systems. This survey first presents LLM4TR, a novel conceptual framework that systematically categorizes the roles of LLMs in transportation into four synergetic dimensions: information processors, knowledge encoders, component generators, and decision facilitators. Through a unified taxonomy, we systematically elucidate how LLMs bridge fragmented data pipelines, enhance predictive analytics, simulate human-like reasoning, and enable closed-loop interactions across sensing, learning, modeling, and managing tasks in transportation systems. For each role, our review spans diverse applications, from traffic prediction and autonomous driving to safety analytics and urban mobility optimization, highlighting how emergent capabilities of LLMs such as in-context learning and step-by-step reasoning can enhance the operation and management of transportation systems. We further curate practical guidance, including available resources and computational guidelines, to support real-world deployment. By identifying challenges in existing LLM-based solutions, this survey charts a roadmap for advancing LLM-driven transportation research, positioning LLMs as central actors in the next generation of cyber-physical-social mobility ecosystems. Online resources can be found in the project page: https://github.com/tongnie/awesome-llm4tr.