Large Language Models and Their Applications in Roadway Safety and Mobility Enhancement: A Comprehensive Review
作者: Muhammad Monjurul Karim, Yan Shi, Shucheng Zhang, Bingzhang Wang, Mehrdad Nasri, Yinhai Wang
分类: cs.AI
发布日期: 2025-05-19
期刊: Artificial Intelligence for Transportation, 1, 100004, 2025
DOI: 10.1016/j.ait.2025.100004.
💡 一句话要点
综述：大型语言模型在道路安全与交通优化中的应用
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 道路安全 交通优化 智能交通系统 多模态融合
📋 核心要点
- 现有交通系统面临复杂、动态和异构环境下的安全与优化挑战，传统方法难以充分应对。
- 论文综述了如何通过架构、训练等策略调整LLMs，弥合与交通领域时空数据的“模态差距”。
- 分析了LLMs在交通流量预测、碰撞分析、驾驶员行为评估等方面的应用，并展望未来研究方向。
📝 摘要（中文）
道路安全和交通优化是现代交通系统面临的关键挑战，需要创新的分析框架来应对复杂、动态和异构的环境。传统工程方法虽取得进展，但现实交通的复杂性和动态性需要更高级的分析框架。大型语言模型（LLMs）凭借其在自然语言理解、知识整合和推理方面的空前能力，代表了一种有前景的范式转变。本文全面回顾了LLMs在增强道路安全和交通优化方面的应用和定制。重点关注如何通过架构、训练、提示和多模态策略调整LLMs，以弥合与交通领域独特的时空和物理数据的“模态差距”。系统地分析了LLMs在交通优化（如交通流量预测、信号控制）和安全（如碰撞分析、驾驶员行为评估）方面的各种应用。还考察了V2X集成、领域特定基础模型、可解释性框架和边缘计算等使能技术。尽管潜力巨大，但在LLM的固有局限性（幻觉、推理缺陷）、数据治理（隐私、偏见）、部署复杂性（sim-to-real、延迟）和严格的安全保证方面仍然存在挑战。强调了有希望的未来研究方向，包括高级多模态融合、增强的时空推理、人机协作、持续学习以及高效、可验证系统的开发。本综述提供了当前能力、局限性和机遇的结构化路线图，强调了LLMs的变革潜力，同时强调需要负责任的创新来实现更安全、更智能的交通系统。
🔬 方法详解
问题定义：道路安全和交通优化面临着复杂、动态和异构环境带来的挑战。传统方法在处理这些复杂性时存在局限性，例如难以有效整合多源异构数据、难以进行准确的交通流量预测和风险评估等。现有方法在可解释性和泛化能力方面也存在不足。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的自然语言理解、知识整合和推理能力，构建更先进的交通分析框架。通过将交通领域的时空数据与LLMs相结合，可以弥合“模态差距”，从而实现更准确的交通状态感知、预测和决策。
技术框架：论文综述了LLMs在交通领域的应用，包括交通流量预测、信号控制、碰撞分析和驾驶员行为评估等。技术框架涉及多个方面，包括：1) LLM的架构选择和定制；2) 针对交通数据的训练策略，例如领域自适应预训练；3) 提示工程，用于引导LLM进行特定任务；4) 多模态融合，将文本、图像、视频等多种数据源整合到LLM中；5) 使能技术，如V2X集成、领域特定基础模型和边缘计算。
关键创新：论文的关键创新在于系统性地综述了LLMs在交通安全和优化领域的应用，并强调了LLMs在弥合“模态差距”方面的潜力。与现有方法相比，LLMs能够更好地处理复杂、动态和异构的交通数据，并提供更具可解释性的结果。此外，论文还指出了LLMs在交通领域面临的挑战和未来的研究方向。
关键设计：论文本身是一篇综述，因此没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。然而，论文讨论了LLMs在交通领域应用时需要考虑的关键设计因素，例如如何选择合适的LLM架构、如何设计有效的提示、如何进行多模态数据融合以及如何解决LLMs的局限性（如幻觉和推理缺陷）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于全面梳理了LLMs在道路安全与交通优化领域的应用现状、挑战与机遇，为未来的研究方向提供了清晰的路线图，并强调了LLMs在交通领域应用的巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能交通系统、自动驾驶、交通管理和城市规划等领域。通过利用LLMs，可以提升交通流量预测的准确性，优化交通信号控制，降低交通事故发生率，改善驾驶员行为，最终实现更安全、更高效、更可持续的交通系统。
📄 摘要（原文）
Roadway safety and mobility remain critical challenges for modern transportation systems, demanding innovative analytical frameworks capable of addressing complex, dynamic, and heterogeneous environments. While traditional engineering methods have made progress, the complexity and dynamism of real-world traffic necessitate more advanced analytical frameworks. Large Language Models (LLMs), with their unprecedented capabilities in natural language understanding, knowledge integration, and reasoning, represent a promising paradigm shift. This paper comprehensively reviews the application and customization of LLMs for enhancing roadway safety and mobility. A key focus is how LLMs are adapted -- via architectural, training, prompting, and multimodal strategies -- to bridge the "modality gap" with transportation's unique spatio-temporal and physical data. The review systematically analyzes diverse LLM applications in mobility (e.g., traffic flow prediction, signal control) and safety (e.g., crash analysis, driver behavior assessment,). Enabling technologies such as V2X integration, domain-specific foundation models, explainability frameworks, and edge computing are also examined. Despite significant potential, challenges persist regarding inherent LLM limitations (hallucinations, reasoning deficits), data governance (privacy, bias), deployment complexities (sim-to-real, latency), and rigorous safety assurance. Promising future research directions are highlighted, including advanced multimodal fusion, enhanced spatio-temporal reasoning, human-AI collaboration, continuous learning, and the development of efficient, verifiable systems. This review provides a structured roadmap of current capabilities, limitations, and opportunities, underscoring LLMs' transformative potential while emphasizing the need for responsible innovation to realize safer, more intelligent transportation systems.