生成式大模型应用于人群疏散管理的思考

一、生成式大模型及其在交通领域的应用

生成式大模型（Generative Large Models, GLMs）是基于深度学习的人工智能模型。它能够通过学习海量数据，生成新的、符合逻辑的内容（比如，文本、图像或视频）。典型的代表有 GPT 系列、DeepSeek等。交通系统则是一个高度动态化的复杂系统，涉及人、车、路、环境等多要素的交互。而传统的交通管理方法主要依赖固定规则和人工经验，难以应对突发事件的复杂性和不确定性。生成式大模型的出现，为交通管理提供了新的思路。具体体现为：在交通流量预测方面，生成式大模型可以基于历史数据和实时信息，预测未来时间段的拥堵情况，并生成优化方案，避免突发严重拥堵情形。在自动驾驶领域，生成式大模型在场景理解、行驶中的决策规划等方面的应用效果显著，可以提高自动驾驶系统的可靠性，减少安全隐患，缓解道路交通压力[1]。在公共交通领域，生成式大模型可以识别并监测人群中的异常行为[2]，并辅助管理者进行前置化管理，避免事态恶化。

此外，生成式大模型具备多模态数据处理能力。交通系统中，路网测速线圈会产生海量的时序数据，道路摄像头则能产生海量的图像或视频数据，这些数据为交通领域的生成式大模型训练提供了坚实的数据保障。生成式大模型能够对这些异构数据进行融合，进而生成更全面的交通态势感知。这对于提高城市道路早晚高峰时段车流量预测的准确率有着深远的影响。

依托海量的交通大数据，结合社交媒体上的实时信息，可以训练出适合不同城市的交通大模型。此类模型能够细化到不同道路、不同时刻的车流量控制，实现各个路口信号灯的协调控制，以及优化交通信号的配时方案，从而确保路上机动车、行人、非机动车间不发生冲突，既满足车流量与车的流速需求，又保障非机动车与行人能够安全高效地通行。在以数据为驱动、追求效率的时代，我们不仅可以实现道路通行供需的最大化，还能够快速识别交通事故并生成应急疏导方案。

二、生成式大模型在人群疏散管理领域的应用

在人群疏散管理领域，生成式大模型也发挥着日益重要的作用。通过与物联网智能传感设备以及现场工作人员协同合作，生成式大模型能够实时更新疏散方案，在提升疏散效率与保障人员安全性方面意义重大。以下将从两个关键方面阐述生成式大模型在人群疏散管理领域的应用。

1、快速实时路径动态调整

突发事件发生时，由于火势蔓延、建筑倒塌或者人群拥挤等情况，最优疏散路径往往会迅速改变。生成式大模型借助实时数据，如热成像传感器数据、监控视频信息以及手机反馈数据等，能够预测危险区域的扩散趋势，并动态规划新的疏散路线。以大型商场火灾中为例，模型可以分析烟雾的扩散方向，实时调整安全出口的引导策略，并通过电子显示屏或手机应用程序及时推送最新的疏散路径。此外，生成式大模型还能考虑多目标优化问题，例如选择最短路径、均衡人群密度以及优先疏散老人、儿童、残障人士等特殊群体。通过强化学习训练，模型可以在模拟环境中持续优化策略，确保生成的疏散方案在实际场

景中切实可行。

2、灾情仿真模拟与智能决策预警信息生成

生成式大模型能够基于历史灾害数据，如地震波传播模式、火灾蔓延速度以及踩踏事故现场视频记录等，生成高保真的灾情演化模拟，帮助决策者提前预判风险。地震发生后，模型可以结合地质数据确定余震可能影响的区域，并自动生成多语言预警信息，通过广播、短信、社交媒体等多种渠道快速传播。在疏散过程中，生成式大模型还能自动生成清晰明确的指令，避免信息混乱。模型可以根据不同人群的语言、文化背景等特点，生成定制化提示，如“请勿使用电梯，沿绿色指示灯方向撤离”等。

传统的疏散演练通常依赖固定脚本，难以涵盖所有可能的突发情况。生成式大模型可以构建高度仿真的虚拟环境，生成各种极端场景，如断电、通讯中断等，为应急人员训练提供丰富的场景。通过生成对抗网络（GANs），可以合成不同火灾强度的建筑内部场景，训练消防员的应急响应能力。在真实事件中，生成式模型还可以作为智能决策支持系统，为指挥中心提供实时参考疏散方案，辅助管理者做出更有效地的疏散决策。例如，在大型体育场突发事件中，模型可以分析人群移动趋势，生成分流方案，并通过无人机或机器人执行引导任务。

三、结论

大模型在交通和应急疏散管理中均具有不可替代的重要作用。在交通领域，它为交通流量预测、智能交通信号控制和自动驾驶等方面提供了强大的技术支持，有助于提高交通系统的运行效率和安全性。在人群疏散管理中，大模型能够成为火灾、地震、踩踏事故防控的“智能中枢”，通过与物联网设备和现场工作人员紧密协同，生成最优的疏散方案，实时调整疏散策略，全力保障人员的生命安全。

总体而言，生成式大模型在交通领域的应用仍处于快速发展阶段，但其潜力已经得到广泛认可。尤其是在人群安全疏散管理方面，生成式大模型的动态决策和内容生成能力，为应对突发事件提供了新的技术手段。

参考文献：

[1] 向鹏. 郑南宁院士: 智能机器行为与自动驾驶[J]. 高科技与产业化 , 2023, 29(5):12-15.

[2] 王俊玖 , 裴中阳 , 杨帆 . 基于轨迹生成的群体异常行为检测 [J].人民公交 , 2024(24):46-49.

作者简介：

菅肖霞，1981 年 -，内蒙古包头人，副教授，研究方向为行人交通模拟与安全管理。

资助项目 : 科技发展基金项目 (KJFZ2024-5); 国家自然科学基金 (71771153)。