作者 ｜ 李楠
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过去两年的AI应用层出不穷，形成一场持续升温的技术狂欢。但狂欢之下，质疑也没断过。

世界经济论坛出现的一篇文章指出，如果说2025年是AI的炒作之年，那么2026年可能成为清算之年。一些领域的AI投资回报开始分化，潜在利润的不确定性正在放大。

而这种质疑触及一个AI发展的根本问题，那就是，当AI被大量封装进既不好玩、也不实用的“套壳产品”，它所展示的繁荣，究竟有多少是真正的价值创造。

关于如何用好AI，或许我们该重新审视了。它本是一把利器，应该落在真实需求的土壤上。例如安全，就是AI理应扎根的地方。

鹰眼守护预警系统正是这方面的范例。它不能写诗作画，也不能一键生成视频，更做不出华丽的PPT，但的确勾勒出了AI最动人的愿景。那就是在人类最需要的时刻，挽救生命。

是的，这一次，AI真的能救命了。

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瞬息必争的安全博弈

交通事故往往发生在瞬息之间，而悲剧的根源，常常在于反应不够及时。

2024年5月1日，梅大高速发生塌方，首车坠落后，乘客跪在路中试图预警，后方车辆却依然接连驶入险境。两个多月后，丹宁高速桥梁垮塌，驾驶员拿出三角警示牌，用手机灯光拼命摇晃，路过的司机却根本注意不到。

表面上，传统预警方式几乎失效——三角警示牌、人工呼喊均为事后补救；路侧摄像头、地磁设备等固定监测点，则存在无法覆盖的盲区。

更深层的困境，指向了人类自身的生理极限。在高速行驶中，视觉对减速的感知存在天然滞后，从识别异常到完成刹车，神经反应具有不可压缩的时间成本。同时，大脑运作存在惯性，难以瞬间切换至风险判断模式。这些生理层面的束缚，成了驾驶员不可逾越的天花板。

换言之，仅靠人类自身，与危险抗衡存在严重瓶颈。而鹰眼守护预警要做的，正是借助AI，为人类争取“逆天改命”的可能。

这是一套由中国安全生产科学研究院与高德联合推出的系统，其核心原理是基于空间智能架构与云端AI大模型，将预警时间点尽量提前，为驾驶员争取宝贵的黄金反应时间。

例如，当系统检测到同一方向上多辆车连续急刹、速度呈断崖式下降，便会判断前方可能出现重大异常，在事故完全形成之前，向后方车辆发出秒级预警。虽然几秒的提前量看似不多，但在高速场景下，足以成为安全与失控的分界线。

多车临停 急刹车

数据印证了这种能力的价值。

山东高速智能网联测试基地的实车测试显示，当前方多辆时速80公里以上的车辆同时急刹，后方车辆可在数秒内接收到预警，覆盖距离接近1公里，预警准确率超过90%。这使驾驶员可以更从容地完成减速、变道或停车等避险操作。

真实案例进一步验证了它的预警效果。2025年10月2日清晨，某高速发生车辆碰撞，鹰眼守护系统第一时间捕捉到异常，立即向后方500米范围内用户发出预警，累计播报220余次，帮助至少200余名驾驶员成功避险。

截至2025年2月1日，鹰眼守护预警系统累计播发预警已超过112亿次，日均预警次数达8800万次；其中多车异常预警超14.7万次。每一次预警，都可能阻止一次事故的发生。

整体来看，鹰眼守护预警提供了三项核心能力。

一是看得见。系统可洞察全局交通动态，超视距感知24类潜在交通风险。重大异常事件、前方急刹、夜间货车、弯道来车、无灯路口会车、后方快速接近等日常驾驶中易被忽视的风险，都被纳入到监测范畴。

二是预警快。感知到风险后，系统能秒级预警，为驾驶员争取更多反应时间，从源头防范事故。

三是人人皆为节点。作为国家级道路交通安全风险监测预警平台，鹰眼守护将个人预警升级为群体预警。用户只需打开高德导航，即自动启用“鹰眼守护”，在接收预警、为自己争取时间的同时，也成为全民交通安全网络中的一环。参与的人越多，预警就越准确、越及时。根据QuestMobile的最新数据，高德2025年10月的月活用户数已达9.96亿。

这种具备网络效应的智能升级，是人类自身难以实现的。

异常天气

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AI怎么看懂交通“暗流”

对驾驶员而言，世界仅存在于挡风玻璃前的数十米内。而鹰眼守护改写了这种被动局面。它不能让人反应更快，但能让人先一步看见正在酝酿的危险。

本质上，鹰眼守护完成了两件事：先是“看见”交通，再是“理解”交通。

从人类视角出发，交通是种种具象感知的集合。前车的刹车灯亮起、邻道车辆缓慢移动、耳边传来一声鸣笛……这种视角不仅是碎片化的，也是结果导向的。所以人总是在现象出现后，才意识到问题所在。

然而交通的本质，并非孤立的车辆与个体，而是一张彼此联动、相互影响的网络。要真正“看见”交通，就得看见交通的全貌。

为了让鹰眼守护具备这种能力，高德在底层构建了交通孪生还原系统。通过将海量、实时、脱敏的交通数据在云端还原为动态孪生视频流，把零散的速度值与坐标点，转化成可持续演进的画面。让道路结构、车辆在车道中的位置、间距与运动状态，都一目了然。

换言之，高德先为AI打造了一个与现实同步的数字交通世界，为AI理解交通奠定基石。而“看见”只是预警的基础，“理解”才是其核心。

临停车

在交通孪生能力之上，高德引入了交通视觉语言模型TrafficVLM。这款模型以视觉语言模型通义Qwen-VL为底座，经过海量交通视觉数据训练与强化学习，掌握了交通场景特有的“语义”。

TrafficVLM不仅能识别车辆、车道线、交通信号灯状态，更能理解车辆之间的互动关系。它能分辨一辆车是正常减速还是被迫急刹，也能判断一次减速是孤立事件，还是重大异常的征兆。

更进一步，TrafficVLM还能结合实时交通状态与历史演化规律，分析当前异常的成因，并推演未来短期的交通变化趋势。而这些能力的叠加，赋予了鹰眼守护对交通全局的掌控，使其能够基于整体理解，提前推演潜在风险。

也就是说，鹰眼守护把以往被动响应式的交通防护，推向了主动感知式的风险预判。这犹如借AI打造了一只“上帝之眼”，让人得以提前瞥见未来。

群体异常

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更安全的上帝之眼

必须说明的是，仅靠AI仍不足以构建“上帝之眼”。鹰眼守护的背后，是多项新基建技术的协同支撑。

北斗系统提供稳定、高精度的时空坐标，使系统能精准判定每辆车所处的道路、方向与车道位置，这是实现车道级预警的基础。移动通信网络则承担车辆与云端间的高速、低时延连接，使海量车端数据得以实时上传、分析，并在数秒内将预警下发至可能受影响的车辆。

在此之上，结合高德提供的时空数据与AI能力，鹰眼守护才得以在关键时刻发挥救命的作用。

宏观数据验证了这只“上帝之眼”的可靠性。

以国家交通动脉G2京沪高速为例，高德大数据显示，“鹰眼守护”系统上线后，2025年国庆期间日均万车事故数同比下降约10%。

通行中断

眼下这双鹰眼仍在进化。

春运已然开始。据交通运输部预测，今年春运跨区域人员流动总量可能达到95亿人次，创历史新高。这对出行安全提出了更复杂的挑战。中国安全生产科学研究院与高德联合启动了春运保障专项，鹰眼守护预警系统的核心能力得到了升级。

它看得更全。新增天气预警功能，优化货车场景预警，增强特殊路段预警能力。在临水、临崖、连续急弯、长下坡、事故高发路段等高风险区域，可结合天气状况提前发出警示。

也覆盖更广。当前鹰眼守护已实现全路网、全场景、多出行方式的覆盖。无论驾驶小客车、货车、摩托车，还是搭乘网约车、顺风车；无论行驶在高速、国道，还是偏远乡道；无论使用导航、巡航、车机或手机驾驶模式，系统均能提供实时守护。

此外，救援速度也更快了。新增的“鹰眼报警”功能已在江苏高速率先上线，形成“事故检测—自动报警—后车预警—联动救援”的闭环，在6秒内即可完成事故检测并触发报警。

自车事故

由此，春运出行多了一份可靠的安全保障。也让我们看到，包括AI在内的技术变革，所应奔赴的意义。

实际上，每一次技术浪潮都在重塑生活，AI尤其令人遐想。它看似无所不能，但就像开篇提出的质疑，人们还没想清楚如何用好AI。从这个角度看，鹰眼守护预警系统提供了一个范例。

它不像聊天机器人那样制造话题，不像图像或视频生成工具那样带来视觉震撼，甚至很多用户希望永远不必触发它的预警，因为那意味着一路平安。但正是这份“不起眼”，让我们看见AI最应有的价值：

AI不必创造多少新奇，但可以在关键时刻，救人类一命。

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