每天預警8800萬次，這個AI在悄悄救人

作者 ｜ 李楠
郵箱 ｜ linan@pingwest.com

過去兩年的AI應用層出不窮，形成一場持續升溫的技術狂歡。但狂歡之下，質疑也沒斷過。

世界經濟論壇出現的一篇文章指出，如果說2025年是AI的炒作之年，那么2026年可能成為清算之年。一些領域的AI投資回報開始分化，潛在利潤的不確定性正在放大。

而這種質疑觸及一個AI發展的根本問題，那就是，當AI被大量封裝進既不好玩、也不實用的“套殼產品”，它所展示的繁榮，究竟有多少是真正的價值創造。

關于如何用好AI，或許我們該重新審視了。它本是一把利器，應該落在真實需求的土壤上。例如安全，就是AI理應扎根的地方。

鷹眼守護預警系統正是這方面的范例。它不能寫詩作畫，也不能一鍵生成視頻，更做不出華麗的PPT，但的確勾勒出了AI最動人的愿景。那就是在人類最需要的時刻，挽救生命。

是的，這一次，AI真的能救命了。

1

瞬息必爭的安全博弈

交通事故往往發生在瞬息之間，而悲劇的根源，常常在于反應不夠及時。

2024年5月1日，梅大高速發生塌方，首車墜落后，乘客跪在路中試圖預警，后方車輛卻依然接連駛入險境。兩個多月后，丹寧高速橋梁垮塌，駕駛員拿出三角警示牌，用手機燈光拼命搖晃，路過的司機卻根本注意不到。

表面上，傳統預警方式幾乎失效——三角警示牌、人工呼喊均為事后補救；路側攝像頭、地磁設備等固定監測點，則存在無法覆蓋的盲區。

更深層的困境，指向了人類自身的生理極限。在高速行駛中，視覺對減速的感知存在天然滯后，從識別異常到完成剎車，神經反應具有不可壓縮的時間成本。同時，大腦運作存在慣性，難以瞬間切換至風險判斷模式。這些生理層面的束縛，成了駕駛員不可逾越的天花板。

換言之，僅靠人類自身，與危險抗衡存在嚴重瓶頸。而鷹眼守護預警要做的，正是借助AI，為人類爭取“逆天改命”的可能。

這是一套由中國安全生產科學研究院與高德聯合推出的系統，其核心原理是基于空間智能架構與云端AI大模型，將預警時間點盡量提前，為駕駛員爭取寶貴的黃金反應時間。

例如，當系統檢測到同一方向上多輛車連續急剎、速度呈斷崖式下降，便會判斷前方可能出現重大異常，在事故完全形成之前，向后方車輛發出秒級預警。雖然幾秒的提前量看似不多，但在高速場景下，足以成為安全與失控的分界線。

多車臨停 急剎車

數據印證了這種能力的價值。

山東高速智能網聯測試基地的實車測試顯示，當前方多輛時速80公里以上的車輛同時急剎，后方車輛可在數秒內接收到預警，覆蓋距離接近1公里，預警準確率超過90%。這使駕駛員可以更從容地完成減速、變道或停車等避險操作。

真實案例進一步驗證了它的預警效果。2025年10月2日清晨，某高速發生車輛碰撞，鷹眼守護系統第一時間捕捉到異常，立即向后方500米范圍內用戶發出預警，累計播報220余次，幫助至少200余名駕駛員成功避險。

截至2025年2月1日，鷹眼守護預警系統累計播發預警已超過112億次，日均預警次數達8800萬次；其中多車異常預警超14.7萬次。每一次預警，都可能阻止一次事故的發生。

整體來看，鷹眼守護預警提供了三項核心能力。

一是看得見。系統可洞察全局交通動態，超視距感知24類潛在交通風險。重大異常事件、前方急剎、夜間貨車、彎道來車、無燈路口會車、后方快速接近等日常駕駛中易被忽視的風險，都被納入到監測范疇。

二是預警快。感知到風險后，系統能秒級預警，為駕駛員爭取更多反應時間，從源頭防范事故。

三是人人皆為節點。作為國家級道路交通安全風險監測預警平臺，鷹眼守護將個人預警升級為群體預警。用戶只需打開高德導航，即自動啟用“鷹眼守護”，在接收預警、為自己爭取時間的同時，也成為全民交通安全網絡中的一環。參與的人越多，預警就越準確、越及時。根據QuestMobile的最新數據，高德2025年10月的月活用戶數已達9.96億。

這種具備網絡效應的智能升級，是人類自身難以實現的。

異常天氣

1

AI怎么看懂交通“暗流”

對駕駛員而言，世界僅存在于擋風玻璃前的數十米內。而鷹眼守護改寫了這種被動局面。它不能讓人反應更快，但能讓人先一步看見正在醞釀的危險。

本質上，鷹眼守護完成了兩件事：先是“看見”交通，再是“理解”交通。

從人類視角出發，交通是種種具象感知的集合。前車的剎車燈亮起、鄰道車輛緩慢移動、耳邊傳來一聲鳴笛……這種視角不僅是碎片化的，也是結果導向的。所以人總是在現象出現后，才意識到問題所在。

然而交通的本質，并非孤立的車輛與個體，而是一張彼此聯動、相互影響的網絡。要真正“看見”交通，就得看見交通的全貌。

為了讓鷹眼守護具備這種能力，高德在底層構建了交通孿生還原系統。通過將海量、實時、脫敏的交通數據在云端還原為動態孿生視頻流，把零散的速度值與坐標點，轉化成可持續演進的畫面。讓道路結構、車輛在車道中的位置、間距與運動狀態，都一目了然。

換言之，高德先為AI打造了一個與現實同步的數字交通世界，為AI理解交通奠定基石。而“看見”只是預警的基礎，“理解”才是其核心。

臨停車

在交通孿生能力之上，高德引入了交通視覺語言模型TrafficVLM。這款模型以視覺語言模型通義Qwen-VL為底座，經過海量交通視覺數據訓練與強化學習，掌握了交通場景特有的“語義”。

TrafficVLM不僅能識別車輛、車道線、交通信號燈狀態，更能理解車輛之間的互動關系。它能分辨一輛車是正常減速還是被迫急剎，也能判斷一次減速是孤立事件，還是重大異常的征兆。

更進一步，TrafficVLM還能結合實時交通狀態與歷史演化規律，分析當前異常的成因，并推演未來短期的交通變化趨勢。而這些能力的疊加，賦予了鷹眼守護對交通全局的掌控，使其能夠基于整體理解，提前推演潛在風險。

也就是說，鷹眼守護把以往被動響應式的交通防護，推向了主動感知式的風險預判。這猶如借AI打造了一只“上帝之眼”，讓人得以提前瞥見未來。

群體異常

1

更安全的上帝之眼

必須說明的是，僅靠AI仍不足以構建“上帝之眼”。鷹眼守護的背后，是多項新基建技術的協同支撐。

北斗系統提供穩定、高精度的時空坐標，使系統能精準判定每輛車所處的道路、方向與車道位置，這是實現車道級預警的基礎。移動通信網絡則承擔車輛與云端間的高速、低時延連接，使海量車端數據得以實時上傳、分析，并在數秒內將預警下發至可能受影響的車輛。

在此之上，結合高德提供的時空數據與AI能力，鷹眼守護才得以在關鍵時刻發揮救命的作用。

宏觀數據驗證了這只“上帝之眼”的可靠性。

以國家交通動脈G2京滬高速為例，高德大數據顯示，“鷹眼守護”系統上線后，2025年國慶期間日均萬車事故數同比下降約10%。

通行中斷

眼下這雙鷹眼仍在進化。

春運已然開始。據交通運輸部預測，今年春運跨區域人員流動總量可能達到95億人次，創歷史新高。這對出行安全提出了更復雜的挑戰。中國安全生產科學研究院與高德聯合啟動了春運保障專項，鷹眼守護預警系統的核心能力得到了升級。

它看得更全。新增天氣預警功能，優化貨車場景預警，增強特殊路段預警能力。在臨水、臨崖、連續急彎、長下坡、事故高發路段等高風險區域，可結合天氣狀況提前發出警示。

也覆蓋更廣。當前鷹眼守護已實現全路網、全場景、多出行方式的覆蓋。無論駕駛小客車、貨車、摩托車，還是搭乘網約車、順風車；無論行駛在高速、國道，還是偏遠鄉道；無論使用導航、巡航、車機或手機駕駛模式，系統均能提供實時守護。

此外，救援速度也更快了。新增的“鷹眼報警”功能已在江蘇高速率先上線，形成“事故檢測—自動報警—后車預警—聯動救援”的閉環，在6秒內即可完成事故檢測并觸發報警。

自車事故

由此，春運出行多了一份可靠的安全保障。也讓我們看到，包括AI在內的技術變革，所應奔赴的意義。

實際上，每一次技術浪潮都在重塑生活，AI尤其令人遐想。它看似無所不能，但就像開篇提出的質疑，人們還沒想清楚如何用好AI。從這個角度看，鷹眼守護預警系統提供了一個范例。

它不像聊天機器人那樣制造話題，不像圖像或視頻生成工具那樣帶來視覺震撼，甚至很多用戶希望永遠不必觸發它的預警，因為那意味著一路平安。但正是這份“不起眼”，讓我們看見AI最應有的價值：

AI不必創造多少新奇，但可以在關鍵時刻，救人類一命。

點個“愛心”，再走 吧