（一）核心技术底座：ACE 3.0 智能交通引擎

模型的技术核心为百度 ACE 3.0 智能交通引擎，采用三层架构设计，构建了 AI 原生的智能交通技术体系：

基础层：车 - 路 - 云 - 图一体化底座

整合 Apollo 自动驾驶技术、车路协同感知网络、百度智能云算力平台与高精度数字地图，为交通全要素数字化提供底层支撑，实现车辆、道路、云端、地图的全域数据互通与协同控制。

模型层：交通行业大模型

基于语言大模型、视觉大模型与跨模态大模型，构建交通专属大模型，实现交通场景的全息感知、智能决策与趋势预测，为交通管理提供 AI 原生的认知与决策能力。

应用层：全场景交通解决方案

覆盖智慧高速、智慧交管、智能网联、智慧停车等核心场景，模型中重点呈现了京哈高速监控指挥中心、高速收费站、隧道通行等典型场景，直观展示技术落地效果。

（二）沙盘场景还原：从技术到落地的全链路呈现

沙盘按真实高速道路比例还原，包含多类关键设施与交互节点，完整复现智能交通的运行流程：

道路与通行场景

包含双向多车道高速主线、互通立交、隧道、收费站等典型路段，模拟车辆在智能网联环境下的通行过程，体现车路协同对通行效率与安全性的提升。

感知与管控节点

沙盘内置路侧感知设备、信号控制单元、监控摄像头等设施，结合背景大屏的 “京哈高速监控指挥中心” 界面，展示从数据采集、云端分析到实时管控的闭环流程。

数字交互体验

沙盘配套触控交互系统，可模拟交通事件处置、应急指挥、流量调控等场景，通过实体沙盘与数字大屏的联动，让参观者直观感受智能交通系统的运行逻辑与管控能力。

（三）技术亮点与应用价值

全栈自主可控的 “中国方案”

模型完整呈现百度 “车路云图” 全栈技术闭环，从底层硬件到上层应用均实现自主可控，是交通强国战略下智能交通建设的标杆方案。

大模型驱动的智能升级

依托交通行业大模型，实现从 “被动感知” 到 “主动预判” 的跨越，可对交通拥堵、事故风险等进行提前预警，提升交通治理的智能化水平。

多场景可复制的落地能力

沙盘场景覆盖高速、城市道路等核心场景，技术方案可适配不同地区的交通治理需求，已在全国多个智慧高速项目中实现规模化应用。