“鷹眼”守護出行：高德如何用AI編織一張“救命網”？

愿每一次出發，都能平安抵達。

作者 | 劉亮

編輯 | 趣解商業·AI力場

進入2月，2026年春運已正式拉開帷幕。據國家發展改革委綜合研判，在40天的時間里，全社會跨區域人員流動量將會達到95億人次，預計創歷史新高，其中自駕出行將繼續處于主體地位，占比達八成左右。保障春運返鄉安全，成為重中之重。

為此，中國安全生產科學研究院聯合高德于2月6日共同啟動“鷹眼護平安·溫暖回家路”春運保障專項；作為其中的重要產品支撐，“鷹眼守護預警系統”承擔著艱巨職責。

“鷹眼守護”預警系統源自對真實事故的反思。2024年5月1日，廣東省梅大高速茶陽路段發生塌方災害，多輛車輛因毫無預警墜入災害現場。這場悲劇，讓公路出行的安全預警需求被推向公眾視野。

事故中，部分車主因提前收到高德“前方有車輛急剎”的語音警告，及時剎車避險。高德的車道級安全預警能力，在此次事件中悄然展露鋒芒。

一年后，中國安全生產科學研究院聯合高德推出鷹眼守護預警系統。其不僅延續了車道級安全預警的核心能力，更專門引入重大異常事件監測場景，以更實時的響應、更全面的覆蓋，重新定義了出行安全的邊界。

如今，鷹眼守護預警系統已實現多重迭代，不僅看得更全、覆蓋更廣，還形成“事故檢測—事故報警—后車預警—事故救援”的閉環，并逐步推向全國。它成為每一位出行者身邊的“隱形安全衛士”。

這不禁引發全社會的目光：“鷹眼守護”為何能有這樣的“魔力”？它又為行業進步樹起了怎樣的標桿？

01.一次事故，如何催生國家級項目

2024年5月1日凌晨，廣東梅大高速茶陽路段發生塌方災害，多輛正在行駛的車輛因毫無防備墜入災害現場。在黑暗與混亂中，一個細節卻像微光般閃現：部分車主因提前接收到高德地圖發出的“前方有車輛急剎”語音預警，得以緊急制動，避免了墜入深坑。

事后，據高德地圖后臺信息顯示，梅大高速茶陽路段發生塌方災害時，高德首次急剎預警發出的時間是5月1日凌晨2：00左右，提醒后方車輛注意前車急剎，安全駕駛。“當晚半小時內，我們共檢測到多個速度驟降的急剎，并通過語音播報提醒了后方用戶。”高德工作人員表示。

這場悲劇，以一種尖銳的方式，將中國公路出行中“事前預警”的系統性缺失展現出來。傳統依靠人工巡查、監控攝像或事后報警的被動模式，在瞬發的重大災害面前顯得十分無力。然而，高德基于海量匿名車輛動態信息實時感知風險并即時推送的能力，展現了用技術填補這一空白的潛力。

它證明，在數字時代，每一輛行駛中的車輛都可以成為一個移動的傳感器，共同編織一張動態的、活的安全感知網絡。

這一技術潛力也迅速被官方捕捉并重視。針對高德展現出的公路災害監測預警能力，中國安全生產科學研究院響應應急管理部黨委部署，迅速聯合高德地圖等單位，組建了專項研發團隊。該項目被緊急納入2024年國家重點研發計劃“重大自然災害防控與公共安全”中，設立了《公路與橋梁嚴重損毀后車輛避險預警及自動處置技術與示范》專項。目標明確而艱巨：融合地圖導航、手機定位等多源時空數據，實現針對路橋災毀事件的“秒級感知、預警、發布與示警攔阻”，將事后應急轉化為事前預防。

這是一場典型的“政企研”協同攻堅。高德提供海量實時數據與AI技術能力，中國安全生產科學研究院貢獻其在公共安全領域的頂級科研實力與標準制定權威，共同指向一個國家級安全工程的誕生。

經過近一年的聯合攻關，鷹眼守護預警系統于2025年正式誕生，并在8月迎來嚴苛的實車測試。在山東高速智能網聯高速公路測試基地，系統交出了硬核成績單：在模擬重大異常事件（時速80公里以上、多車急剎）場景下，后方車輛數秒內即可接收到預警，覆蓋距離近1公里，預警準確率超90%。這一系列數據驗證了系統的技術可靠性，為其全國推廣奠定了堅實基礎。

在去年中秋國慶假期期間，“鷹眼守護”迎來了大規模實戰檢驗。在8天時間里，系統累計預警超17.4億次，其中10月1日單日預警量達到2.9億次，覆蓋用戶超0.55億戶，創下同期預警峰值。

在多起突發事故和惡劣天氣中，系統的表現也可圈可點。比如在10月2日某高速發生的車輛碰撞事故中，系統第一時間向后方500米范圍內用戶播報急剎預警，預警持續了22分鐘，累計播報220余次，至少200余名駕駛員因此成功避險。

而在廣西西北部、四川東北部、陜西南部等遭遇強降雨的區域，系統持續向駕駛員精準播發異常天氣預警，累計近1000萬次，日均125萬次，為駕駛員規避山洪風險提供了及時指引。

中國安全生產科學研究院國家重點研發計劃項目負責人、首席科學家趙晨表示：“‘鷹眼守護’預警系統具備強大的事前預警與風險防控能力，系統不僅能在事后為后方車輛提供關鍵秒級預警，更通過實時風險感知與精準預警，實現了從源頭上防范化解重大安全風險，探索了公路交通安全治理模式向事前預防轉型的有效路徑。”

從一次痛心的事故萌芽，到國家專項的設立，再到經過嚴苛測試和超大規模實戰的淬煉，“鷹眼守護”從危機中誕生、在實戰中成長，以科技之名為出行安全筑起一道堅實的防線。

它清晰地詮釋了如何將企業的技術創新能力，轉化為普惠的安全守護網絡，更標志著中國在利用數字技術進行交通安全治理模式上，實現了一次從“被動響應”到“主動預防”的深刻轉型。

02.AI賦能“超視距”守護，TrafficVLM模型筑牢護城河

“鷹眼守護”的魔力在于，它賦予了每位普通駕駛員“透視”前方道路的能力。

其核心原理，是構建在數據與算法之上的精密推理系統。系統接收的是經嚴格匿名脫敏處理的海量車輛速度、加速度、位置等時空序列數據，當云端AI大模型通過“空間智能架構”分析發現，同一路段、同向行駛的多個車輛幾乎同時出現速度驟降、急剎等異常行為模式時，便能以極高概率判定前方發生了交通事故、路面障礙或其他重大異常事件。

判定一經做出，預警信息便會通過“語音+地圖界面彈窗”的雙重強提示方式，秒級推送至后方可能受影響的車輛。這個過程，就像有一個看不見的“交通指揮官”，基于全局視野，向身處信息盲區的個體發出關鍵警報。而這一切的基礎，是高德持續迭代的TrafficVLM（交通視覺語言模型）。

它如同為交通系統安裝了一個“天眼”，不僅能“看到”每輛車的微觀行為，更能“理解”這些行為在時空維度上匯聚所代表的宏觀事件——是常規擁堵，還是突發事故？是緩行路段，還是塌方斷點？

這一能力的躍遷，得益于AI大模型對復雜時空序列模式的強大學習與泛化能力。依托交通孿生還原能力，系統能將抽象的動態信息，實時還原為可視化孿生場景，完成從“感知”到“理解”、從“分析”再到“決策”的全鏈路智能閉環。簡單來說，以前可能是喂給AI實時圖像，現在能抽象為和現實世界同步的“數字視頻流”，極大提升了模型對交通元素的理解力。

2026年春運期間，系統迎來全面升級，新增天氣預警等功能并優化貨車出行場景，實現“看得更全”；覆蓋全路網、全使用場景以及多種出行方式，守護范圍更廣；形成“事故檢測—事故報警—后車預警—事故救援”的閉環，可在6秒內自動完成事故檢測并觸發報警，目前功能已在江蘇高速率先上線，并將推向全國。據了解，截至2026年2月1日，鷹眼守護預警系統自上線以來累計播發預警超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。

最好的技術，是讓人感受不到技術存在。當駕駛員因一條及時的語音提醒而平穩避過風險，他無需知曉背后是萬億級的數據處理和毫秒級的模型推理。

“鷹眼守護”所構建的，正是一個讓技術隱于身后，將安心置于眼前的出行環境；它守護的不是某一條特定的危險路段，而是通過賦能每一段行程，來守護行程中的每一個人。

03.從導航場景到全域守護，共建無界安全出行生態

然而，一張真正堅固的“救命網”，僅靠企業一方之力是無法織就的。“鷹眼守護”系統能在中國誕生并快速普及至億級用戶，其“土壤”正是中國全球領先的數字基礎設施。

沒有全覆蓋、高帶寬、低延遲的5G/4G通信網絡，車輛動態信息無法實現毫秒級的上傳與預警信息的即時下達；沒有北斗衛星導航系統全球組網提供的厘米級高精度定位能力，車道級的精準預警便無從談起；沒有云計算提供的彈性巨量算力，TrafficVLM大模型對海量數據的實時分析也無法實現......

中國的通信網絡、北斗系統、云計算等能力，共同構成了“鷹眼守護”得以運行的“硬底座”。這種國家級基礎設施的領先優勢，使得中國在實現大規模、實時性、高精度的車路協同安全應用方面，具備了全球少有的先決條件，讓“超視距守護”的體驗得以領先。

對于高德而言，“鷹眼守護”不僅是一項具有社會價值的公共服務，更深層次地構筑了其作為國民級平臺難以逾越的價值護城河。它將用戶粘性從“工具依賴”提升至“安全信賴”，為行業樹立了“科技向善”的新標桿。

當然，出行安全的終極愿景，從來不是任何單一技術或平臺的孤軍奮戰，而是人人參與的生態共建。

當科技的邊界不斷拓展，當政企研的力量深度協同，當每一位用戶都成為安全的參與者、受益者，像“鷹眼守護”這樣的系統才能用一次次精準預警，點亮普通人對美好生活的出行期待。