北斗大数据采集还在早期，在未来的3-5年内会有大幅提升。随着数据质量的上升
数据饱和线也会向后平移。
在数据应用层面，CES信息发展不仅提升数据的质量，还在北斗+多模态融合方面进行了深入布局。公司将北斗数据与AEBS结合，提高智能驾驶过程中对突发情况的快速反应能力；与ADAS系统结合，提升辅助变道等功能；与DMS系统结合，通过车内传感器检测驾驶员状态，智能判断疲劳驾驶并进行预警；同时，在北斗自由流方面，CES信息发展利用大规模交通流数据计算分析，为城市交通管理提供优化决策。这种多模态融合方式，使AI模型能够从不同数据源获得全面信息，大幅提升模型的泛化能力，避免单一数据集带来的局限性，同时减少AI训练中的重复学习成本。
ASLM AI风控模型助力L2+自动驾驶
CES信息发展已经申请ASLM AI风控模型的技术专利。同时CES信息发展已经申请多个智能驾驶、辅助驾驶的软件著作权。该模型融合了大数据分析、AI深度学习和北斗高精度定位，可实现对智能驾驶风险的动态评估与智能预警，为自动驾驶提供更高级别的安全防护。该模型具备高扩展性，能够与不同大模型对接，如Deepseek等开源或闭源模型，并通过降低硬件依赖、优化计算成本，让多模态大模型及AI Agent在车载终端上的部署成为可能。
ASLM AI风控模型构建动态平衡风控体系，整合天-地-流-管-智（车路云）/人多维数据，实现全局安全评估，精准识别并动态调整风险因子，提升自动驾驶的安全性与适应能力。依托AI+北斗数据融合，结合北斗高精度导航+惯导系统（INS），实现厘米级轨迹跟踪，并整合ADAS、AEBS、DMS等车规级传感器数据，精准捕捉车辆动态信息，为智能驾驶提供精准决策支持。ASLM通过AI深度学习分析超速、急刹、弯道偏移等高危驾驶行为，结合实时路况和天气状况，生成个性化安全策略，优化动态风控，提高行车安全。此外，ASLM具备智能驾驶多模态融合能力，可与V2X（车路协同）、RTK高精度定位、短临云预警系统结合，构建全栈式智能驾驶安全解决方案，确保自动驾驶在复杂环境中的精准控制与稳定运行。
随着DeepSeek等开源大模型和闭源大模型的成本大幅下降，AI计算资源的获取变得更加高效，使得多模态大模型与AI Agent在车载终端上的部署可能性显著提升。这一技术进步不仅降低了对高端硬件的依赖，还极大地增强了车载智能系统的实时推理与决策能力。交通数据作为敏感数据，CES信息发展始终坚持严格的数据筛选机制与安全管理体系。在数据应用过程中，公司将采用高技术调参手段，对模型进行深度优化和安全审查，确保数据的合规性和隐私保护。经过严格调整与技术验证后，CES信息发展将在符合行业标准和法规要求的前提下，稳步推进多模态大模型与AI Agent的安全发布和应用落地。
未来展望：AI Agent与多模态大模型引领车载智能新时代
未来，随着AI大模型的发展和智能交通的快速演进，CES信息发展将持续优化其数据生态体系。公司计划推动AI数据的全球化应用，利用北斗导航系统和全球数据互联能力，将智能交通数据应用拓展至国际市场。同时，公司将加速AI+交通基础设施建设，结合5G、V2X（车路协同）技术，构建更高效的车路云协同体系，并拓展智慧城市应用场景，通过数据驱动的智能决策，为城市交通管理提供更精准的预测和优化方案。
