بفضل التحسن المستمر في قوة الحوسبة وخوارزميات التعلم العميق في السنوات الأخيرة، ازداد انتشار النموذج الأساسي (Foundation Model) بشكل كبير. وبسبب قدراته القوية وأدائه المتميز، يتم اعتماد هذه التقنية وتبنّيها في عدد متزايد من الصناعات. وفي قطاع النقل الذكي، تواجه الذكاء الاصطناعي التحديات النموذجية التالية: قلة العينات (Few-Shot)، وسوء التعميم، ونقص التقنيات متعددة الوسائط (Multi-Modal). ويمكن لتقنية النموذج الأساسي أن تخفف بشكل كبير من هذه المشكلات. ولحل هذه التحديات، قمنا بتصميم "مُبادرة التحدي الأولى للنموذج الأساسي"، بهدف تعزيز انتشار تقنية النموذج الأساسي في السياقات المرورية ودفع عجلة التنمية السريعة لقطاع النقل الذكي. ويتم تقسيم التحدي إلى مسارين: المسار الأول "الحل الكامل" (All-in-One)، والمسار الثاني "استرجاع الصور عبر الوسائط المختلفة" (Cross-Modal Image Retrieval). علاوةً على ذلك، قمنا بتوفير أساس جديد ومرجع معياري للمسارين، يُسمى Open-TransMind. وفقًا لمعرفتنا، فإن Open-TransMind هو أول نموذج أساسي مفتوح المصدر مخصص للنقل، ويتمتع بقدرات متعددة المهام ومتعددة الوسائط. كما يمكن لـ Open-TransMind تحقيق أداءً من الطراز الأول على مجموعات بيانات التحديد والتصنيف والتقسيم في سياقات المرور. يمكن الوصول إلى الكود المصدري لدينا من خلال الرابط التالي: https://github.com/Traffic-X/Open-TransMind.