本研究提出了一种新颖的多模态、多粒度路径表示学习框架（MM-Path），旨在提升智能交通领域中路径表示的有效性。通过多粒度对齐策略和跨模态残差融合组件，MM-Path有效整合了道路网络与图像数据的特征，实验结果显示该方法在路径表示学习中具有重要潜力。