随着定位技术在智慧城市与自动驾驶等领域的深度应用，GPS轨迹数据的可靠性问题日益凸显。传统黑箱式AI模型虽能检测异常轨迹，却难以解释成因，这一缺陷在2025年可解释AI（XAI）技术的突破下迎来转机。

异常轨迹归因的挑战

GPS信号受多径效应、大气层干扰及设备故障影响，可能生成偏离实际路径的"幽灵轨迹"。现有深度学习模型通过LSTM或Transformer架构虽能识别异常，但归因分析仍依赖人工经验，导致运维成本高昂且响应滞后。

可解释AI框架的核心创新

2025年提出的三级归因框架实现了突破：

1. 时空特征解耦层：采用注意力机制分离时间序列与空间拓扑特征，通过显著性图谱可视化关键干扰时段

2. 多源证据融合模块：整合基站信号强度、IMU传感器数据与地图语义信息，构建概率图模型量化各因素贡献度

3. 因果推理引擎：基于反事实推理生成"若无干扰"的对比轨迹，直观展示环境因素与设备故障的差异化影响

工业级应用验证

在某物流企业实测中，该框架将异常诊断准确率提升至92%，同时将归因报告生成时间从小时级压缩至3分钟。特别值得注意的是，系统成功识别出15%原被误判为"设备故障"的案例实为新型GNSS欺骗攻击，这一发现推动企业升级了加密定位协议。

未来，随着欧盟《人工智能法案》等法规对算法透明性的强制要求，此类可解释框架将成为智能定位系统的标配。研究者正探索将量子计算引入轨迹模拟，以进一步提升复杂城市场景下的归因精度。