“人工智能+交通运输”在各主要领域的应用与实践。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是当下社会最耳熟能详的词语之一，也是交通运输领域的热点词语之一。

以人工智能为基础的智能交通技术的应用，能有效提高现有基础设施的使用效率和服务水平，在破解交通运输问题中扮演着不可或缺的重要角色。地图导航、路线规划、实时公交、网联信号灯、汽车辅助驾驶、自动驾驶小巴等等，有效提升了人们出行服务满意度。

有优亦有忧。随着人工智能更快地深入交通运输领域应用发展，行业顶层规划设计等有关政策指导缺乏问题凸显，如责任认定模糊、技术标准割裂、资源重复投入、数据共享壁垒、应用效能受限、跨部门协同与资源错配以及公共认知与技术现实错位等状况，严重影响了人工智能赋能交通运输发展进程。

5月27日，在中国港口协会主办的港口科技创新大会上，交通运输部科技司创新发展处副处长赵晓辉透露，交通运输部正全力推动“人工智能+交通运输”行动。其中，顶层设计文件——《“人工智能+交通运输”实施意见》已完成征求意见工作，将加快出台。

在《“人工智能+交通运输”实施意见》落地前夕，让我们温故知新，简要梳理当下“人工智能+交通运输”在各主要领域的应用与实践。

在交通管理领域，人工智能广泛应用于智能信号控制（动态优化配时）、交通事件自动检测（事故、拥堵、违章）、交通流预测与诱导、电子警察（AI识别违法）、重点车辆监管等，显著提升了城市交通运行效率和秩序管理水平。

信号控制优化是人工智能深度赋能的主要方向之一。在被称人工智能“应用元年”的2017年，百度全国政协委员、百度公司董事长兼CEO李彦宏就曾在全国两会提交提案，提出使用人工智能技术调交通信号灯。随后杭州、深圳等城市率先试点智能交通信号控制系统，利用人工智能优化交通流量预测和信号灯配时，并取得了一定成效，相关信号控制优化策略逐渐推广至全国。

随着技术升级和业务需求变化，城市大脑、信控平台、数字孪生城市等概念兴起，人工智能从单点突破向系统融合渗透。

如郑州市交警支队携手阿里云的城市大脑，注重中心平台建设的同时，也兼顾了“神经系统”（外场设备）建设。在城市大脑的整体建设规划中，采用了“一脑四体”的总体建设思路。在推进城市大脑中心平台的同时，也在同步推进另外4类外场基础设施的建设。通过数据中台的能力，郑州的城市路网、交通设施设备全部数字化，每条车道、每个交通设施设备均在城市大脑中具有唯一的数字化编码，再将外场感知设备获取的交通流数据与高德数据融合后，根据路口的交通流量对路口重要程度进行划分。将路口重要度等级图与郑州现有交通设施设备的图层叠加，以此获知外场设备设施的短板在哪里，从而指导外场交通基础设施建设和升级，让资源投入有的放矢。

在高速公路场景，人工智能赋能的主要方向：智能收费（ETC自由流）、路况智能监测与预警（如团雾、事故）、准全天候通行保障、智慧服务区管理、基础设施智能巡检等应用，保障高速公路的安全畅通与高效运营。

今年年初，基于开源、低成本、支持本地部署、适配行业应用场景等优势，DeepSeek在交通运输行业的应用趋势正在加快。山东、江苏、四川、广西、安徽、湖南、海南等省（区）级交通运输管理部门接入DeepSeek，江苏苏州、山东青岛、河北秦皇岛等多个地市交通运输管理部门本地部署DeepSeek，此外越来越多的交通集团等宣布接入DeepSeek。

如广东交通集团在新博高速公路创新引入DeepSeek人工智能系统，通过整合路网变化、气象信息等12个关键因素，实现对车流量的精准预判。工程师们为系统输入了2018年至2024年的车流量历史数据，系统自动进行特征识别工程，找出最适合的预测方案。经过近两个月的训练和算法优化，日前广东新博高速公路已初步实现DeepSeek本地化部署和人工智能测算车流高精化，达到车流量96.3％的高精度预测，为公路资源优化配置、交通疏导与安全管控提供了智能化决策支持。

在车路云一体化场景，在人工智能、车路协同（V2X）通信赋能下的车辆感知共享、高精度地图动态更新、边缘计算实时处理、云控平台全局调度等发展迅速，为高级别自动驾驶和智能网联汽车发展提供关键支撑。

如南京市作为第一批智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市入选城市，凭借路侧设施供应商众多的优势，将发展重点聚焦于路侧设施与车辆的有效衔接，进而推动应用发展。为此，南京市工信部门牵头，公安、交通等部门共同参与，发布了《南京市智能网联汽车 2024 - 2026 年发展规划》，着重强调了多个公共领域的示范应用、基础设施建设以及场景布设，核心目标是实现车路协同与交通管理的双向赋能。南京市计划完成全市域3777个路口的设施升级，其中包括500个路口的全景改造。在改造过程中，秉持兼容老旧产品的理念，将路口分为核心入口、重点入口、普通入口和基础入口四个层级进行升级。工作重点聚焦于基础入口设施的改造，以及与信控相关的数据互通，通过集约资源，实现信控应用的升级和改造，确保路侧数据与信号机之间能够高效互通。

在智能物流场景，人工智能赋能于智能仓储（机器人分拣、库存管理）、运输路径智能优化与动态调度、无人配送车/机/船、货运状态智能追踪与预测性维护等多个方向，重塑物流运行效率和服务模式。

在仓储自动化方面，作为京东物流运营的亚洲范围内规模最大、自动化程度最高的现代化智能物流基地之一的京东亚洲一号智能物流园，在仓储自动化环节采用智能仓储机器人及立体货架，在提升存储密度的同时优化作业效率，并运用RFID技术实现高效盘点；通过构建仓储-运输虚拟仿真模型，实时诊断全链路效能，通过预测性分析动态调整资源分配，实现数字孪生决策优化；依托5G专网部署，实现机器人集群实时调度与远程韵味，兼顾设备协同与成本控制；结合计算机视觉与智能调度技术，优化月台作业分配，仓运协同全面提升园区运营时效与作业精度。

在智能调度网络方面，满帮集团通过深度运用人工智能、云计算、大数据等技术手段，搭建直连企业货主与货车司机的数字货运平台，对全国范围内零散运力和货源进行集约组织和整合，带动货运物流行业转型升级，解决传统货运行业中信息不对称问题，显著提升车辆周转效率和司机收入水平。据了解，通过数字货运平台，企业货主发货时间从以前的2.27天降至0.42天，平台上的司机最快几分钟就能接到一票货。

在低空交通场景，无人机物流配送（末端、支线）、城市空中交通（UAM/eVTOL）运行管理、低空航路规划与运行监控等新兴领域，人工智能是保障其安全、高效运行的核心技术。

在无人配送方面，顺丰旗下的丰翼科技启动了全国首个空地协同的“丰翼宝安低空智慧物流运营中心”，将无人车、无人机连通，传统物流和低空物流业务在同一场地实现融合，构建了一张无人系统的“枢纽+网格+末端”三级物流飞送网络。顺丰方面表示，通过将传统物流与低空物流在同一场地融合运营，同城快件平均2小时送达，跨城快件平均3小时送达，航空件时效缩短半天。

在低空交通管理方面，深圳市作为国内首个将低空经济纳入政府工作报告的城市，明确提出要“全力竞逐人工智能、低空与空天等产业新赛道”，并强调“加快建设国家低空经济产业综合示范区”“率先实现全球首个全市域级空天地一体化低空通感网络全覆盖”的发展目标。

可见，人工智能早已不是交通运输领域的概念标签，而是成为破解拥堵顽疾、重构物流效率、重塑出行体验的核心引擎。

《“人工智能+交通运输”实施意见》是推动“人工智能+交通运输”行动的顶层设计文件，交通运输部科技司创新发展处副处长赵晓辉透露，文件将由交通运输部会同发展改革委、工业和信息化部、数据局、铁路局、民航局、邮政局等部门印发。

作为配套支撑，交通运输部还将着力建设综合交通运输大模型，并谋划实施"智能综合立体交通网"重大科技专项，旨在突破自动驾驶系统、具身智能列车与自主协同控制系统等5大智能系统，并开展百大典型场景示范应用。

据悉，交通运输部已研究提出推动"人工智能+交通运输"的"125N"总体工作框架：

• "1" 即1个顶层设计：《实施意见》将明确到2030年及更长时期"人工智能+交通运输"的建设目标、推进路线图、重点任务和政策保障措施。

• "2" 即构筑2大基础支撑：建设综合交通运输大模型和谋划实施"智能综合立体交通网"重大科技专项，为AI深度赋能奠定坚实基础。

近期，交通运输部已形成建设综合交通运输大模型"1+3"总体方案（含技术方案、高质量数据集建设方案、场景应用方案）。

同时，正筹备组建交通大模型创新和产业发展联盟，秉持"算力共用、数据共享、模型共训"原则，汇聚人工智能头部企业、行业骨干、高校及科研院所力量，形成创新合力，充分释放大模型技术潜力。

• "5" 即突破5大智能系统：聚焦自动驾驶系统、智能化交通基础设施体系、具身智能列车与自主协同控制系统、智能化自主式空中交通系统、智慧物流系统，交通运输部将组织实施一批交通强国标志性创新示范工程，引领形成"人工智能+交通运输"产业集群。

• "N" 即开展N个（百大）典型场景示范：通过广泛落地应用，验证技术、探索模式、积累经验。

2017年，美国斯坦福大学发布了一份名为《2030年的人工智能与生活》报告，该报告认为，到2030年，人工智能将以多种我们意想不到的方式融入人类生活。

如今，这一愿景正加速落地，当AI算法与交通基础设施深度融合，未来的出行将不仅是“从 A 到 B 的位移”，更可能演变为“按需定制的智能服务”—— 车辆自动规划最优路径、道路主动感知并引导车流、物流系统实时响应，人工智能正重构交通运输的每一个环节。

站在《“人工智能+交通运输”实施意见》出台前夕回望，相对于AI赋能下交通系统焕发出的创新活力，更需正视的是顶层设计缺位导致的标准割裂、数据壁垒等现实挑战。这些矛盾如同路网中的“暗礁”，正考验着技术红利释放的可持续性。

此时此刻，以全局视角锚定当下坐标显得尤为重要：在政策红利与技术迭代的交汇点上，人工智能与交通运输的融合已不再是线性演进的技术命题，而是关乎城市运转效率、经济流通格局乃至社会治理模式的系统性变革。