推进思路、技术应用……关于“人工智能+交通运输”相关问题的探讨
人工智能作为引领未来的战略性技术，正在深刻改变交通运输的面貌与发展模式。随着技术不断发展，“人工智能+交通运输”正从技术研发向应用实践、从试点测试向示范运行、从“点”“线”向“面”推广的关键阶段。以下梳理了近期对“人工智能+交通运输”相关问题的一些探讨与思考。
人工智能作为引领未来的战略性技术，正在深刻改变交通运输的面貌与发展模式。随着技术不断发展，“人工智能+交通运输”正从技术研发向应用实践、从试点测试向示范运行、从“点”“线”向“面”推广的关键阶段。以下梳理了近期对“人工智能+交通运输”相关问题的一些探讨与思考。
“人工智能+交通运输”总体思路是什么？
据媒体报道，近日，交通运输部科技司原司长庞松[1]在《“人工智能+交通运输”实践与发展》的演讲报告中指出，2025年8月国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，已经构建“顶层设计-技术支撑-场景落地”三位一体的推进体系。
政策目标：三步走战略蓝图
到2027年，实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；
到2030年，人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%；
到2035年，全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。
6大重点行动：人工智能+科学技术、人工智能+产业发展、人工智能+消费提质、人工智能+民生福祉、人工智能+治理能力、人工智能+全球合作。
8大支撑：提升模型基础能力、加强数据供给创新、强化智能算力统筹、优化应用发展环境、促进开源生态繁荣、加强人才队伍建设、强化政策法规保障、提升安全能力水平。
实施框架：“1+2+5+N”体系
1个顶层设计：《“人工智能+交通运输”实施意见》提供政策保障；
2大基础支撑：综合交通运输大模型+智能综合立体交通网；
5大智能系统：自动驾驶系统、智能化交通基础设施系统、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、智能化物流系统；
N个典型场景：梳理公路、铁路、民航等6大领域146个系统级场景，形成“以场景带技术”的落地路径。
技术架构：“1+N+X”大模型体系
1个部级基础底座：构建综合交通基础大模型，整合全行业高质量数据集；
N类垂域大模型：N个公路智能养护、铁路运行服务等N类行业专用模型；
X个典型应用场景智能体：聚焦X个细分场景，如集装箱智能调度、公路灾害应急处置等。
什么是“人工智能+交通运输”标志性创新工程
2025年七部门印发《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，明确了“人工智能+交通运输”行动总体目标：到2027年，人工智能在交通运输行业典型场景广泛应用，综合交通运输大模型体系落地部署，普及应用一批智能体，建成一批标志性创新工程；到2030年，人工智能深度融入交通运输行业，智能综合立体交通网全面推进，关键核心技术自主可控，总体水平居世界前列。
10月29日，交通运输部举行10月例行新闻发布会，科技司司长徐文强回答“人工智能+交通运输”的一些问题时表示：
“在重大创新工程方面，我们聚焦交通运输发展的战略性、前瞻性需求，凝练形成了大通道货车智能驾驶、内河货运船舶自主编队航行、公路重大灾害智能管控处置、公路自由流收费、高速磁浮系统、低空陆空协同等“六大创新工程”。这六大创新工程将在“十五五”全面部署落地，通过“科技+工程”的模式，推动科技创新和产业创新深度融合，一方面通过重点专项等强化科研支撑，另一方面依托重点工程项目落地实施，打造一批具有行业引领性的重大标志性工程。”
公路领域人工智能技术探索应用及场景适配性分析
人工智能作为一项新兴战略技术，推动交通基础设施数字转型、智能升级，推动传统行业实现跨越式升级。华设设计集团股份有限公司集团副总工程师张维苏[2]介绍了公路领域人工智能技术探索应用及场景适配情况。
人工智能技术探索
1.基础支撑技术
人工智能的基础支撑技术围绕机器学习（ML）、深度学习(DL)和自然语言处理（NLP）领域展开，三者相互关联且共同推动AI技术发展。
机器学习是AI的核心驱动力，通过数据训练模型，使计算机能够从数据中学习规律并做出预测或决策。
深度学习通过构建多层神经网络（如深度神经网络DNN、卷积神经网络CNN）模拟人脑结构，实现复杂模式识别。其核心在于“深度”隐层结构，可自动提取特征，减少人工干预。
自然语言处理（NLP）使计算机能理解和生成人类语言，关键技术包括语义分析、语音识别和文本生成，依赖深度学习模型实现。
2.前沿融合技术
人工智能技术的交叉融合正在重塑技术生态，尤其在联邦学习、生成式AI、强化学习与群体智能领域，多模态协同与跨领域整合成为核心趋势。
联邦学习是一种分布式机器学习框架，其核心在于隐私保护下的多参与方协作建模，避免原始数据泄露。
生成式AI是基于算法与多模态大模型的自主内容创造技术，能够生成逻辑连贯的文本、图像、音频、视频等新内容。
强化学习是基于试错与延迟反馈的机器学习范式，智能体通过与环境交互优化策略以最大化长期奖励。
群体智能模拟生物群体自组织行为 ，通过分布式个体的简单规则交互涌现出全局智慧。
场景适配性分析
1.图像识别技术应用场景
包括路面病害AI检测模型、抛洒物和堆积物AI检测模型、交通标线AI检测模型、交通护栏AI检测模型、违法上下客AI检测模型、违法设摊AI检测模型、现场施工AI检测模型、自动驾驶网约车应用示范、自动驾驶环卫车应用示范等。
2.OCR和NLP技术应用场景分析
OCR技术应用：包括自然场景下多语文字识别算法、基于图像的证照类型与签章签名识别算法、证照关键边界点提取算法、签章消除算法、检测框排序算法、文字方向检测算法研究等。
NLP审批要素识别：包括业务语料库构建、错误识别、语料快速标注、审批要素识别(NLP核心算法)、语义分析、知识抽取、表单比对等。
3.生成式AI应用场景分析
生成式AI大模型交通行业应用场景：整合现有数据，提供内部管理、对内服务、对外服务的统一入口。
使用场景1：企业的数字化形象–企业专属数字人。
使用场景2：交建行业涉及到各种复杂的概念、技术、法规和最佳实践，查找资料复杂，不易获得且片面零碎，交通大模型可以及时提供准确的信息和解决方案，帮助管理者、设计师、建筑师和相关人士快速获取所需的知识，提升工作效率、提高工程质量，可以打造交通领域数字建设专家、数字养护专家、数字运营专家等。
使用场景3：升级现有管理类、业务类系统，植入语义交互功能以及帮助、答疑等功能。自适应交通控制，基础设施技术状况安全评估、发展推演。
生成式AI大模型公路设计应用场景：公路工程基础设施自动化设计。
使用场景1：规范、技术文档信息的快速获取。
使用场景2：工程方案快速生成（难点：技术法规数字化）。
使用场景3：基于模块化的设计说明、工程量自动生成。
使用场景4：自动校核，专业设计冲突查找识别。
使用场景5：项目管理事务性工作自动化，统一服务入口，如请假、报销、项目进度填报。
什么是“人工智能+交通运输”标志性创新工程
大模型的出现，标志着人工智能从“专用智能”向“通用智能”迈出了关键的一步。北京交科公路勘察设计研究院有限公司信息化分院高级工程师李照彬[3]表示，大模型核心要素包括算力、算法、数据，在构建过程中需要考虑数据集建设、模型训练、知识库建设、意图中控等。
算力部署。大模型的训练和推理需要强大的算力支持。目前，算力分为训练算力和推理算力，训练算力需求高，推理算力门槛较低。企业可根据需求通过云端或本地部署大模型，云端部署虽便捷但存在数据安全问题，而本地部署虽成本高但能提供更好的定制化能力。
数据集建设。数据是大模型效果的基础，典型的数据集建设流程包括数据采集与清洗，脱敏、去重、纠错、格式统一；数据加工标注通过人工或半自动方式形成标签数据、QA数据、COT数据，采用多种方式扩充数据集规模和多样性，保障模型的通用泛化能力的同时提升模型的专业能力；数据持续优化，在使用过程中收集用户访问方式，持续更新，提高效果。
模型训练。模型训练分为多个阶段：预训练让模型掌握基础语言规律；继续预训练在交通领域数据上深化专业能力；监督微调（SFT）针对具体任务优化模型表现；强化学习（RL）通过奖励机制提升决策能力；指令微调则让模型精准响应用户命令。
模型训练示意图
知识库建设。通过检索增强生成（RAG）技术，从外部知识库动态获取相关数据，增强生成结果的准确性和可溯源性，可减少大模型的“幻觉”问题。然而，知识库建设面临无法全面总结信息、数据质量要求高和需要大量数据审计的挑战，可通过优化提示词工程提升模型输出的准确性和实用性。
意图中控。对智能问答、数据查询、简报生成等不同需求的语义理解，将不同场景问题进行初步控制筛选，匹配不同任务流，实现意图驱动的动态响应，通过大模型实现精准解析与多轮对话管理，避免传统关键词检索的局限性；智能化任务编排结合语义搜索与API调用。实现“查询－决策－执行”闭环（如“检索库存→生成调拨指令→联动调度系统”）。
支撑软件。大模型构建还需要基础支撑工具。模型资源管理软件主要包括大模型开发平台门户、用户工作空间管理、用户空间资产管理及基础大模型调测等功能。API网管软件对外提供API服务，支持HTTP、HTTPS，websocket访问；支持API注册、授权、测试的全生命周期管理；支持API的监控统计和分析。模型数据处理软件专注于自然语言大模型训练所需语料的开发。向量化处理软件用于专注于增强自然语言大模型的搜索能力。意图中控软件主要用于通过对智能问答、智能问数、简报生成等不同需求的语义理解，将不同场景问题进行初步控制筛选，匹配不同任务流。
来源|中国交通信息化
