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人工智能+交通運輸 如何改變生產生活方式?

來源: 人民日報   日期:2025-11-13 09:29:59  點擊:1070 
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      借助智能建造裝備,交通工程建設作業更精準、質量更可靠;搭載智能交通系統,事故發生減少、交通更順暢;依托智能設計算法,線路更合理、出行更綠色……“人工智能+交通運輸”改變著生產生活方式。

  近期,交通運輸部等7部門聯合印發《關于“人工智能+交通運輸”的實施意見》,圍繞技術供給、場景賦能等4方面部署16項具體任務,并提出到2030年,智能綜合立體交通網全面推進,關鍵核心技術自主可控,總體水平居世界前列。

  助推示范通道通行效率提升20%左右

  人工智能與交通運輸深度融合,根基在于堅實的技術支撐。意見聚焦應用技術攻關、智能產品創新和綜合交通運輸大模型建設三大方向,加大關鍵技術供給。“強調加大關鍵技術供給,旨在打通從技術研發到產品應用的創新鏈條。”中國工程院院士、北京航空航天大學校長王云鵬說,特別是明確提出建設綜合交通運輸大模型,通過構建涵蓋各類高質量數據集、算法庫和工具鏈的“交通大腦”,為行業智能化轉型提供統一的模型能力支撐,從而促進技術共享與協同創新。

  近年來,交通運輸領域大模型建設提速。國家層面,今年8月,由交通運輸部指導組建的交通大模型創新與產業聯盟成立,目前已匯聚50多家行業龍頭企業、人工智能公司及相關高校院所,梳理出860個人工智能典型應用場景。企業層面,中國物流集團發布“流云”大模型,可應用于多式聯運、倉儲調度等40余個細分場景;基于百度交通大模型構建的“智慧中樞”已在10余個城市落地,接入超百萬輛搭載L2級輔助駕駛功能的汽車。

  “全國各示范區域正開展基于大模型的路網運行監測預警、大流量路段干線主動管控、一張網出行服務等應用。”交通運輸部有關負責人介紹,通過干線通道智慧擴容,構建多層級精細化交通管控模型,助推示范通道通行效率提升20%左右、突發事件應急響應效率提升30%左右。

  人工智能通過大數據分析、高精度建模等,為交通基礎設施打造出堅實的數字基礎。數據顯示,在20個公路水路交通基礎設施數字化轉型升級示范區域,示范通道總里程超過6萬公里,其中公路約5.4萬公里、水路7500公里,基本覆蓋國家綜合立體交通網主骨架。

  在中國科學院院士、哈爾濱工業大學教授李惠看來,“人工智能+交通運輸”數字底座的構建,將有效支撐交通基礎設施數字化水平實現能級式躍升,為交通運輸規劃、建設和管理提供科學依據。

  部署組合輔助駕駛等領域應用場景

  人工智能與交通運輸深度融合,關鍵在于豐富的應用場景。意見系統部署了組合輔助駕駛、智能鐵路、智慧航運等7個重點領域的智能化應用場景,加速創新場景賦能。“這些場景幾乎覆蓋了交通運輸的所有細分領域,將為新技術、新產品提供更加豐富的試驗場和應用空間。”王云鵬說。

  先看水運。自動化碼頭建成52座、自主研發的全自動化集裝箱碼頭智能操作系統已在國內外10多個碼頭應用、航道電子圖成功應用于長江干線和支線航道……港口、航道、船舶智能化轉型提速,有力釋放水運效能。

  我國內河航運面臨航道等級整體偏低、航運市場“小、散、雜”等問題。“進一步釋放運輸效能,需對航道進行升級改造,推動航道、港口、助導航設施等航運系統要素有機銜接,這就需要加大人工智能的應用。”中國工程院院士、武漢理工大學教授嚴新平建議,我國正在推進平陸運河、三峽水運新通道等重大水運工程建設,應以此為抓手,加快推動航運系統從單點突破向“船—貨—港、人—機—環”系統變革。

  再看公路。京雄高速搭載百度智能云,通過視覺與語言大模型協同,實現重要異常事件“秒級推送”;滴滴自動駕駛和廣汽埃安聯合打造新一代前裝自動駕駛車……自動駕駛聯手車路協同,讓更多“聰明”的車駛上“智慧”的路。

  “意見堅持需求導向、場景牽引,就是要通過標桿示范,帶動全行業提質增效。”王云鵬提出,以組合輔助駕駛為例,在已有基礎上支持重點區域集聚創新,探索省部聯動和車路云一體化協同,將推動輔助駕駛加快規模化商用。

 加強算力、數據、網絡等方面保障

  人工智能與交通運輸深度融合,離不開新型基礎設施的支撐。意見從算力、數據、網絡3方面作出具體部署,加強要素保障。

  算力方面,意見提出加強行業算力資源統籌,依托重大交通基礎設施因地制宜強化算力保障。百度有關負責人介紹,百度智能云可根據不同場景需求,為智慧高速大模型提供高性能算力集群支持,確保事件檢測、應急調度等獲得持續穩定的算力,“未來將深化大模型在更多公路場景的應用,服務智慧高速建設。”

  數據方面,下一步將加快綜合交通大數據中心建設,推動數據共享與高質量數據集建設,更好釋放數據要素價值。“數據是人工智能大模型訓練和應用的‘燃料’。”中國物流集團有關負責人說,中國物流已構建起“人—車—貨—場—路”全鏈路數據采集體系,形成運輸軌跡、多式聯運等多個典型場景的高質量數據集。“未來將加快構建數字產品矩陣,助推行業從‘經驗決策’向‘數據智能決策’發展。”

  網絡方面,將推動多種網絡技術融合應用,構建智能感知體系和高速數據傳輸通道,為車路協同、遠程控制、實時監控等提供低時延、高可靠、廣覆蓋的連接能力。(記者 韓鑫)

 

編輯 | 王宇

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