“人工智能＋交通运输”实施意见中总体要求内容的一些浅薄认知和探讨

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为了全面落实《交通强国建设纲要》《国家综合立体交通网规划纲要》和《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，加快推动人工智能在交通运输领域规模化创新应用，七部门联合印发《关于“人工智能＋交通运输”的实施意见》。

最近仔细看了看实施意见，对总体要求说一下浅薄认知，其中跟高速公路没有关联性的不再描述。

2027年目标

人工智能在交通运输行业典型场景广泛应用

当前的典型场景基本还是可以参考交通运输部加快建设交通强国领导小组办公室发布的《交通强国建设试点典型案例集》来进行分析和判断。

从已发布的典型案例分析，基本还是基于传统四新技术的应用、理念创新、流程业务创新、工艺创新、单场景人工智能应用等。

但是，交通运输部推动组建了交通大模型创新与产业联盟，足行业实际，梳理出860个人工智能典型应用场景；聚焦行业运行监测、安全监管等重点方向，遴选出一批高频刚需场景，大家准备买单应用。

综合交通运输大模型体系落地

交通运输部已经提出了“1+N+X”的综合交通运输大模型总体技术架构。

“1”指的是1套通用技术底座，实现对多类基础模型、多元异构算力的开放兼容和集约调用；

“N”是在“1”的基础上，训练N类垂域模型，引入细分领域高质量数据集，提升解决行业问题的共性能力；

“X”是面向具体业务场景的智能体，形成一批可以直接应用在行业服务和管理中的专业化方案。

但是目前各个高速公路都在吃螃蟹，当前大模型的应用也是根据路网级别来划分，国家路网级的由交通运输部来组织实施，各省路网大模型由各省高速集团组织实施，路段级的就有各个路段公司来组织实施。

会不会呈现出一个3层级的大模型体系？国家级-省级-路段级。其实这个生态基本已经出现和形成中了。

1. 国家级大模型

提供基础算力支持、多模态数据共享、通用算法训练，以及跨区域协同调度能力。例如，交通运输部提出的“通用技术底座”兼容多元异构算力，支撑全国路网级模型训练。融合高精度地图、卫星遥感、交通流量预测等全域数据，服务于国家战略级项目（如“一带一路”交通走廊智能化）。

1. 省级大模型

聚焦省内路网特性（如山区高速、跨海通道），开发区域性垂域模型。适配地方交通管理政策，整合省内ETC、监控视频等数据，与国家级模型形成数据双向交互。

1. 路段级大模型

解决具体路段的个性化问题，依赖路段级传感器网络和边缘计算节点，实现低延迟的实时决策（如事故秒级预警）。

从这个目标来看，实现应该没有太大难度，部里面基本已经在动作了，确定了可行性才会有实施意见。

2030年目标

智能综合立体交通网全面推进

立体交通网就是高速公路只是作为其中的一环，人民的美好出行就从海陆空等方面全面推进，从交通运输部来说，肯定是想让立体交通网全面智能，并且打通海陆空，构建立体智能交通网。这个过程是漫长的，需要不断试点应用，从目前公开资料看，江苏、浙江、山东等几个省份正在不断探索和实践。

交通行业还在不断洗牌，预计未来几年可能会出现几个头部企业，努力打通所有交通信息流的，致力成为综合交通出行高科企业。

什么样的企业最有可能性？国资背景、有强大研发实力和产品解决方案，并且案例遍布全国的可以关注，国内还是有几家企业有这个实力的，大概其发展规划也是如此。

关键核心技术自主可控

中国特色的交通控制与运输体系跟国外没有可对比性的，所以交通控制理论的发展将在原来控制理论的基础上不断迭代创新，由于人工智能的快速发展，理论层面的关键核心技术基本都是符合国情的。

如果非要讨论关键核心技术是哪些？我们从产品的研发过程就可分解出来。

硬件方面，芯片等方面的快速发展，已经满足交通智能产品的需求，全国产化已经成为必备条件，唯一的障碍就是成本问题，但是如果全部国产化要求了，量变会带来改革，成本将不成壁垒。

操作系统，从开源linux到鸿蒙，自主可靠OS将通过不断升级迭代愈加稳定，但是这个是长期过程。随着交通运输的特殊需求，可能会出现适用于综合立体交通网的智能交通操作系统OS。

工业软件，为什么这么说，从交通设计、交通仿真等底层工业软件来说，这是我们薄弱的环节，有大学在搞，但是没有良好收益的情况下，可能进展非常缓慢。但是我们看到一个可能性，人工智能的发展，可能会颠覆交通设计及仿真等方面的传统思路，我们有可能弯道超车。

其他北斗定位、精准定位、移动互联等已经自主可控，基本就是拿来使用就行。

结语

实施意见后面的加大关键技术供给、加速创新场景赋能等相关内容大家自己看吧，每一句话都蕴含了丰富的内容，大家可仔细斟酌。

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