人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。今年9月，交通运输部等七部门联合印发《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》（以下简称《意见》）。《意见》从加大关键技术供给、加速创新场景赋能、加强核心要素保障、优化产业发展生态四大方面，部署建设综合交通运输大模型等16项具体任务，推动人工智能在交通运输领域规模化创新应用，助力实现“人享其行、物畅其流”美好愿景。
交通运输场景多元、数据丰富，是人工智能重要的先行落地领域之一。我国交通领域人工智能发展情况如何？如何进一步利用人工智能技术推动交通行业高质量发展？
技术供给实现突破
在新疆G577精伊线建设现场，施工作业如火如荼展开。控制性工程博尔博松特大桥位于新疆北天山西段，平均海拔1700米，年平均气温零下5.4摄氏度，地势险峻、山高谷深，最高墩身144米，是新疆目前在建连续刚构桥梁类型中最高的桥墩，建设条件极其困难。
智能施工系统化解了重重困境。中铁城投G577精伊线项目指挥长石文科介绍，博尔博松特大桥连续梁通过建模模拟施工过程，有效解决了钢筋与预应力管道的冲突问题并进行调整。同时在合龙前通过模型进行配重模拟和预应力张拉模拟，及时发现潜在的变形和隐患，提前进行修正，确保了连续梁整体施工的线型和精度，确保并提高施工质量。
“开展技术应用攻关、加快智能产品创新、建设综合交通运输大模型，是加大关键技术供给的3个核心方面。”交通运输部规划研究院信息所所长陈琨表示。
陈琨介绍，开展技术应用攻关，是实现“人工智能+交通运输”应用单点突破的基础。需着力突破动态场景感知与理解、实时精准定位与导航、面向复杂环境的自主决策与群智协同等具有共性的底层技术；开展陆路交通基础设施智能化设计、混行交通系统智能监测、智能运维管控以及灾害智能预警与指挥调度等行业应用技术研究。
加快智能产品创新还是实现“人工智能+交通运输”规模化应用的动力。智能产品创新旨在将突破的共性技术转化为具体的装备、产品和解决方案，直接提升交通运输各环节的效能，其核心是不同运输方式的运载工具研发与作业装备的研发，如智能驾驶系统、远程驾驶座舱、智慧列车、智能船舶、无人机、智能摊铺压实设备、智能巡检机器人等。
同时，建设综合交通运输大模型，实现“人工智能+交通运输”集约化、协同化发展。要构建涵盖多种运输方式，贯通基础设施、运输服务、行业治理等业务领域，面向交通运输典型应用场景的综合交通运输大模型，打造“人工智能+交通运输”高质量数据集、算法库、工具链，为建设智能综合立体交通网提供技术支撑。
场景应用不断创新
启动车辆，轻声呼唤语音助手，导航软件就自动规划出距离优先、时间优先、熟悉程度优先等不同出行方案；手机下单，快递被迅速打包，通过智能分拣系统，3天内即可到达全国大部分地区；运输线上，自动驾驶、智能航运蓬勃发展，无人机、无人车、无人船加速推广应用……
技术的单点突破和应用，只是人工智能赋能交通领域的初步应用。要充分发挥人工智能的效用，还需要构建更多应用场景。
10月27日，我国西部地区在建规模最大的高铁站——西安东站站房主体结构顺利完工。其中，智慧建造技术的深度应用，为工程质量保驾护航。中铁建设集团有限公司项目团队自主研发全景智慧建造平台，结合“5G+北斗”高精度定位技术，实现对11万余根钢结构构件的全生命周期管控。钢结构安装前，项目团队通过三维建模完成复杂节点预演与构件精准定位。提升过程中，实时监测结构应力分布与施工数据，超前预警潜在风险。
“得益于智慧建造对钢构件三维可视化的精细管理，我们将每一根构件从安装、提升到焊接的误差控制在毫米级，确保这座‘钢铁巨无霸’稳稳矗立。”中铁建设西安东站项目部总工程师刘健说。
“加速场景创新应用，是开展‘人工智能+交通运输’行动的核心抓手，也是我们工作的目的。我们将以场景应用为牵引、以技术创新为驱动，从两个层面发力，系统推动人工智能技术在交通运输领域的规模化创新应用。”交通运输部科技司司长徐文强表示。
交通运输部规划研究院信息所智慧港航室主任邢宇鹏建议，要建立协同推进机制。坚持政府引导与市场主导相结合，建立多层级、多部门协同工作机制，通过加强部际协同、央地联动和政企协作，形成纵横贯通的推进格局，加大应用场景开放力度，凝聚各方创新资源，形成发展合力。
大模型加速技术融合
9月12日，中国物流集团在北京发布2780亿参数“流云”大模型，以人工智能赋能物流产业转型升级，为有效降低全社会物流成本贡献央企力量。
“综合交通运输大模型是‘人工智能+交通运输’的技术底座，是基础性的战略资源，是一个能思考、会分析、善决策的聪明‘大脑’。”徐文强表示，这个大模型将深度融合交通运输行业知识，深刻理解行业复杂场景，深度创新交通运行范式，为交通运输基础设施规划、运输组织调度、安全应急保障、公众出行服务等全链条业务提供智能支撑，全面推动行业从传统经验驱动向数据智能驱动转变，从单点技术应用向系统智能升级迈进。
中国物流所属中储智运战略研究院院长刘云飞介绍，“流云”大模型与传统模型算法相比，多式联运方案客户采纳率提高9%，运单匹配成交率提升10%，帮助客户平均降低运输成本5%。
陈琨表示，建设行业大模型，将通过构建高质量数据集、算法库和标准化工具链，解决人工智能在交通运输应用中面临的重复开发、模型孤岛、标准不一等痛点，夯实人工智能规模化应用的基础能力。同时，行业大模型的技术突破、算力升级与多应用场景渗透等，也大幅提升行业生产效率，为产业转型升级提供强大动力。
今年8月份，交通大模型创新与产业联盟成立，整合国内人工智能头部企业、交通行业骨干企业、高校院所等多方力量，建立“共享算力、共建语料、共训模型”的协同机制。各交通企业也相继推出自己的交通大模型，将对人工智能与交通融合发展起到重要促进作用。
陈琨认为，行业大模型建设，依赖对行业知识的深刻理解、对业务场景的精准把握、对数据安全合规的严格遵循，既要加强政府引导、系统推进，又要坚持市场主体、“应用为王”。一方面，政府要加强顶层设计，制定发展路线图，健全行业数据治理和流通利用服务体系，注重通用大模型底座、垂域大模型和面向应用的智能体协同发展，系统性推进行业大模型建设；另一方面，充分发挥企业积极性和主动性，快速培育“应用为王”的智能体。
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