借助智能施工设备，交通施工作业更加精准，质量更加可靠；配备智能交通系统，事故减少，交通更顺畅；依托智能设计算法，路线更合理，出行更绿色……“人工智能+交通”改变生产生活方式。
近日，交通运输部等七部门联合印发《“人工智能+交通”实施意见》，围绕技术供给、强化场景等四个方面布置了16项具体任务，提出到2030年，智能一体化立体交通网络全面建成，主要核心技术自主研发，整体水平达到世界前列。
示范通道通行效率提升近20%
AR深度融合智能交通有坚实的技术支撑。 《意见》围绕应用技术、智能产品创新和综合交通模式建设三大主要研究方向，加大关键技术供给。 “重点是增加关键技术供给，旨在打通从技术研发到产品应用的创新链。”中国工程院院士、北王大学校长王云鹏表示，特别明确提出构建综合交通模式。通过构建覆盖各类数据集、算法库、工具链的“流量大脑”，为产业智能化转型提供统一的能力支撑模型，促进技术共享与协作。
近年来，交通领域大模型建设不断加速吃了。在国家层面，今年8月，在交通运输部的指导下，创新模式发生重大转变，产业联盟成立。目前已汇聚50余家行业领军企业、人工智能企业及相关院校，对860个常见人工智能应用场景进行分类。在业务层面，中国物流集团发布“流运”大模型，可应用于多式联运、海运仓储等40余种细分场景；基于百度大交通模型打造的“智慧中心”已在10多个城市落地，连接超过百万辆配备L2级辅助功能的汽车。
“全国各地示范点正在开发基于模型的大规模网络运行监测预警、高话务路段干线主动管控等应用，交通运输部相关负责人介绍，通过干线通道智能化拓展，构建多级精细化交通管控模型，帮助示范通道通行效率提升20%左右，应急响应效率提升30%左右。人工智能通过大数据分析、高精度建模等，为交通基础设施打造坚实的数字化基础。数据显示，在20个公路水路交通基础设施数字化转型升级示范区中，示范通道里程超过6万公里，其中公路约5.4万公里，水路约7500公里，基本覆盖国家综合立体交通网主体框架。
中国科学院院士、教授李辉表示哈尔滨工业大学“人工智能+交通”数字化基地的建设将有效支撑交通基础设施数字化水平实现能源水平跨越，为交通规划、建设和交通管理提供科学依据
布局综合辅助驾驶等领域应用场景
人工智能与通信交通深度融合的关键在于丰富的应用场景。意见体系将智慧应用场景布局到综合辅助驾驶、智慧轨道、智慧航运等七大重点领域，加快创新场景发展。 “这些情况几乎涵盖了交通运输的所有细分领域，将为新技术、新产品提供更加丰富的试验场和应用空间。”王云鹏说。
我们先来看看水路运输。已建成自动终端52个建成后，自主研发的全自动集装箱智能操作系统已应用于国内外十多个码头。电子水图成功应用于长江干线、支线航道……港口、航道、船舶智能化改造加快，有效释放水运效率。
我国水路航运面临整体航路等级低、航运市场“小、散、杂”等问题。 “要进一步发挥运输效率，需要对航运通道进行升级改造，促进航道、港口、航标等航运系统要素的有机衔接，这就需要加大人工智能的应用。”中国工程院院士、武汉理工大学教授严新平提出推动中国正在建设重大工程平卢运河、三峡输水通道等交通工程。我们要以此为抓手，加快航运系统从单点向“船-货-港、人-机-环境”体系转变。
再看看路。京雄高速公路搭载百度智能云，通过大规模视觉和语言模型的配合，实现重要异常事件的“二级推送”；滴滴自动驾驶与广汽艾安共同打造新一代车载自动驾驶汽车……自动驾驶与车辆协同，让更多“智能”汽车行驶在“智慧”道路上。
“随后提出的意见要求导向和场景牵引，就是通过对标和示范带动整个行业提质增效。”王云鹏以集成辅助驾驶为例，建议支持重点领域集群创新各地区在现有基础上，探索省部级联动和车路融合合作，推动辅助驾驶加速规模商业化。
加强算力、数据、网络等方面的保护
人工智能与交通的深度融合离不开新基建的支撑。 《意见》从算力、数据、网络三个方面做出具体调整，加强要素保护。
在算力方面，意见建议加强行业算力资源统筹，依托基础交通基础设施，因地制宜强化算力保障。百度相关负责人介绍，百度智能云可根据需求为大规模智能高速模型提供高性能计算集群支持不同情况下的计算能力，保证事件检测、应急调度等持续稳定的算力。
数据方面，下一步要加快综合交通大数据中心建设，推动数据共享和高质量数据集建设，更好释放数据要素价值。 “数据是大规模人工智能模型训练和应用的‘燃料’。”中国物流集团相关负责人表示，中国物流构建了“人-车-货-场-路”全链路数据采集系统，为运输轨迹、多式联运等诸多常见场景生成高质量的数据集。 “未来，我们将加快构建数字化产品矩阵，帮助行业从‘基于经验的决策’转向‘数据智能决策’。”
网络方面，我们将推进一体化多种网络技术的融合和应用，发展智能传感系统和高速数据传输通道，为SAS协作、远程控制、实时监控提供低时延、高可靠、广覆盖的连接能力。 （记者
韩信）
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