人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智能是事關我國抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。今年9月，交通運輸部等七部門聯合印發《關于“人工智能+交通運輸”的實施意見》（以下簡稱《意見》）。《意見》從加大關鍵技術供給、加速創新場景賦能、加強核心要素保障、優化產業發展生態四大方面，部署建設綜合交通運輸大模型等16項具體任務，推動人工智能在交通運輸領域規模化創新應用，助力實現“人享其行、物暢其流”美好愿景。

交通運輸場景多元、數據豐富，是人工智能重要的先行落地領域之一。我國交通領域人工智能發展情況如何？如何進一步利用人工智能技術推動交通行業高質量發展？

技術供給實現突破

在新疆G577精伊線建設現場，施工作業如火如荼展開。控制性工程博爾博松特大橋位于新疆北天山西段，平均海拔1700米，年平均氣溫零下5.4攝氏度，地勢險峻、山高谷深，最高墩身144米，是新疆目前在建連續剛構橋梁類型中最高的橋墩，建設條件極其困難。

智能施工系統化解了重重困境。中鐵城投G577精伊線項目指揮長石文科介紹，博爾博松特大橋連續梁通過建模模擬施工過程，有效解決了鋼筋與預應力管道的沖突問題并進行調整。同時在合龍前通過模型進行配重模擬和預應力張拉模擬，及時發現潛在的變形和隱患，提前進行修正，確保了連續梁整體施工的線型和精度，確保并提高施工質量。

“開展技術應用攻關、加快智能產品創新、建設綜合交通運輸大模型，是加大關鍵技術供給的3個核心方面。”交通運輸部規劃研究院信息所所長陳琨表示。

陳琨介紹，開展技術應用攻關，是實現“人工智能+交通運輸”應用單點突破的基礎。需著力突破動態場景感知與理解、實時精準定位與導航、面向復雜環境的自主決策與群智協同等具有共性的底層技術；開展陸路交通基礎設施智能化設計、混行交通系統智能監測、智能運維管控以及災害智能預警與指揮調度等行業應用技術研究。

加快智能產品創新還是實現“人工智能+交通運輸”規模化應用的動力。智能產品創新旨在將突破的共性技術轉化為具體的裝備、產品和解決方案，直接提升交通運輸各環節的效能，其核心是不同運輸方式的運載工具研發與作業裝備的研發，如智能駕駛系統、遠程駕駛座艙、智慧列車、智能船舶、無人機、智能攤鋪壓實設備、智能巡檢機器人等。

同時，建設綜合交通運輸大模型，實現“人工智能+交通運輸”集約化、協同化發展。要構建涵蓋多種運輸方式，貫通基礎設施、運輸服務、行業治理等業務領域，面向交通運輸典型應用場景的綜合交通運輸大模型，打造“人工智能+交通運輸”高質量數據集、算法庫、工具鏈，為建設智能綜合立體交通網提供技術支撐。

場景應用不斷創新

啟動車輛，輕聲呼喚語音助手，導航軟件就自動規劃出距離優先、時間優先、熟悉程度優先等不同出行方案；手機下單，快遞被迅速打包，通過智能分揀系統，3天內即可到達全國大部分地區；運輸線上，自動駕駛、智能航運蓬勃發展，無人機、無人車、無人船加速推廣應用……

技術的單點突破和應用，只是人工智能賦能交通領域的初步應用。要充分發揮人工智能的效用，還需要構建更多應用場景。

10月27日，我國西部地區在建規模最大的高鐵站——西安東站站房主體結構順利完工。其中，智慧建造技術的深度應用，為工程質量保駕護航。中鐵建設集團有限公司項目團隊自主研發全景智慧建造平臺，結合“5G+北斗”高精度定位技術，實現對11萬余根鋼結構構件的全生命周期管控。鋼結構安裝前，項目團隊通過三維建模完成復雜節點預演與構件精準定位。提升過程中，實時監測結構應力分布與施工數據，超前預警潛在風險。

“得益于智慧建造對鋼構件三維可視化的精細管理，我們將每一根構件從安裝、提升到焊接的誤差控制在毫米級，確保這座‘鋼鐵巨無霸’穩穩矗立。”中鐵建設西安東站項目部總工程師劉健說。

“加速場景創新應用，是開展‘人工智能+交通運輸’行動的核心抓手，也是我們工作的目的。我們將以場景應用為牽引、以技術創新為驅動，從兩個層面發力，系統推動人工智能技術在交通運輸領域的規模化創新應用。”交通運輸部科技司司長徐文強表示。

交通運輸部規劃研究院信息所智慧港航室主任邢宇鵬建議，要建立協同推進機制。堅持政府引導與市場主導相結合，建立多層級、多部門協同工作機制，通過加強部際協同、央地聯動和政企協作，形成縱橫貫通的推進格局，加大應用場景開放力度，凝聚各方創新資源，形成發展合力。

大模型加速技術融合

9月12日，中國物流集團在北京發布2780億參數“流云”大模型，以人工智能賦能物流產業轉型升級，為有效降低全社會物流成本貢獻央企力量。

“綜合交通運輸大模型是‘人工智能+交通運輸’的技術底座，是基礎性的戰略資源，是一個能思考、會分析、善決策的聰明‘大腦’。”徐文強表示，這個大模型將深度融合交通運輸行業知識，深刻理解行業復雜場景，深度創新交通運行范式，為交通運輸基礎設施規劃、運輸組織調度、安全應急保障、公眾出行服務等全鏈條業務提供智能支撐，全面推動行業從傳統經驗驅動向數據智能驅動轉變，從單點技術應用向系統智能升級邁進。

中國物流所屬中儲智運戰略研究院院長劉云飛介紹，“流云”大模型與傳統模型算法相比，多式聯運方案客戶采納率提高9%，運單匹配成交率提升10%，幫助客戶平均降低運輸成本5%。

陳琨表示，建設行業大模型，將通過構建高質量數據集、算法庫和標準化工具鏈，解決人工智能在交通運輸應用中面臨的重復開發、模型孤島、標準不一等痛點，夯實人工智能規模化應用的基礎能力。同時，行業大模型的技術突破、算力升級與多應用場景滲透等，也大幅提升行業生產效率，為產業轉型升級提供強大動力。

今年8月份，交通大模型創新與產業聯盟成立，整合國內人工智能頭部企業、交通行業骨干企業、高校院所等多方力量，建立“共享算力、共建語料、共訓模型”的協同機制。各交通企業也相繼推出自己的交通大模型，將對人工智能與交通融合發展起到重要促進作用。

陳琨認為，行業大模型建設，依賴對行業知識的深刻理解、對業務場景的精準把握、對數據安全合規的嚴格遵循，既要加強政府引導、系統推進，又要堅持市場主體、“應用為王”。一方面，政府要加強頂層設計，制定發展路線圖，健全行業數據治理和流通利用服務體系，注重通用大模型底座、垂域大模型和面向應用的智能體協同發展，系統性推進行業大模型建設；另一方面，充分發揮企業積極性和主動性，快速培育“應用為王”的智能體。

來源：《經濟日報》