> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 公路行业人工智能技术发展路线图总结 ## 核心内容 本报告由中国公路学会与东南大学牵头，联合多家高校与企业共同编制，旨在推动人工智能与公路行业的深度融合，探索生成式人工智能在公路交通系统中的应用前景与技术路径。报告涵盖产业政策、国内外研究现状、应用需求、技术局限性及发展建议等核心内容，为行业智能化发展提供理论指导与实践参考。 ## 主要观点 - **人工智能作为新质生产力**：人工智能已成为推动交通行业高质量发展的核心驱动力，政策层面持续支持其与交通基础设施、运营管理、出行服务等领域的深度融合。 - **传统AI与大模型技术对比**：传统AI在结构明确、任务单一场景表现优异，但受限于泛化能力和多模态数据处理能力。大模型则具备更强的语义理解、跨任务迁移、少样本学习等能力，成为智慧公路系统协同感知与决策的核心引擎。 - **政策驱动与产业协同**：国家层面政策引导人工智能与交通融合，地方层面则通过差异化路径推动技术落地，如北京、江苏、浙江、上海、广东、深圳等地分别从政策、场景、算力、标准等方面进行布局。 - **应用场景广泛**：AI在公路的“规划、建设、管理、养护、运营、服务”六大领域均有应用，从高精度设计、智能施工、交通调度、病害识别到自动驾驶、智慧物流等，均展现AI赋能潜力。 - **技术发展与产业落地**：大模型技术正推动交通领域从“功能级智能”向“系统级协同智能”跃迁，涉及多模态数据处理、智能决策、交通流预测、数字孪生、智能运维等方向。 ## 关键信息 ### **国家政策支持** - **总体要求**：国家层面政策强调人工智能与交通融合，构建“一脑五网”体系，推进“人工智能+”行动，支持AI大模型广泛应用。 - **国家发改委**：推动“硬基建+软生态”模式，设立专项基金支持车路协同示范工程，加快AI算力中心建设。 - **国家科技部**：强调系统能力构建，推动“人-车-路-云”协同，支持大模型技术攻关。 - **交通运输部**：制定“1156”总体方案，推进“十大应用场景”，包括自动驾驶公交接驳、桥梁健康诊断、智能养护机器人等。 - **地方政策**： - **北京**：推动“人工智能+政务服务”改革，建设“人工智能数据沙盒”，打造“首都样板”。 - **江苏**：构建“技术攻关-示范应用-产业集聚”三位一体生态，设立大模型专项课题组。 - **浙江**：建设AI基金群，推动“车路云一体化”示范工程，打造“场景主导—平台支撑—政策促动”格局。 - **上海**：推动AI与政务、交通协同治理，通过科技创新券机制支持民间投资。 - **广东**：推动“AI+交通”规模化应用，构建智能交通平台，打造“城市级解决方案”。 - **深圳**：以立法护航与资金激励双轮驱动，构建“城市+AI”交通协同调度系统，打造全球“AI交通范式”。 ### **国内外研究与应用现状** - **国外现状**： - **美国**：推动车联网部署，关注自动驾驶与智能交通基础设施，如Waymo、特斯拉等企业技术突破显著。 - **加拿大**：构建“Digital Twin Highway”模型，实现道路全生命周期数字孪生。 - **欧洲**：推进“Easyway”与“AIFOREU”项目，关注交通流预测与多模态数据融合。 - **国内现状**： - **传统AI应用**：涵盖车流预测、信号优化、桥梁健康监测、道路病害识别等，如阿里云“城市大脑”、华为RSU2.0、大疆M300 RTK无人机等。 - **大模型应用**：如百度文心、华为盘古、阿里通义千问等，推动交通流预测、自动驾驶决策、智能调度、数字孪生、智能运维等技术突破。 - **智能决策与优化**：大模型在交通流量管理、路网调度、路径规划等方面展现出显著优势。 - **智能基础设施**：如三一重工无人摊铺机群、京雄高速C-V2X系统等，推动车路协同与智能运维。 ### **技术发展路线图与政策建议** - **技术图谱与路线图**：报告提出公路行业AI大模型技术图谱，涵盖多模态数据处理、智能决策、数字孪生、智能运维等方向，构建“感知-认知-决策”一体化框架。 - **政策建议**： - 加强多模态数据处理与融合能力，提升AI对交通场景的理解与响应。 - 推动大模型在交通领域落地，制定统一标准与规范，促进技术共享与生态协同。 - 强化算力基础设施建设，提升AI模型训练与推理效率。 - 推动交通智能化与数据治理协同发展，解决数据孤岛、隐私保护等难题。 - 推进“AI+交通”产业化进程，构建可持续发展机制。 ## 技术与政策研究趋势 1. **多模态数据处理与融合**：整合视频、传感器、GPS、气象等数据，提升交通预测与决策能力。 2. **深度学习与大模型应用**：推动交通流预测、自动驾驶、智能调度等领域的技术突破。 3. **智能决策与优化**：生成式AI在交通管理中的应用，如拥堵治理、应急响应等。 4. **人工智能与交通行业的跨界融合场景**：探索AI与交通、制造、服务等行业的协同创新路径。 5. **行业垂直场景中的融合机制与发展策略**：研究传统AI与生成式AI在不同交通场景中的适应性与可操作性。 6. **未来技术路线图与发展路径**：预测AI在交通领域的技术发展方向，如数字孪生、智能运维、自动驾驶等。 7. **产业化与标准化**：推动AI技术在交通领域的规模化应用，制定统一标准与政策支持。 8. **交通人工智能产业发展保障体系**：构建政策、法规、标准三位一体的保障机制，促进AI在交通行业的健康发展。 ## 结语 本报告系统梳理了人工智能与公路行业融合的技术路径、应用现状及政策需求，提出了促进AI在交通领域落地与产业化的建议。通过多所高校与企业的联合攻关，构建“基础研究-应用开发-产业实践”跨学科矩阵，推动AI与交通深度融合，助力交通强国建设与数字经济发展。