行业趋势与核心观点 - AI大模型正驱动智慧交通系统从“被动响应”转向“主动预测”，实现跨越式提升[1] - 人形机器人因交通领域场景结构化、环境稳定、市场广阔，有望率先实现规模化应用[1] - AI技术落地面临算法精度需从90%向99.9%提升、以及打破交通子系统壁垒以实现城市级智能协同的核心挑战[2] - 培养“AI+交通”复合型人才及深化产学研用协同是支撑技术最终落地与产业生态发展的关键[3] 技术应用与案例 - 广州6个城区主要路口使用AI大模型生成红绿灯配置方案，已实现对数百个路口24小时人工智能托管，通行效率大幅提高[2] - 在高速场景，通过大模型融合分析传统ETC数据与视频识别数据，共同发现异常原因以指导决策[3] - 华为在港口、地铁、铁路等多场景实践智慧交通[2] - 佳都科技展示了“交通佳鸿”操作系统、全站巡航机器人等成果[2] 市场与产业生态 - 广东省作为交通大省，其1.13万公里高速公路承载了全国五分之一的车流量，排名全国第一[3] - 广汽集团已开始在交通领域探索与布局人形机器人[2] - 活动组织了“供需对接专题座谈会”，围绕城市交通治理与轨道交通达成多项初步合作意向[3] - 产学研合作需企业开放真实数据与场景，高校投入前沿算法研究，共同培育项目与人才以形成创新闭环[3] 人才培养与教育 - 亟需培养既懂交通专业又掌握AI技术的复合型人才[1] - 华南理工大学通过重构课程体系、设立校企联合实验室、实施“企业导师制”及带入真实产业场景等方式打破学科边界[3]