政策目标与愿景 - 交通运输部等7部门联合印发《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，围绕技术供给、场景赋能等4方面部署16项具体任务 [1] - 提出到2030年，智能综合立体交通网全面推进，关键核心技术自主可控，总体水平居世界前列 [1] 关键技术供给 - 意见聚焦应用技术攻关、智能产品创新和综合交通运输大模型建设三大方向，加大关键技术供给 [2] - 明确提出建设综合交通运输大模型，构建涵盖高质量数据集、算法库和工具链的“交通大脑” [2] - 交通大模型创新与产业联盟已汇聚50多家行业龙头企业、人工智能公司及相关高校院所，梳理出860个人工智能典型应用场景 [2] - 中国物流集团发布“流云”大模型，可应用于多式联运、仓储调度等40余个细分场景 [2] - 基于百度交通大模型构建的“智慧中枢”已在10余个城市落地，接入超百万辆搭载L2级辅助驾驶功能的汽车 [2] 应用成效与数字底座 - 通过干线通道智慧扩容，构建多层级精细化交通管控模型，助推示范通道通行效率提升20%左右、突发事件应急响应效率提升30%左右 [3] - 在20个公路水路交通基础设施数字化转型升级示范区域，示范通道总里程超过6万公里，其中公路约5.4万公里、水路7500公里 [3] - “人工智能+交通运输”数字底座的构建将支撑交通基础设施数字化水平实现能级式跃升 [3] 重点应用场景部署 - 意见系统部署了组合辅助驾驶、智能铁路、智慧航运等7个重点领域的智能化应用场景 [4] - 自动化码头建成52座，自主研发的全自动化集装箱码头智能操作系统已在国内外10多个码头应用 [4] - 建议以平陆运河、三峡水运新通道等重大水运工程为抓手，加快推动航运系统从单点突破向“船—货—港、人—机—环”系统变革 [4] - 京雄高速搭载百度智能云，通过视觉与语言大模型协同，实现重要异常事件“秒级推送” [5] - 滴滴自动驾驶和广汽埃安联合打造新一代前装自动驾驶车 [5] - 以组合辅助驾驶为例，支持重点区域集聚创新，探索省部联动和车路云一体化协同，将推动辅助驾驶加快规模化商用 [6] 基础设施要素保障 - 意见从算力、数据、网络3方面作出具体部署，加强要素保障 [7] - 算力方面，加强行业算力资源统筹，依托重大交通基础设施因地制宜强化算力保障 [7] - 数据方面，加快综合交通大数据中心建设，推动数据共享与高质量数据集建设 [7] - 中国物流已构建“人—车—货—场—路”全链路数据采集体系，形成运输轨迹、多式联运等多个典型场景的高质量数据集 [7] - 网络方面，推动多种网络技术融合应用，构建智能感知体系和高速数据传输通道，为车路协同、远程控制等提供低时延、高可靠、广覆盖的连接能力 [7]

文章核心观点 - 交通运输部等七部门印发《关于"人工智能+交通运输"的实施意见》，旨在加快推动人工智能在交通运输领域规模化创新应用 [1] - 提出明确发展目标：到2027年人工智能在行业典型场景广泛应用，到2030年人工智能深度融入行业，总体水平居世界前列 [2] - 通过加大关键技术供给、加速创新场景赋能、优化产业发展生态三方面进行系统部署，构建覆盖全产业链的人工智能产品体系 [7] 政策发展目标 - 到2027年目标：人工智能在交通运输行业典型场景广泛应用，综合交通运输大模型体系落地部署，建成一批标志性创新工程 [2] - 到2030年目标：人工智能深度融入交通运输行业，智能综合立体交通网全面推进，关键核心技术自主可控 [2] 关键技术供给部署 - 加快智能驾驶系统、远程驾驶座舱等产品研发 [3][8] - 鼓励无人机、全地形车等新装备的研制 [4][8] - 推动智慧列车装备、智慧重载、新一代通信信号装备、列车智能调度系统等铁路装备升级 [8] - 加强智能船用设备、智能船舶和海上智能搜救装备研发 [8] - 推进智能搬运装卸、仓储配送、智能安检等设施设备研发 [8] - 打造"人工智能+交通运输"高质量数据集、算法库、工具链，为智能综合立体交通网提供技术底座 [5][8] 创新场景赋能应用 - 从组合辅助驾驶、智能铁路、智慧航运、智慧民航、智慧邮政、智能建养、联程联运与智慧物流等领域部署7项重点任务 [8] - 支持京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区等地集聚创新资源，稳慎推进智能辅助驾驶技术示范应用 [3][8] - 利用高速公路ETC门架等既有设施，探索多杆合一、多感合一模式，布局车路云协同感知系统 [8] - 加快推动邮政快递基础设施改造升级，打造智能高效寄递网络 [9] - 鼓励城市加大场景和路网开放，推动新型快递配送设备规模化应用，推广末端智能配送服务 [3][9] 产业发展生态优化 - 统筹优化算力供给能力，加强行业算力资源统筹，依托重大交通基础设施强化算力保障 [10] - 加快国家综合交通运输信息平台和综合交通大数据中心一体化建设 [10] - 推动产学研用各方深化数据共享，建设高质量人工智能大模型训练数据集 [10] - 探索建立交通运输公共数据授权运营机制，促进公共数据开发利用 [10] - 推动人工智能、新一代通信、物联网等技术综合应用，实现交通基础设施信息自动采集与监测 [11] - 加快建立5G、卫星通信等公共网络和行业专用网络融合的交通数据传输通道 [11] - 推动组建交通大模型创新与产业联盟，整合人工智能领域头部公司、行业企业、高校院所等创新主体 [11] - 组织开展"十百千"创新行动，加速人工智能全面赋能，培育交通运输未来产业 [11] - 加快智能驾驶、智慧航运等重点领域标准规范制修订 [6][11] - 鼓励企业牵头围绕新产品、新技术、新业态制定标准规范 [6][11]