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]

活动概况 - 2025年粤港澳大湾区人工智能与机器人产业大会(XAIR)——“AIR+交通”专场活动暨人工智能赋能新型工业化供需对接深度行(广州站)在广州举行 [4] - 活动汇聚政、产、学、研、用各界代表，通过产品展示、项目路演、对接交流及专题研讨等多种形式深入探讨AI与机器人技术在交通领域的发展 [4] - 活动旨在遴选标杆解决方案，加速技术成果向现实生产力转化 [4] 产业趋势与展望 - 智能交通正从当前的“感知与反应”阶段，向具备预测、决策与进化能力的“意识智能”阶段跃迁 [7] - 新加坡工程院院士王郸维从全球视野剖析了传感器技术、多模态感知技术在自动驾驶、无人系统、交通管理等领域的最新国际研究进展与未来趋势 [7] - 活动旨在构建覆盖技术研发、场景对接、产业协同的全链条服务平台，为新型工业化进程注入智能化、协同化的发展动能 [5] 技术产品与解决方案 - “交通佳鸿”操作系统、全站巡航机器人等交通领域硬核科技在活动中亮相 [4] - 活动围绕城市交通治理与城市轨道交通两大关键方向进行分组研讨与闭门交流，实现了需求方与供应方面对面、点对点的精准对接，达成了多项初步合作意向 [7] - 活动致力于推动需求与技术精准匹配、场景与方案深度融合、创新与产业闭环验证 [5] 产业生态与政府支持 - 广东省委统战部副部长、省工商联党组书记陈志清表示，“广东智造”的交通解决方案正从湾区走向全国、走向世界，一批优秀企业在智慧轨道、智慧交通等领域快速成长 [4] - 广东省工商联将继续发挥桥梁纽带功能，积极搭建服务平台，支持民营企业加强科技创新，推动智能交通产业高质量发展 [4] - 活动期待搭建起“政产学研用投”高效链接的桥梁，共同探索人工智能赋能交通高质量发展的实践路径 [5]