文章核心观点 - 人工智能是驱动交通运输行业变革的关键力量，中国正通过政策引导和技术创新系统推动“人工智能+交通运输”的规模化应用，以实现行业高质量发展 [1][5] 政策部署与战略意义 - 交通运输部等七部门联合印发《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，从关键技术供给、创新场景赋能、核心要素保障和产业发展生态四大方面部署了16项具体任务 [1] - 加快发展新一代人工智能被视为抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题 [1] 关键技术供给 - 加大关键技术供给涵盖三个核心方面：开展技术应用攻关、加快智能产品创新、建设综合交通运输大模型 [2] - 技术应用攻关需突破动态场景感知与理解、实时精准定位与导航、复杂环境自主决策等底层技术，以及陆路交通基础设施智能化设计等行业应用技术 [2] - 智能产品创新旨在将技术转化为具体装备和解决方案，例如智能驾驶系统、智慧列车、智能巡检机器人等，以提升各环节效能 [3] - 建设综合交通运输大模型需构建涵盖多种运输方式和业务领域的模型，打造高质量数据集、算法库和工具链 [3] 创新场景应用与案例 - 人工智能在交通领域的应用已从单点突破转向构建更多应用场景，以充分发挥效用 [4] - 西安东站项目应用全景智慧建造平台和“5G+北斗”高精度定位技术，实现对11万余根钢结构构件的全生命周期管控，将安装误差控制在毫米级 [4][5] - 新疆G577精伊线博尔博松特大桥项目通过智能施工系统建模模拟施工过程，有效解决钢筋与预应力管道冲突问题，并在合龙前进行模拟以预警修正隐患 [1][2] - 加速场景创新应用是推动人工智能技术在交通运输领域规模化创新应用的核心抓手 [5] 大模型的技术融合与成效 - 综合交通运输大模型被视为“人工智能+交通运输”的技术底座和基础性战略资源，能推动行业从经验驱动向数据智能驱动转变 [6] - 中国物流集团发布的2780亿参数“流云”大模型，使多式联运方案客户采纳率提高9%，运单匹配成交率提升10%，帮助客户平均降低运输成本5% [6] - 行业大模型建设需解决重复开发、模型孤岛等痛点，其技术突破和算力升级能大幅提升生产效率 [6] - 交通大模型创新与产业联盟于今年8月成立，整合多方力量建立“共享算力、共建语料、共训模型”的协同机制 [7] 协同推进机制与发展建议 - 需建立多层级、多部门的协同推进机制，坚持政府引导与市场主导相结合，通过部际协同、央地联动和政企协作形成发展合力 [5] - 行业大模型建设一方面需政府加强顶层设计，制定路线图，健全数据服务体系；另一方面要充分发挥企业积极性，培育“应用为王”的智能体 [7]