政策目标与总体部署 - 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] 核心技术供给 - 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] 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] - 自动化码头已建成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] - 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] 基础设施与要素保障 - 意见从算力、数据、网络3方面作出具体部署，加强要素保障 [6] - 算力方面，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 [6] - 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 [6] - 中国物流集团已构建"人—车—货—场—路"全链路数据采集体系，形成多个典型场景的高质量数据集 [6] - 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 [6]

政策目标与总体部署 - 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] - 政策提出到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] 关键技术供给与产业协同 - 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，旨在打通从技术研发到产品应用的创新链条 [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”，为行业智能化转型提供统一模型能力支撑 [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、人工智能公司及高校院所，梳理出860个人工智能典型应用场景 [2] - 企业层面，中国物流集团发布“流云”大模型，可应用于40余个细分场景；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L2级辅助驾驶汽车 [2] 应用成效与基础设施数字化 - 通过干线通道智慧扩容和精细化管控模型，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，基本覆盖国家综合立体交通网主骨架 [3] 重点领域应用场景部署 - 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，加速创新场景赋能 [4] - 水运领域已建成52座自动化码头，自主研发的全自动化集装箱码头智能操作系统在国内外10多个码头应用 [4] - 公路领域，京雄高速通过视觉与语言大模型协同实现重要异常事件“秒级推送”；滴滴与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和车路云一体化协同，将推动辅助驾驶加快规模化商用 [6] 新型基础设施支撑 - 意见从算力、数据、网络3方面加强要素保障，提出加强行业算力资源统筹，并因地制宜强化算力保障 [7] - 数据方面将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] - 中国物流集团已构建“人—车—货—场—路”全链路数据采集体系，形成多个典型场景的高质量数据集 [7] - 网络方面将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，为车路协同等提供低时延、高可靠的连接能力 [7]

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]

政策核心目标 - 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，构建涵盖各类高质量数据集、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] 应用成效与基础设施数字化 - 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][5] - 京雄高速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] - 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，推动辅助驾驶加快规模化商用 [5] 基础设施要素保障 - 意见从算力、数据、网络3方面作出具体部署以加强要素保障 [6] - 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 [6] - 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 [6] - 中国物流已构建"人—车—货—场—路"全链路数据采集体系，形成多个典型场景的高质量数据集 [6] - 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 [6]

政策目标与总体部署 - 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，旨在打通从技术研发到产品应用的创新链条 [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"，为行业智能化转型提供统一模型能力支撑 [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] 应用成效与基础设施数字化 - 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"数字底座的构建将有效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，覆盖交通运输几乎所有细分领域 [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] - 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] - 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] 新型基础设施支撑 - 意见从算力、数据、网络3方面加强要素保障，提出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] - 将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，更好释放数据要素价值 [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] - 将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、高可靠连接能力 [7]

政策核心与目标 - 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] 关键技术供给与支撑 - 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] 应用成效与基础设施数字化 - 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，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方面作出具体部署以加强要素保障 [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强化算力保障，百度智能云可为智慧高速大模型提供高性能算力集群支持 [7] - 数据方面，将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，中国物流集团已构建"人—车—货—场—路"全链路数据采集体系 [7] - 网络方面，将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，为车路协同等提供低时延、高可靠、广覆盖的连接能力 [7]

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]

模型发布与技术突破 - 中国物流集团正式发布2780亿参数"流云"大模型 由公司与中国电信、中国移动、科大讯飞、华为共同研发 [1] - 模型以架构领先、场景贯通、自主可控三大突破为核心 覆盖40余个物流细分场景 [1] - 模型聚焦物流行业运输、仓储等四大核心场景 构建16项关键评测指标的综合评估体系 [1] 应用场景与效率提升 - 模型在网络货运、仓储调度、园区视觉识别、物流供应链等领域实现应用 支持研发卸车机器人等智能装备 [1] - 智慧多式联运场景中客户采纳率提高9% 运单匹配成交率提升10% 客户平均运输成本降低5% [1] - 模型应用打造智慧多式联运、智能仓储调度等多个场景 有效提升物流运营效率 [1] 行业标准与产业融合 - 公司牵头编制物流行业大模型评测标准 选取9个典型任务评估文本分类、信息抽取等十多项能力 [1] - 标准将促进大模型技术在物流行业应用 加速人工智能与实体经济深度融合 [1] - 模型通过降低全社会物流成本助力行业升级 实现人工智能技术与实体经济的结合 [1]