行业政策动态 - 近期安徽、广西、广东、吉林等多省密集出台“人工智能+交通运输”行动或实施方案，推动AI在交通基础设施建管养运、行业治理、公众服务等领域的创新应用 [1] - 各省结合自身区域位置和产业优势，在人工智能赋能交通运输的布局上呈现出鲜明的地方特色 [1] 安徽省方案要点 - 作为汽车产业大省，方案核心是突出智能网联汽车的深度应用与全链条产业培育 [1] - 推动智能网联汽车感知系统、决策算法、控制执行等关键核心技术攻关与产业化应用 [1] - 深化“车路云一体化”试点应用，推动智能路侧设施、车用无线通信网络等基础设施建设 [1] - 提出到2027年的量化目标：人工智能在交通运输领域典型场景加速应用，交通运输大模型在行业治理领域率先部署，打造5个以上标杆示范场景，建设8个以上高质量数据集基地，研发应用20个以上典型智能产品 [4] 广西壮族自治区方案要点 - 重点加强东盟合作应用，高质量推进对外开放和交流合作 [2] - 深化中国－东盟交通人工智能合作创新中心建设，推进多个智慧平台与口岸建设项目 [2] - 提出到2028年的量化目标：构建不少于20个交通运输行业高质量数据集，落地不少于30个人工智能典型应用场景，培育以3—4家行业企业为核心的产业生态圈 [4] 广东省方案要点 - 方案突出大湾区一体化，重点突破轨道交通“四网融合”难题 [2] - 以落实《推动粤港澳大湾区轨道交通“四网融合”发展实施方案》为核心牵引，构建智能调度体系 [2] 吉林省方案要点 - 方案紧扣季冻地区特殊需求，用人工智能针对性解决北方寒冷气候下的交通难题 [3] - 例如针对季冻地区建造施工场景，研发高速公路施工预警机器人，集成毫米波雷达测速与视频AI识别技术，实现对车辆越界的实时感知、及时告警，自动生成事件记录与影像证据 [3] 行业影响与趋势 - 人工智能可以提升交通行业运行效率，降低社会物流成本，并推动交通行业从“人力密集型”向“智能密集型”转变，最终实现更安全、高效、绿色的出行体验 [3] - 以往轨道交通的桥隧路轨巡检受限于固定视角和人工经验，准确性和覆盖率有待提高，且极端天气下人工巡检存在安全风险 [3] - 当前行业正在推动“无人机+人工智能调度”的方式来完成巡检，其效率和精准度均可大幅提升 [3] - 随着各省方案陆续落地，交通运输行业将迎来智能化改造的集中爆发期，各地差异化的探索将为全国范围的智能交通体系建设提供多元样本 [4] 其他省份目标 - 江苏省提出到2027年，形成100个示范性强、体验度高、带动性广的典型应用场景，20个行业应用垂直大模型，1个行业可信数据空间 [4]