专业报告 ，公路行业人工智能技术发展路线图！

该报告由中国公路学会与东南大学联合发布，系统阐述了人工智能技术在公路行业的应用现状、发展路径及未来展望，为推动 “AI + 交通” 深度融合提供了全面指导。

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​核心内容如下：

一、产业政策与发展背景

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国家战略驱动：《交通强国建设纲要》《新一代人工智能发展规划》等政策明确要求推动 AI 与交通深度融合，2024 年《政府工作报告》提出 “人工智能 +” 行动，强调数字技术与实体经济结合。

地方实践探索：北京、江苏、浙江等省市出台专项政策，聚焦智能网联、智慧高速等场景，如江苏计划 2025 年建成 1000 公里智慧公路，北京推动 “AI + 交通” 标杆应用落地。

技术演进需求：传统 AI 在交通应用中面临数据融合难、场景泛化能力弱等瓶颈，大模型技术通过多模态处理、知识迁移等优势，成为破解行业痛点的关键。

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二、国内外研究应用现状

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传统 AI 应用

国外：美国 Waymo、特斯拉推动自动驾驶商业化，欧盟通过 Easyway 项目实现跨国交通协同管理，日本 LLMob 模型用于个人出行轨迹生成。

国内：百度 Apollo、华为盘古大模型在车路协同、道路检测等场景落地，如百度智能交通引擎 4.0 实现交通态势实时研判，华为盘古大模型在铁路故障检测中准确率达 95% 以上。

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大模型创新

学界案例：东南大学 MT-GPT 构建分层多任务学习框架，支持交通规划与管理决策；北交大 TransGPT・致远实现交通常识推理与安全教育内容生成。

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三、技术路线图与发展阶段

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近期（2025 年）：大语言模型筑基

核心技术：突破高效微调、推理优化等技术，构建交通行业知识库，实现跨部门审批自动化、多模态政务流程智能化。

应用场景：自动化立交规划设计、交通渠化智能寻优，如江苏交控 AI 慧眼云实现路网事件主动感知，准确率超 95%。

中期（2030 年）：多模态智能体落地

核心技术：端到端具身智能大模型、多智能体协同技术，实现 “感知 - 决策 - 执行” 闭环。

远期（2035 年）：通用 AI（AGI）探索

核心技术：云边端一体化协同、跨领域自主推理，构建自主式交通管理系统。

应用场景：全场景自动驾驶、全域交通流动态优化，如 AGI 驱动的车路云系统可降低区域拥堵指数 30% 以上。

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四、关键技术与创新方向

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大语言模型：通过知识增强、任务岛 - 耦合桥架构，实现交通政策解读、规划方案生成，如 MT-GPT 支持多模式交通协同决策。

数据与算法：构建交通领域专属数据集，优化混合专家模型（MoE）、多头潜在注意力（MLA）等技术，提升模型效率与鲁棒性。

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五、政策建议与保障措施

人才体系：推动 “AI + 交通” 交叉学科建设，建立实训平台与技能认证制度，培养复合型人才。

场景培育：设立创新示范区，开放国省道养护、城市交通治理等场景，通过 “揭榜挂帅” 激发企业创新。

标准体系：制定数据接口、模型测试等标准，推动跨系统兼容，如《公路交通人工智能术语规范》《交通大模型评估办法》。

产业生态：培育龙头企业，布局智能交通产业园，通过研发补贴、产业基金支持中小企业技术转化。

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六、核心价值与未来展望

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报告以 “蝴蝶模型” 为框架，强调技术、场景、政策的协同共振，指出公路行业 AI 发展将从 “工具辅助” 迈向 “自主智能”，最终实现交通系统的全域优化与可持续发展。未来十年，AI 技术将重塑公路规划、建设、养护、管理全周期，为交通强国建设提供核心支撑。

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报告下载：https://t.zsxq.com/nCyGL

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