【降低全社会物流成本进行时之交通物流篇③】
专题 |『人工智能+』重构智慧交通物流新图景
文 / 现代物流报记者 孙辉 李丹 综合报道
今年政府工作报告提出，要持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来。日前，交通运输部召开传达贯彻全国两会精神会议也提出，要发展壮大交通运输领域新质生产力，实施“人工智能+交通运输”行动。目前，“人工智能+”已深入到交通运输各个领域，各地政府和企业积极利用“大模型+大数据”推进基础设施建设与数据共享，加大交通基础设施智慧化升级改造力度，打通交通运输堵点，加快交能融合，加快推动“人工智能+交通运输”高质量数据集建设，开启交通智能化新时代。
今年政府工作报告提出，持续推进“人工智能+”行动。这一决定在意料之中。年初以来，人工智能领域可谓热闹非凡。DeepSeek横空出世，各大科技企业、垂直行业动作频频，一个又一个模型推出，一项又一项应用的诞生，让我们看到人工智能更加趋于“好用”。
河北省秦皇岛市交通运输局在交通运输安全生产与应急管理系统部署DeepSeek大模型；山东高速集团搭建“DeepSeek交通大模型+企业管理小模型+路桥运营小模型”平台……交通运输点多、线长、面广，有丰富的场景、海量的数据，是人工智能发展的新型重要领域。当前，交通运输部门运用这一独特的优势抢抓机遇，推动人工智能在交通运输率先突破，为抢占全球发展战略制高点贡献交通力量。
业内研究人士在接受记者采访时表示，离用好人工智能，交通运输行业还有很多工作需要做，例如如何遴选模型落地“小切口”；如何构建私有化知识库及高质量数据集；如何进行私有化训练；如何生成垂直领域的优质智能体应用，以及如何推动模型的持续训练和迭代升级等一系列问题。
高质量数据带来高质量赋能
在DeepSeek之前，人工智能早已融入交通运输行业。在基础设施方面，大模型等AI技术让基础设施病害检测、大型设备故障预测等更加精准、高效；在载运工具与装备方面，催生出自动驾驶汽车、智能船舶、智能高铁、智慧码头、无人机、无人仓等新形态装备；在行业治理方面，提升了交通流预测、交通管控和运行调度的科学化和精细化水平。
人工智能在这些场景发挥重要作用，离不开数据做支撑。交通运输部规划研究院基础所副所长李琳琳认为，应加快推动“人工智能+交通运输”高质量数据集建设。
北京市人工智能发展起步早、基础好，全产业链布局成效显著。去年7月，《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024-2025年）》将交通领域列为重点应用方向，明确自动驾驶、智慧物流等应用场景的发展目标。北京市交通委员会相关负责人表示，今年北京交通将推进基础设施建设与数据共享，加大交通基础设施智慧化升级改造力度，推动交通数据跨部门、跨地区共享，为人工智能赋能交通运输提供沃土。
人工智能爆火之后，AI幻觉成了大家关注的新问题。
广西计算中心有限责任公司总工程师杨程表示，只有构建基于本地规范架构的私域知识库体系，而不是全网数据，用户才能够得到更精准、更深入的回答，AI才能成为更懂使用者的“专家”。“为更好使用人工智能，我们打造广西交投数据中台，构建了一套完整的数据治理体系，涵盖数据的梳理、采集、存储、管理和应用等全流程环节。”杨程说，通过推进320多亿条数据上云，经过清洗和建模，形成了通行费收入、经营管理等18个数据域。目前，广西高速公路部门利用“大模型+大数据”，开展短时车流预测，能够提前30分钟精准预测路网“堵点”。“但普遍来看，行业内数据治理与共享机制尚未成熟，数据分散且缺乏统一标准与共享平台，导致人工智能模型难以获得全局性数据支撑。”江苏苏州交投集团科创中心经理袁希一建议，应当建立国家级或省级交通数据中台，统一标准实现数据确权与安全共享。
适配核心场景释放核心能力
人工智能很“能”，但也有很多不能。特别是在交通运输行业，大模型部署完后，场景的适配和优化很重要。交通运输部规划研究院信息所总工程师李柏丹说，行业部门需要深度剖析业务问题和实际应用需求，而不是为了接入而接入，明确哪些应用场景可以通过大模型实现优化和创新，哪些通过轻量化部署就可以解决关键问题。
除了需求分析，用好人工智能还需要对大模型进行垂直领域的优化和微调。同济大学交通运输工程学院副教授沈煜认为，交通运输行业要以业务流程等为驱动，有计划地实现AI与核心业务场景的深度融合，使用行业的垂直领域数据对模型进行微调，让模型学习到领域特定的知识和模式，适应行业的特点和需求。
年初以来，江苏、海南、四川、安徽、山东省交通运输厅等单位纷纷完成DeepSeek大模型本地化部署。其中，山东省交通运输厅依托在建的“山东省交通运输智慧大脑”项目，通过百度智能云千帆大模型平台接入DeepSeek大模型，适配实际业务需求，初步打造了“全景驾驶舱数字人”“交通智搜”等核心能力。
除大语言模型外，广西计算中心有限责任公司研发的灾毁视觉感知大模型成功入选交通运输部示范案例。杨程介绍，针对边坡塌方、桥梁坍塌、道路结冰等不同场景，通过多模态大模型实现时序动态逻辑识别，不仅能够低成本辅助结构物健康监测，还能进行实时监测与灾情分析。同时，初步研发的高速公路灾毁视觉感知大模型，能够对边坡、桥梁等结构物垮塌进行实时监测，并提供详细的灾毁情况文字分析，为后续的救援和修复工作提供了重要依据。
DeepSeek之所以爆火，一是开源，二是降低了技术门槛。但也因此具有两面性——开源带来了更多安全风险，也可能印证技术革新大幅提高效率，资源消耗不减反增的“杰文斯悖论”。华为昇腾计算业务副总裁郝圣伟表示，把DeepSeek训练成垂直大模型的成本也许更高，而这种差距很可能是数百万元。
无论如何，拥抱AI已是大势所趋。业内专家普遍认为，相关部门须加快推进“人工智能+交通运输”相关技术指南、标准规范建设，尽快明确人工智能辅助决策的法律效力与责任边界，让人工智能更好适配核心场景。
记者了解到交通运输部正在加快出台“人工智能+交通运输”实施意见，将从技术供给、场景赋能、要素保障、生态产业等方面对未来5年工作谋篇布局，为新业态健康发展提供制度保障。
来源：中国交通报
作者：梁熙明
随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的应用也在不断拓宽。今年政府工作报告中再次提到，要持续推进“人工智能+”行动，大力发展智能网联新能源汽车。当AI赋能交通，会给我们的出行带来哪些变化？
北京市高级别自动驾驶示范区，以北京亦庄为核心区域，开放了八大自动驾驶场景。
上车之前在专用的App上点一下解锁开门，车子的门就打开了。在这里，大屏幕上点一下关门出发，就可以开启行程。车内还打造了车辆安全监测平台，可以实时监测驾驶状态，并及时反馈异常行为。
智能交通并不仅仅局限于自动驾驶。AI还能通过大数据分析和智能算法，来优化城市交通管理的各个方面。前段时间在浙江某高速公路上发生一起交通事故，布局在这条高速公路上的AI事件检测系统，发现了这次异常事件，并把消息以弹窗警报的方式，推送给了数十公里外的杭州北管理中心的值班人员。
在湖北京港澳高速武汉西收费站，橙红色的智慧收费机器人取代了传统人工窗口，短短十来秒，就可以完成高速缴费，大大提高了通行效率。与此同时，湖北高速还投入AI智能巡检车 ， 短时间内可以完成道路问题的自动收集。
在四川成都双流区双兴大道，交管部门打造了车、路、云一体化路测全息感知系统，分析实现路况、规避重大交通事故。此外，这种智慧灯杆还与低空经济紧密结合，化身一体化“无人机的停机坪”，实现空、天、地通感一体化的协同管理。
一键生成方案，千年运河开启智慧之旅。在江苏，流淌了千年的京杭大运河，如今也在人工智能的加持下焕发出新的生机。京杭大运河苏北段施桥船闸，位于长江干线与京杭运河交汇处，作为大运河最繁忙的一段河段，这里平均每天大约要上下水400多艘船。当大批量的船舶抵达船闸时，选择多少艘船、选择什么样的船通过，就成了工作人员需要解决的问题。
在过去，完成这项任务主要依靠工作人员的经验，所有抵达船闸的船舶上的船员需要先通过小船上岸，向工作人员登记自己船只的长宽深等基础信息，再由工作人员结合这些信息和工作经验，给出一个过闸方案。如今，依靠人工智能技术，调度中心已经可以实时生成智能过闸方案了。
目前，依托于智能技术，所有船舶信息已经上传到了后台，系统会根据闸室的尺寸，对需要过闸的船舶进行自动测算，并且一键生成过闸方案，再由系统直接推送到各艘船上。施桥船闸运调航管中心副主任庄俊介绍说：“未来我们可能会更多地去探索智能化模型在运调领域或者便民服务领域上的对接，通过先进的技术，提高船闸的运营效率。”
目前，“人工智能+交通运输”正从技术研发向应用实践，从试点测试向示范运行，从“点”“线”向“面”推广的关键阶段。未来，将实现“人享其行、物畅其流”的美好愿景。
交通运输部路网监测与应急处置中心主任李斌介绍，一是正在研究起草“人工智能+交通运输”实施意见，对未来5年工作做谋篇布局；二是加强与相关部门的协同，研究完善交通运输领域人工智能创新平台建设，开展场景攻关；三是结合行业重大工程和应用场景，着力打造一批人工智能创新应用工程。
来源：央视网
作者：张河运 秦睿迪
近日，在浙江交通集团阳山隧道配电房，一款由浙高运技研中心自主研发的“高巡”自行式机器人展现了其卓越的性能。这款机器人通过智能巡检设备实现了自动巡检，能够收集各类环境传感数据、音视频数据和仪器仪表巡检识别数据，为高速公路的安全运营筑起了一道坚实的防线。“高巡”自行式巡检机器人是浙江交通集团浙高运技研中心专门为传统高速公路自行式巡检工作模式转型升级而研发的具有自主知识产权的多模块化机器人。该机器人融合了AI图像与声纹识别技术，能够敏锐捕捉并精准判断电力设备的细微变化，如外形、颜色及声音等，从而实现对配电房电力设备的标准化检查。其配备的先进机械臂和灭火模块，使其不仅适用于安全预警和火灾检测，还能进行灭火等多元化操作。
除了“高巡”机器人的成功应用，浙高运公司在智慧交通领域持续发力。通过AI视觉、物联传感、机器人融合技术，构建了“感知—决策—管控”一体化智慧高速系统。其中，自主研发的“高瞳”视频事件检测系统能够对高速公路隧道内的异常事件进行实时检测，响应迅速，准确率达95%以上。该系统通过轻量化AI计算实现了30%的算力优化，目前已在浙江省内高速公路以及地方道路广泛应用，覆盖近14000路。
在科技浪潮的推动下，机器人与人工智能技术的深度融合正引领交通领域迈向一个全新的智能化时代。自行式巡检机器人“高巡”及“高瞳”视频检测系统等智能化设备的广泛应用，不仅显著提升了交通运营效率，更为人们的出行安全提供了坚实保障。
浙高运技研中心副处长应豪表示，随着大模型应用的日益广泛，他们希望通过人工智能和大模型的研究，让AI技术更深入地融入到工作中。下一步，他们计划对高速公路上所有人工智能机器人进行集群式控制，以实现更快速的应急处置和更周到的司乘服务。
来源：潮新闻
作者：谢莉莉
北京交通大学教授钟章队：
人工智能要赋能千行百业，其中当然也包括交通领域。如今交通系统越来越复杂，在自动驾驶、运营调度、安全保障等众多方面，人工智能都可以发挥重要作用。现在人工智能在有些方面其实已经落地了，但应用场景可能还不够复杂。不过所有先进技术的应用都不可能一蹴而就。随着交通强国建设的推进，科幻电影中人工智能应用的交通场景未来将会更多照进现实。
西安建筑科技大学校长赵祥模：
一是拓展试点与商业化应用，构建“车路云一体化”生态体系。二是加强基础设施建设，提升“智慧的路”支撑能力。建议加快路侧设施的智能化改造。应根据智能网联汽车与新型基础设施协同发展的需求，对新建道路的智慧化建设与既有道路的智慧化改造进行同步规划。三是构建国家级数据共享平台。打破交通、公安、气象等部门之间的数据壁垒，建立统一的数据共享机制和标准，实现跨部门、跨区域的数据互联互通。此外，自动驾驶技术的发展必须高度重视数据安全与隐私保护，构建全方位的防护体系。
中国电子信息产业发展研究院院长张立：
围绕“人工智能＋”拓展新场景，要打破数据壁垒，建立开放共享的多模态数据标准、高质量工业数据集和大数据中心，构建高效的知识图谱。
当下，数字经济已经成为新质生产力的重要组成部分，对于众多平台型企业来说，深度参与数字经济意味着更广阔的作为。中国数字货运平台中的佼佼者——满帮集团，拥有丰富的货运物流大数据和多样的应用场景，正在以技术创新和模式创新着力打造货运物流领域的新质生产力。
作为物流新质生产力的代表，满帮集团积极拥抱人工智能的科技趋势。据悉，满帮集团正在开发应用货运物流AI大模型，构建以自动驾驶重卡为核心的公路物流智能运力体系，将技术转化为货运物流领域的新质生产力，促进交通运输行业高质量发展。
满帮集团董事长兼CEO张晖表示，满帮集团继续推动公路货运行业的数字化与智能化，助力全社会降低物流成本。面对宏观经济环境的机遇和挑战，满帮平台凭借强大的网络效应和极致的交易效率，持续替代传统线下物流交易模式，驱动增长飞轮高速运转。
同时，满帮集团还在运营策略上持续创新，成为其推动业绩增长的核心动力。满帮集团通过多渠道获客策略、极简发货界面和新手扶持计划，显著降低了新用户的使用门槛，吸引了大量潜在用户。此外，在司机端，实施诸如“秒抢好货”和“省心套餐”等权益策略，不仅有效提升了履约率，还进一步增强了司机的用户黏性。这些策略的有效实施，使得司机的“多接单、提车效、更赚钱”的价值愿景成功实现。
未来，满帮集团将继续深耕智能货运领域，为公路货运的数字化转型提供可复制的方案样本。
来源：东北网
作者：王文
《 现代物流报 》（ 2025年3月24日 3版）
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