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借助智能建造裝備，交通工程建設作業更精準、質量更可靠；搭載智能交通系統，事故發生減少、交通更順暢；依托智能設計算法，線路更合理、出行更綠色……“人工智能+交通運輸”改變著生產生活方式。{p}人工智能與交通運輸深度融合，根基在于堅實的技術支撐。意見聚焦應用技術攻關、智能產品創新和綜合交通運輸大模型建設三大方向，加大關鍵技術供給。“強調加大關鍵技術供給，旨在打通從技術研發到產品應用的創新鏈條。”中國工程院院士、北京航空航天大學校長王云鵬說，特別是明確提出建設綜合交通運輸大模型，通過構建涵蓋各類高質量數據集、算法庫和工具鏈的“交通大腦”，為行業智能化轉型提供統一的模型能力支撐，從而促進技術共享與協同創新。{p}近年來，交通運輸領域大模型建設提速。國家層面，今年8月，由交通運輸部指導組建的交通大模型創新與產業聯盟成立，目前已匯聚50多家行業龍頭企業、人工智能公司及相關高校院所，梳理出860個人工智能典型應用場景。企業層面，中國物流集團發布“流云”大模型，可應用于多式聯運、倉儲調度等40余個細分場景；基于百度交通大模型構建的“智慧中樞”已在10余個城市落地，接入超百萬輛搭載L2級輔助駕駛功能的汽車。{p}“全國各示范區域正開展基于大模型的路網運行監測預警、大流量路段干線主動管控、一張網出行服務等應用。”交通運輸部有關負責人介紹，通過干線通道智慧擴容，構建多層級精細化交通管控模型，助推示范通道通行效率提升20%左右、突發事件應急響應效率提升30%左右。{p}人工智能通過大數據分析、高精度建模等，為交通基礎設施打造出堅實的數字基礎。數據顯示，在20個公路水路交通基礎設施數字化轉型升級示范區域，示范通道總里程超過6萬公里，其中公路約5.4萬公里、水路7500公里，基本覆蓋國家綜合立體交通網主骨架。{p}在中國科學院院士、哈爾濱工業大學教授李惠看來，“人工智能+交通運輸”數字底座的構建，將有效支撐交通基礎設施數字化水平實現能級式躍升，為交通運輸規劃、建設和管理提供科學依據。{p}人工智能與交通運輸深度融合，關鍵在于豐富的應用場景。意見系統部署了組合輔助駕駛、智能鐵路、智慧航運等7個重點領域的智能化應用場景，加速創新場景賦能。“這些場景幾乎覆蓋了交通運輸的所有細分領域，將為新技術、新產品提供更加豐富的試驗場和應用空間。”王云鵬說。{p}先看水運。自動化碼頭建成52座、自主研發的全自動化集裝箱碼頭智能操作系統已在國內外10多個碼頭應用、航道電子圖成功應用于長江干線和支線航道……港口、航道、船舶智能化轉型提速，有力釋放水運效能。{p}我國內河航運面臨航道等級整體偏低、航運市場“小、散、雜”等問題。“進一步釋放運輸效能，需對航道進行升級改造，推動航道、港口、助導航設施等航運系統要素有機銜接，這就需要加大人工智能的應用。”中國工程院院士、武漢理工大學教授嚴新平建議，我國正在推進平陸運河、三峽水運新通道等重大水運工程建設，應以此為抓手，加快推動航運系統從單點突破向“船—貨—港、人—機—環”系統變革。{p}再看公路。京雄高速搭載百度智能云，通過視覺與語言大模型協同，實現重要異常事件“秒級推送”；滴滴自動駕駛和廣汽埃安聯合打造新一代前裝自動駕駛車……自動駕駛聯手車路協同，讓更多“聰明”的車駛上“智慧”的路。{p}“意見堅持需求導向、場景牽引，就是要通過標桿示范，帶動全行業提質增效。”王云鵬提出，以組合輔助駕駛為例，在已有基礎上支持重點區域集聚創新，探索省部聯動和車路云一體化協同，將推動輔助駕駛加快規模化商用。{p}算力方面，意見提出加強行業算力資源統籌，依托重大交通基礎設施因地制宜強化算力保障。百度有關負責人介紹，百度智能云可根據不同場景需求，為智慧高速大模型提供高性能算力集群支持，確保事件檢測、應急調度等獲得持續穩定的算力，“未來將深化大模型在更多公路場景的應用，服務智慧高速建設。”{p}數據方面，下一步將加快綜合交通大數據中心建設，推動數據共享與高質量數據集建設，更好釋放數據要素價值。“數據是人工智能大模型訓練和應用的‘燃料’。”中國物流集團有關負責人說，中國物流已構建起“人—車—貨—場—路”全鏈路數據采集體系，形成運輸軌跡、多式聯運等多個典型場景的高質量數據集。“未來將加快構建數字產品矩陣，助推行業從‘經驗決策’向‘數據智能決策’發展。”{p}網絡方面，將推動多種網絡技術融合應用，構建智能感知體系和高速數據傳輸通道，為車路協同、遠程控制、實時監控等提供低時延、高可靠、廣覆蓋的連接能力。
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