897988708-公路行业人工智能技术发展路线图-2025.pdf
这份《公路行业人工智能技术发展路线图（2025预发布版）》由中国公路学会与东南大学牵头编制，旨在响应国家“交通强国”与“人工智能+”战略，推动AI技术在公路行业全生命周期的深度融合。
报告核心内容总结如下：
一、 政策背景与战略意义
人工智能已成为形成新质生产力的关键力量。国家层面通过多项政策明确了大数据、人工智能与交通行业深度融合的路径。本报告旨在通过梳理行业需求，构建公路交通人工智能应用体系，并制定技术发展路线图，以支撑交通运输行业的高质量发展。
二、 国内外研究应用现状
1. 传统人工智能：在公路规划、建设、管理、养护、运营、服务六大领域已取得一定成果。国外在单车智能、芯片算法及商业部署上具备优势；国内则强调整体系统落地，在车路协同、5G融合及大规模示范应用方面进展显著，但仍面临数据孤岛、跨场景泛化能力不足等瓶颈。
2. 大模型技术：正重塑交通理论范式。国外重点在于利用多模态处理能力进行交通流预测与认知智能演进；国内则利用盘古、百度文心等通用大模型，结合垂直领域数据，开展“交通大模型”的自主研发，旨在解决复杂交通场景下的实时决策与群体协同问题。
三、 公路行业AI大模型技术路线图
报告将交通领域人工智能发展划分为“技术筑基-场景适配-协同进化-全域自主”四个阶段，并设定了近期（2025年）、中期（2030年）、远期（2035年）的演进目标：
1. 核心技术支柱：包括大语言模型（交通知识贯通与场景适配）、多模态智能体具身智能（物理世界交互与实时感知决策）、通用人工智能AGI（全域自主认知与动态演化）。
2. 关键路径：通过混合专家模型（MoE）、多模态数据融合、云边端一体化协同等技术，实现从辅助决策向“自主生命体”式交通治理的跨越。
3. 应用重点：涵盖跨部门智能审批、交通仿真自动构建、公路基础设施健康养护、车路云一体化智能管控等场景。
四、 产业政策建议
为加速技术落地，报告提出了五点建议：
1. 重视人才培养，构建“政产学研用”协同实训机制。
2. 强化场景培育与示范，建立“揭榜挂帅”等创新机制。
3. 加快应用标准体系建设，统一编码规则与接口协议。
4. 推进产业化发展，通过专项基金、产品推广目录等扶持中小企业。
5. 聚焦共性关键技术攻关，在重大工程中设立“AI技术应用试验田”，形成良性的研发、验证与应用循环。
本报告为我国公路行业智能化转型提供了科学的理论支撑与实践路径，致力于推动交通行业迈向标准化、智能化和国际化发展。
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