公路行业人工智能技术发展路线图

公路行业人工智能技术发展路线图

核心观点： 人工智能技术将成为推动公路行业高质量发展的重要力量，加速交通强国建设和数字化转型。本报告旨在推动人工智能与公路行业深度融合，分析国内外研究应用现状及需求，提出公路行业AI大模型技术路线图，并给出政策建议。

关键数据：

• 2023年，我国完成全国旅客运输量93.04亿人次、营业性货运量547.5亿吨。
• 我国公路养护里程规模超过500万公里，养护成本居高不下，近10年收费公路单位养护成本增加50.5%。
• 2023年，交通运输部立项的“自动驾驶车辆群体决策机理研究”重大专项，已吸引包括智己汽车、小鹏汽车等多家车企参与联合攻关。

研究结论：

• 传统人工智能技术在公路行业应用中存在数据融合困难、场景适应能力不足、硬件兼容性差等局限性。
• 大模型凭借其多模态数据处理、场景泛化能力与知识迁移优势，为实现交通全域智能化升级提供了新的可能性。
• 交通领域人工智能技术将经历“技术筑基-场景适配-协同进化-全域自主”的演进路径，最终实现交通系统从“人工辅助智能”向“智能自主进化”的范式变革。
• 未来需构建“三纵三横”发展格局，重点突破具身智能体自适应控制、云边端协同算法等低成熟度技术，推动大语言模型与多模态技术在智慧养护、车路协同等场景的融合应用。

政策建议：

• 重视人工智能+交通运输人才体系建设。
• 助力人工智能+交通运输创新场景培育与示范。
• 加强人工智能+交通运输应用标准体系建设。
• 推进人工智能+交通运输融合应用产业化发展。
• 强化人工智能+交通运输共性关键技术攻关。