在城市化進程加速、出行需求持續增長與交通治理難題凸顯的多重背景下，傳統交通運輸體系正面臨效率提升、安全保障、綠色轉型的三重挑戰。人工智能技術的突破性進展，為破解這些難題提供了全新的解決方案。隨著新一輪科技革命的浪潮席卷全球，人工智能作為引領未來發展的核心驅動力，正以前所未有的深度和廣度重塑交通運輸行業的發展格局。
交通運輸部科技司司長徐文強10月29日在例行新聞發布會上表示，交通運輸部會同相關部門研究制定了《關于“人工智能+交通運輸”的實施意見》，系統推進“人工智能+交通運輸”行動，加速人工智能在交通運輸領域的規模化創新應用。
人工智能+交通運輸是指通過人工智能(AI)技術(如機器學習、計算機視覺、自然語言處理、智能決策等)賦能傳統交通運輸體系，實現 智能化決策、自動化操作、精準化服務 的產業升級模式。
在全球新一輪科技革命與產業變革的浪潮中，人工智能(AI)與交通運輸的深度融合正深刻重構行業底層邏輯，驅動交通系統向“智能化、網聯化、綠色化”方向加速演進。中國作為全球最大的交通市場與AI技術應用前沿陣地，“AI+交通”的協同創新不僅關乎效率提升與安全保障，更成為實現“交通強國”戰略、推動經濟高質量發展的重要引擎。
交通運輸部數據顯示，目前我國綜合立體交通網總里程已超600萬公里。其中高速公路通車總里程超19萬公里，高速鐵路營業里程突破4.8萬公里，均居全球第一。全球集裝箱吞吐量前10的港口中，中國占了6席。龐大的交通基礎設施中蘊含了豐富的人工智能應用場景，通過系統遴選，交通運輸部提煉出860余個典型應用場景，為人工智能技術持續迭代與深度融合提供了堅實載體。
一、人工智能+交通運輸行業發展環境分析
(一)技術基礎
人工智能技術的持續創新為交通運輸行業的智能化轉型奠定了堅實基礎。在核心算法層面，機器學習與深度學習技術通過對海量交通數據的深度挖掘，能夠精準識別交通流的時空分布特征，為交通信號控制和路徑規劃提供智能決策支持。計算機視覺技術則通過對圖像信息的實時處理，實現了對車輛、行人、交通標志等路面元素的精準識別，成為自動駕駛和智能監控系統的關鍵支撐。自然語言處理技術的應用，使智能交通系統能夠理解和響應用戶的語音指令，提供便捷的導航服務和信息查詢功能。與此同時，多模態大模型與智能體技術的發展，進一步拓展了人工智能在復雜交通場景中的應用邊界，通過整合多種類型的數據信息，實現對交通環境的全面感知和智能決策，推動著智能交通系統從單一功能向綜合解決方案的跨越。
(二)市場需求
社會經濟的快速發展催生了對高效、便捷、個性化出行方式的強烈需求，這成為人工智能+交通運輸行業發展的內在動力。人工智能技術賦能下的智能導航、實時路況預警、個性化出行推薦等服務，正逐步滿足人們對高品質出行的追求。在貨物運輸領域，物流行業對降本增效的迫切需求，推動著人工智能在路徑優化、倉儲管理、貨物追蹤等環節的廣泛應用，通過智能化手段提升運輸效率、減少資源浪費。同時，城市交通治理面臨的擁堵緩解、節能減排等壓力，也對人工智能技術的應用提出了現實需求，促使交通管理部門積極探索智能化的解決方案。這種來自市場端的旺盛需求，為人工智能+交通運輸行業的技術創新和產業升級提供了持續的發展動力。
據中研產業研究院《2025-2030年中國人工智能+交通運輸行業全景調研與戰略發展研究報告》分析：
(三)政策環境
政策引導是人工智能+交通運輸行業發展的重要支撐。2025年9月，交通運輸部等七部門發布《關于“人工智能+交通運輸”的實施意見》。《意見》提出，到2027年，人工智能在交通運輸行業典型場景廣泛應用，綜合交通運輸大模型體系落地部署，普及應用一批智能體，建成一批標志性創新工程;到2030年，人工智能深度融入交通運輸行業，智能綜合立體交通網全面推進，關鍵核心技術自主可控，總體水平居世界前列。在此框架下，各地政府也紛紛結合區域發展特色，推出針對性的支持措施，通過提供研發資金補助、落實稅收優惠政策、開放特定區域的測試路權等方式，為技術研發和場景落地創造有利條件。這種中央與地方協同推進的政策格局，為人工智能在交通運輸領域的創新應用提供了穩定的制度保障和良好的發展土壤。
二、人工智能+交通運輸技術創新分析
(一)機器學習與深度學習
機器學習與深度學習是人工智能+交通運輸領域的核心技術。通過構建深度神經網絡模型，AI能夠自動從海量交通數據中學習模式和規律，實現交通信號的智能控制、路徑的精準規劃以及自動駕駛的決策與執行。例如，在交通信號優化中，AI大模型通過時空特征提取技術，精準識別交通流時空分布特征，動態調整信號燈的綠燈時長，緩解擁堵。在自動駕駛領域，深度學習算法使車輛能夠感知周圍環境、決策行駛路徑并控制車輛行駛，提高行車安全性。
(二)自然語言處理與計算機視覺
自然語言處理與計算機視覺技術在人工智能+交通運輸領域也發揮著重要作用。自然語言處理技術使智能交通系統能夠理解并處理人類語言，提供語音導航、智能客服等服務。計算機視覺技術則通過圖像識別和處理，實現車輛、行人、交通標志等目標的檢測與識別，為自動駕駛和智能交通監控提供技術支持。
(三)多模態大模型與智能體
多模態大模型與智能體技術是人工智能+交通運輸領域的最新發展趨勢。多模態大模型能夠整合多種不同類型的數據和信息，實現多模態處理和分析，從而更全面地理解和解決復雜問題。智能體則是指能夠感知環境并采取行動以最大化其成功概率的系統，大模型作為智能體的核心組件之一，為智能體提供決策依據。在AI+交通運輸領域，多模態大模型與智能體技術的結合將推動智能交通系統的建設和發展，實現更加高效、安全的交通運輸。
三、人工智能+交通運輸應用場景分析
(一)智能交通信號優化
智能交通信號優化是人工智能+交通運輸領域的重要應用場景之一。通過AI大模型對海量交通數據的學習和分析，系統能夠動態調整信號燈的時長和相位差，實現交通信號的智能控制。這不僅可以提高道路通行效率，減少車輛等待時間，還能降低交通擁堵和尾氣排放。
(二)自動駕駛與智能網聯汽車
自動駕駛技術作為AI+交通運輸的重要應用領域，正逐步從實驗室走向商業化應用。目前，多家企業已推出具備L4級自動駕駛能力的物流車和乘用車，并在特定區域開展了道路測試。自動駕駛車輛通過集成多種傳感器和先進的計算平臺，能夠實現環境感知、路徑規劃、決策控制等功能，從而提高道路安全性和運輸效率。智能網聯汽車則通過車與車、車與路、車與人之間的信息交互，實現協同決策和控制，進一步提升交通系統的整體效率和安全性。
(三)智能物流與供應鏈管理
在物流領域，人工智能技術通過優化運輸路徑、提高貨物裝載效率、實現貨物追蹤等功能，極大地提升了物流行業的運營效率。例如，一些物流企業已經開始利用人工智能技術來優化配送路線，通過分析實時交通信息和貨物需求，規劃出最優的配送路徑，從而減少運輸時間和成本。此外，人工智能還在倉儲管理中發揮著重要作用，通過自動化分揀、智能倉儲系統等，實現了貨物的快速、準確處理。
(四)智能公共交通系統
在公共交通領域，人工智能技術正在推動著公交、地鐵等公共交通工具的智能化升級。通過智能調度系統，公共交通運營方能夠實時監控車輛運行狀態，動態調整發車頻率和路線，以提高乘客的出行體驗。例如，基于AI的公交調度系統可以根據實時客流數據和路況信息，自動調整發車時間和車輛數量，減少乘客等待時間。同時，智能公交站臺還可以通過人臉識別技術實現乘客流量統計和安全監控，為公共交通管理提供數據支持。
人工智能與交通運輸的深度融合，不僅體現在技術創新和應用場景的拓展上，更深刻改變了行業的競爭格局和發展模式。傳統交通企業、科技巨頭、創業公司等紛紛涉足該領域，通過技術創新和資源整合推動行業發展。頭部企業憑借技術優勢和規模效應占據市場領先地位;而創業公司則通過專注于特定領域或場景實現差異化競爭。此外，跨界合作也成為行業發展的重要趨勢，傳統交通企業與科技公司、汽車制造商等深度合作，共同推動AI+交通運輸的創新發展。這種多元化的競爭格局，為行業注入了新的活力，但同時也帶來了技術標準不統一、數據共享困難等挑戰。如何在激烈的市場競爭中實現技術突破和模式創新，成為人工智能+交通運輸行業未來發展的關鍵問題。
想要了解更多人工智能+交通運輸行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2025-2030年中國人工智能+交通運輸行業全景調研與戰略發展研究報告》。
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