AI技术推动公路行业深度融合：新报告揭示未来发展路径

近日，中国公路学会与东南大学联合发布了一份关于人工智能（AI）技术在公路行业应用的深入报告，该报告系统性地阐述了目前公路行业的AI应用现状、未来发展路径以及展望，为“AI + 交通”的深度融合提供了全面的指导和分析。

一、产业政策与发展背景

当前，国家战略层面上，政策决定了未来发展的方向。《交通强国建设纲要》和《新一代人工智能发展规划》等政策明确要求推动人工智能与交通行业的深度融合。特别是在2024年《工作报告》中提出了“人工智能+”行动，强调数字技术与实体经济的结合，表明对AI技术在交通领域应用的重视。

地方也在积极探索和实践，像北京、江苏、浙江等地相继出台相关政策，侧重于智能网联和智慧高速等应用场景。例如，江苏省计划到2025年建成1000公里的智慧公路，北京市则致力于推动“AI + 交通”的标杆应用落地。这些地方性政策有助于促进相关企业的创新和应用落地。

随着技术的不断进步，传统的人工智能在交通领域的应用遇到了一些瓶颈，比如数据融合的困难和场景泛化能力的不足等。而新兴的大模型技术借助多模态处理和知识迁移等优势，成为解决行业痛点的重要途径。

二、国内外研究与应用现状

在国际上，AI技术已经在交通领域取得了显著成果。如美国的Waymo和特斯拉在自动驾驶的商业化道路上走得较快，欧盟通过Easyway项目实现了跨国交通的协同管理，而日本的LLMob模型则成功生成了个人出行轨迹。在国内，百度的Apollo和华为的盘古大模型也在车路协同和道路检测等领域中取得了成功，百度的智能交通引擎4.0实现了对交通态势的实时研判，而华为的大模型在铁路故障检测上也展示了超高的准确率。

从学术界来看，东南大学的MT-GPT模型构建了一个分层多任务学习框架，用于支持交通规划与管理决策，而北交大的TransGPT则实现了交通常识推理和安全教育内容的生成。这样的学术研究与实际应用相结合，使得AI技术得以更好地满足交通行业的需求。

三、技术路线图与发展阶段

根据报告的规划，未来的技术路线图可分为近期、中期和远期三个发展阶段。

在近期（2025年），行业将以大语言模型为基础，重点突破高效微调和推理优化技术，构建交通行业的知识库，实现跨部门审批的自动化处理和多模态政务流程的智能化。在此阶段，应用场景将包括自动化的立交规划设计和交通渠化智能寻优，江苏的交控AI慧眼云已在路网事件主动感知中表现出超95%的准确率。

至中期（预计2030年），多模态智能体将落地，核心技术将包括端到端具身智能大模型及多智能体协同技术，最终形成完整的“感知-决策-执行”闭环。而在远期（2035年），行业将探索通用人工智能（AGI），通过云边端一体化协同和跨领域的自主推理，构建自主式交通管理系统，实现全场景自动驾驶与交通流的动态优化。

四、关键技术与创新方向

该报告明确了在实现AI与交通行业深度融合过程中，几项关键技术和创新方向。是大语言模型的应用，发挥知识增强和任务岛-耦合桥架构的优势，实现交通政策解读与规划方案生成。数据与算法的创新是另一个重要方面，构建交通领域专属数据集，并优化混合专家模型与多头潜在注意力技术，以提升模型的效率与鲁棒性。

五、政策建议与保障措施

为了确保人工智能技术在公路行业的有效融合，报告中提出了一系列政策建议。建议在人才体系建设上，推动“AI + 交通”交叉学科的建立，打造实训与技能认证制度，培养复合型人才。设立创新示范区，开放国省道养护和城市交通治理等场景，激励企业进行技术创新。制定相关标准体系，推动跨系统兼容，形成合力，促进产业生态的健康发展。

六、核心价值与未来展望

报告强调，通过“蝴蝶模型”框架，实现技术、场景与政策三者之间的协同共振，展示了公路行业AI发展的光明前景。未来，AI技术将推动交通系统从“工具辅助”向“自主智能”转变，最终实现交通系统的全域优化与可持续发展。这一变革的核心支撑将是AI技术在公路规划、建设、养护以及管理全周期的深度应用，为推动交通强国建设提供强大的动力。

上，随着AI技术的不断进步和深化应用，我们有理由相信，未来的公路行业将会在智能化的浪潮中迎来巨大的变革，这既是机遇也是挑战。