人工智能驅動交通運輸高質量發展邏輯機理及發展路徑

［摘 要］ 在全球科技革命和產業變革中，人工智能（AI）正重塑交通運輸領域，引領數字化新潮流，成為推動我國交通運輸高質量發展的關鍵。人工智能通過優化供需匹配，降低物流成本，拓展效益范圍，催生新交通運輸業態，為行業高質量發展提供賦能。面對新舊矛盾和全球挑戰，文章分析人工智能在交通運輸中的技術應用、場景創新及治理變革，提出發展建議，明確人工智能賦能交通運輸的實施路徑，推動行業轉型升級。包括構建理論基礎，指導實踐創新，加速技術與產業融合，提高運輸效率和安全性，培養高素質人才，為構建現代綜合交通體系提供參考。

［關鍵詞］人工智能；交通運輸；高質量發展；交通強國；公共政策

［中圖分類號］" F512；F49［文獻標識碼］" A［文章編號］ 1673-0461（2025）07-0018-13

一、引言

人工智能是一場新的技術革命，其應用深刻改變傳統的運輸方式和管理模式，不僅能夠實現交通系統的智能化管理和優化，還能滿足現代社會對交通運輸服務提出的新的復雜需求。習近平在中共中央政治局第二十次集體學習時強調堅持自立自強，要“突出應用導向，推動我國人工智能朝著有益、安全、公平方向健康有序發展”［1］。技術進步正深刻改變出行方式，2022年我國智慧出行行業市場規模為2 526億元，2018—2022年均復合增長率為0.9%；智慧出行生態服務市場規模于2022年達人民幣649億元［2］。盡管人工智能（AI）在交通運輸領域的應用仍處于起步階段，其潛力尚未充分挖掘，但智慧城市建設和智慧交通系統的發展帶來了新的機遇與挑戰。全球智能建筑管理系統的市場規模在2023年為4.98億美元，預計到2032年，預計期間的復合年增長率為15.9%［3］。人工智能技術在交通運輸領域的應用取得了顯著進展，成為推動行業變革、提升效率和服務質量的關鍵力量，促進了交通運輸的智能化和綠色化發展。在自動駕駛領域，Waymo等公司已經展示了接近人類水平的駕駛能力；在智能 routing 和路徑規劃方面，基于人工智能的算法已經在城市交通中取得了一定成效［4］。探討人工智能如何重塑交通運輸格局，展現其在提高運輸效率、優化資源配置、減少環境污染等方面的巨大潛力，交通運輸行業將迎來更加廣闊的發展前景。然而，現有的研究大多集中在技術實現層面，對交通運輸高質量發展（Transportation Highquality Development，TQD）的系統性探討仍顯不足。政策層面也在積極推動人工智能與交通運輸的深度融合。《數字交通“十四五”發展規劃》提出，到2025年，中國將推動數字技術在交通領域的廣泛應用［5］；而在國際層面，許多國家也正在制定相關政策以支持智能交通運輸系統的發展。然而，現有政策多集中于技術應用層面，缺乏對交通運輸高質量發展（TQD）具體路徑的系統性探索。未來應考慮建立AI交通算法安全分級認證制度，制定數據流通管理辦法，明確數據產權和交易規則，以推動技術與政策的深度融合。

國內關于人工智能對交通治理變革影響的探討，主要聚焦于人工智能與交通治理的互動關系，從技術應用實踐、行業變革影響及發展路徑探索三個維度展開。一是技術應用實踐。智達科技針對公交場景開發專屬一體機，借助自然語言處理與多模態技術優化運營調度［6］。這些應用依托 DeepSeek 的數據分析與智能處理能力，全面提升交通治理交互體驗與數據利用效率，推動行業數字化轉型與智能化升級。甘肅將DeepSeek接入數據庫，系統利用深度學習算法對歷史與實時數據進行高效分析，精準預測交通流量變化趨勢，從而提前實施交通疏導措施，有效緩解擁堵［7］。二是行業變革影響。交通行業單位接入DeepSeek后，在業務流程優化、服務質量提升方面取得顯著效果，還促進了跨領域合作，推動交通與旅游融合發展，如深圳大鵬將其應用于“交通+旅游”融合治理［8］；當陽市公安局引入DeepSeek，將其融入交通、戶政、出入境等公安服務場景，提高咨詢響應速度，推動“數據跑路”代替“群眾跑腿”，提升公安服務效率和質量［9］。三是發展路徑探索。河南省南陽市交通運輸局舉辦DeepSeek講座，指出在交通運輸管理領域，通過將人工智能融入應急指揮、執法監管、政務辦公等場景，構建起“感知-決策-響應”的智能閉環，可有效提升行業治理效能［10］，在探索人工智能賦能交通的有效路徑，為交通行業應用人工智能提供思路和方向。在技術層面，頭部企業正積極利用云計算和大模型技術紅利，通過研發物流決策大模型和智能駕駛方案等，快速迭代并實現場景化落地，顯著提升交通行業效率。在生態層面，中國信通院聯合各方構建產業生態，推動標準建設、課題研究和生態合作，持續開展云上發展研討和服務，促進交通運輸行業的智能化與協同發展［11］。與人工智能交通發展相關的政策演進如表1。

盡管人工智能在運輸領域的潛力巨大，但目前的研究還存在不足。在理論研究方面，現有研究主要集中在具體應用場景和技術實現上，缺乏對交通運輸高質量發展的全面系統性分析；在政策工具的創新性方面，現有的政策工具多以技術創新為主，對如何通過政策引導優化交通運輸系統性能方面的研究較少；在跨學科融合的局限性方面，人工智能與運輸領域的深度融合研究較為有限，尤其是在多學科協同方面仍需突破。因此，本文從三個方面展開研究：一是技術創新，探索基于人工智能的路徑規劃和交通管理系統的優化方法；二是政策設計，提出一套結合人工智能技術的交通運輸高質量發展政策框架，并通過案例分析驗證其有效性；三是跨學科協同，建立人工智能與運輸領域的協同機制，推動技術實現與政策落地的結合。

二、人工智能對交通運輸高質量發展的多維度影響

人工智能技術的應用，顯著提升了交通運輸的安全性和效率。通過智能監控系統和數據分析，能夠實時監測交通狀況，預防交通事故的發生。基于人工智能的路徑規劃算法，能夠優化車輛行駛路線，減少擁堵，提高交通流暢度。自動駕駛技術的發展，更是將駕駛員從繁瑣的駕駛任務中解放出來，進一步提升了運輸效率。

（一）交通管理與規劃層面

1.智能交通流量調控

①實時監測與預測。通過在道路關鍵節點安裝傳感器、攝像頭等設備，結合人工智能算法，能夠實時收集交通流量、車速、車輛密度等信息。基于這些數據，系統可以準確預測交通擁堵的發生和持續時間，為交通管理部門提供決策依據。 ②動態信號優化。根據實時交通數據，人工智能系統可以自動調整信號燈的時長，實現交通信號的動態優化。在交通高峰期增加主干道的綠燈時長，提高道路通行能力；在車流量較小的時段，適當縮短綠燈時長，減少車輛等待時間，提高整體交通效率。

2.城市規劃與交通需求分析

①大數據驅動的規劃決策。人工智能可以分析海量的交通數據，包括人口流動、出行方式選擇、土地利用等，為城市規劃者提供全面的信息支持。通過對這些數據的挖掘和分析，規劃者可以更科學地制定城市交通發展戰略，合理布局交通基礎設施。 ②模擬與預測評估。借助人工智能模型，城市規劃者可以對未來不同規劃方案下的交通狀況進行模擬和預測。通過對比各種方案的效果，評估其對交通擁堵、環境污染等方面的影響，從而選擇最優的規劃方案。

（二）出行服務體驗層面

1.個性化出行服務

①智能導航與路徑規劃。基于人工智能的導航系統能夠提供實時路況信息和最佳行駛路線，還能根據用戶的出行習慣、偏好和歷史數據，為用戶提供個性化的導航服務。對于喜歡避開高速公路的用戶，系統可以為其規劃一條風景優美但路程稍長的國道路線。 ②定制化出行方案推薦。綜合用戶的出行目的、時間、預算等因素，人工智能系統可以為用戶推薦最合適的出行方式和組合。對于長途出行且追求舒適的用戶，系統可能會推薦高鐵+租車的出行方案；對于短途且時間緊迫的用戶，則可能推薦地鐵+共享單車的組合。

2.便捷高效的出行支付

①移動支付普及。人工智能技術推動了移動支付在交通運輸領域的廣泛應用。乘客只需使用手機掃描二維碼或進行NFC支付，即可完成公交、地鐵、出租車等多種交通工具的費用支付，無需攜帶現金或實體車票，大大提高了出行支付的便捷性。 ②自動計費與結算。在出租車、網約車等出行服務中，人工智能系統可以根據行駛里程、時間、路況等因素自動計算費用，避免了人工計費可能出現的錯誤和糾紛。系統還可以支持多種支付方式，方便乘客根據自己的需求選擇支付方式。

（三）交通安全保障層面

1.智能駕駛輔助系統

①前向碰撞預警。該系統通過安裝在車輛上的攝像頭和雷達等傳感器，實時監測前方道路情況。當檢測到前方有潛在碰撞危險時，系統會及時發出警報，提醒駕駛員采取制動或避讓措施。 ②自動緊急制動。在緊急情況下，如果駕駛員未能及時做出反應，自動緊急制動會自動激活車輛的制動系統，避免碰撞事故的發生或減少損失。

2.交通安全事故預防與應急響應

①風險預警與防范。利用人工智能技術對交通數據進行分析，可以提前發現潛在的安全隱患和風險因素。通過對橋梁、隧道等基礎設施的結構數據進行監測和分析，及時發現結構損傷和安全隱患，提前采取維修和加固措施，防止事故發生。 ②應急救援指揮。在發生交通事故或其他緊急情況時，人工智能系統可以快速收集現場信息，為救援人員提供準確的定位和路況指引。系統還可以協助調度救援資源，優化救援路線，提高應急救援的效率和效果。

（四）交通運輸運營層面

自動駕駛技術提升了運輸效率，允許車輛24小時運行，減少因駕駛員疲勞導致的停機時間，縮短貨物運輸周期。它降低了運營成本，減少了人力需求，并通過精確控制行駛速度和安全距離來降低燃油消耗和車輛磨損。智慧物流配送通過人工智能優化配送路徑和調度，提高配送效率和準確性。倉儲管理的智能化，如自動存儲、分揀和檢索，通過機器人和自動化設備的應用，提升了倉儲操作的效率和準確性，減少了人工錯誤和勞動強度。

三、人工智能賦能交通運輸高質量發展的機理機制

人工智能賦能交通運輸高質量發展的機理體現在其對交通運輸領域生產效率、運營成本、服務質量和安全性的顯著提升。人工智能賦能交通運輸高質量發展的機制是一個多層次、多維度且相互協同的過程。

（一）人工智能催生交通運輸新業態和新模式

人工智能技術通過深度學習、大數據分析等手段，能夠實現對交通流量的精準預測、交通擁堵的有效緩解，以及交通事故的及時預警，從而提升交通運輸的整體效率。自動駕駛技術的應用減少了人力成本，降低了燃油消耗和車輛磨損，進一步壓縮了運營成本。

1.共享出行服務

在服務質量方面，人工智能驅動的智慧出行平臺能夠為用戶提供個性化的出行方案，提升用戶體驗。而在安全性方面，人工智能通過實時監測和分析交通數據，能夠及時發現并處理潛在的安全隱患，確保交通運輸的安全進行。 ①網約車與拼車依托于互聯網和人工智能技術的網約車平臺，通過大數據分析和智能匹配算法，實現了乘客與司機之間的高效對接。平臺依據乘客的位置、出行的需求，以及司機的位置、服務狀態等信息，迅速計算出最優的車輛調度方案，為乘客提供便捷、經濟的出行選擇。拼車功能有效利用了閑置座位資源，降低單個乘客的出行成本，減少道路車輛總數，緩解交通壓力。 ②人工智能技術在共享單車和電動滑板車的運營中也發揮了作用。通過智能鎖和定位系統，運營者可以實時監控車輛的分布和使用情況，實現精準投放和管理。用戶通過手機應用掃描二維碼解鎖車輛，操作簡便。共享出行方式滿足了人們短距離出行的需求，還解決了“最后一公里”“點對點”的交通難題，成為綠色出行的組成部分。

2.智慧物流服務

①無人配送。隨著人工智能和機器人技術的發展，無人配送逐漸成為物流行業的一大趨勢。無人機、無人車等新型配送工具可以在特定場景下實現貨物的自動化配送。在偏遠地區或復雜地形中，無人機可以跨越地理障礙，將急需的醫療物資、生活用品等送達目的地；在城市內部，無人車可以在園區、校園等封閉環境中進行快遞配送和餐飲配送等工作。無人配送提高了配送效率，還降低了人力成本和勞動強度。 ②智能倉儲與供應鏈管理。人工智能驅動的智能倉儲系統采用自動化設備、機器視覺技術和大數據分析相結合的方式，實現了貨物的高效存儲、分揀和配送。在倉庫內：智能機器人可以根據系統指令自動搬運貨物、整理貨架；機器視覺系統能夠識別貨物的種類、規格和數量，確保分揀的準確性。通過供應鏈管理平臺，企業可以實時監控整個物流鏈條的運行情況，從原材料采購到產品銷售，實現信息的無縫對接和協同運作，提高供應鏈的效率和可靠性。

3.定制化出行服務

①高端定制旅游出行。人工智能為高端旅游市場提供了定制化的出行服務。旅行社或在線旅游平臺利用人工智能算法分析游客的興趣愛好、預算、時間等因素，為游客量身定制個性化的旅游行程。包括特色交通方式的選擇，如私人飛機、豪華郵輪、專屬列車等，以及沿途配套的旅游活動和服務安排。這種定制化出行服務滿足了游客對高品質、獨特旅游體驗的需求，開拓了高端旅游市場的新空間。 ②企業商務出行定制。對于企業商務出行，人工智能也能提供一站式的定制服務。從會議場地預訂、機票酒店安排到商務用車服務，都可以通過智能平臺進行整合和優化。根據企業的會議規模、預算和參會人員的需求，平臺可以推薦合適的場地和住宿方案，并安排專業的商務用車接送。還可以提供翻譯、秘書等增值服務，幫助企業提高商務活動的效率和質量。③人工智能航行導航。通過深度學習算法，人工智能能夠對海量的歷史航行數據進行分析，這些數據涵蓋氣象條件、航線信息以及船舶性能參數等多個方面。基于這些數據，算法能夠學習并總結出最優的航線選擇策略。在此基礎上，通過設定明確的目標函數，例如最小化飛行時間、燃油消耗或航行成本等，結合適合的優化算法，如線性規劃或遺傳算法等，計算出最優或近似最優的航線方案。

（二）人工智能培育重塑交通價值鏈新動力

1.數據驅動的價值創新

①數據采集與整合。在交通運輸領域，各類傳感器、智能設備和信息系統廣泛收集了大量的數據，包括車輛行駛數據、交通流量數據、乘客出行數據、貨物運輸數據等。人工智能技術通過對這些海量數據的采集、清洗和整合，挖掘出其中的潛在價值。通過對車輛行駛數據的長期分析，可以發現駕駛員的行為模式和駕駛習慣，為汽車制造商提供改進車輛性能、優化安全系統的依據。這些數據也可以為保險公司提供更精準的風險評估和保費定價參考。 ②價值創新點。基于數據分析的結果，交通運輸企業可以開展一系列價值創新活動。利用大數據分析乘客的出行需求和偏好，開發新的出行產品和服務，如定制化旅游線路規劃、個性化保險套餐等；通過分析貨物運輸數據，優化物流網絡布局和運輸流程，提高物流效率和服務質量，創造更多的附加值。這種數據驅動的價值創新滿足了客戶日益多樣化的需求，還為企業帶來了新的利潤增長點。

2.產業協同與生態構建

①上下游產業協同。人工智能促進了交通運輸與其上下游產業之間的深度協同。在上游產業方面：汽車制造、電子設備制造等行業為交通運輸提供了智能化的硬件設備，如智能汽車、智能傳感器等；人工智能企業則為這些硬件設備提供了軟件支持和算法優化，提升了設備的性能和智能化水平。在下游產業方面：交通運輸服務為物流、旅游、零售等行業提供了基礎支撐，通過與其他產業的融合發展，創造出更多的新業態和新模式。交通運輸與電子商務的結合催生了電商物流這一新興業態，實現了線上線下交易與物流配送的無縫對接。 ②生態構建與發展。人工智能推動了交通運輸生態系統的構建和發展。政府、企業、科研機構等各方共同參與，打造了一個開放、共享、協同的創新生態系統。在這個生態系統中，各方通過數據共享、技術合作和資源整合，共同推動交通運輸行業的創新發展。一些城市建立了智能交通產業園或創新基地，吸引了眾多相關企業入駐，形成了產業集群效應，加速了新技術的研發和應用推廣。科研機構與企業之間的產學研合作不斷加強，為交通運輸行業的可持續發展提供了強大的技術支持和人才保障。

（三）人工智能賦能交通運輸高質量發展機制

1.數據驅動機制

數據采集與整合。首先是多源數據采集，在交通運輸領域，通過各種傳感設備（如攝像頭、雷達、GPS等）、移動終端，以及交通基礎設施中的監測系統，廣泛采集各類數據。這些數據包括交通流量、車輛行駛速度、路況信息、氣象條件等。道路上的攝像頭可以實時捕捉交通畫面，獲取道路的擁堵情況；車載GPS設備能夠記錄車輛的行駛軌跡和速度信息。其次是數據整合與共享，將來自不同渠道、不同格式的數據進行整合和清洗，形成統一、規范的數據集。通過建立數據共享平臺，實現交通數據的跨部門、跨區域共享，為后續的分析和應用提供基礎。交通管理部門、物流公司和互聯網企業可以共享交通流量數據，共同優化運輸路線。

數據分析與挖掘。首先是機器學習與深度學習算法應用，運用機器學習、深度學習等人工智能算法對海量的交通數據進行分析和挖掘。這些算法可以從復雜的數據中提取出有價值的信息和模式，如交通流量的變化規律、出行行為的偏好等。通過對歷史交通流量數據的學習，預測未來不同時間段、不同區域的交通狀況。其次是知識發現與決策支持，基于數據分析的結果，發現新的知識和規律，為交通運輸的規劃、管理和運營提供決策支持。根據數據分析發現某些路段在特定時間段容易出現擁堵，交通管理部門可以據此調整信號燈配時或采取交通管制措施。

2.智能感知與協同機制

智能感知系統構建。首先是傳感器網絡部署，在交通運輸系統中廣泛部署各類傳感器，形成智能感知網絡。這些傳感器能夠實時感知周圍環境的變化，如路況、氣象、行人和車輛的狀態等。在道路上安裝智能攝像頭和雷達，可以實時監測交通流量和車輛行駛情況。其次是數據處理與理解，對感知到的數據進行實時處理和分析，使交通運輸系統能夠理解當前的交通狀況和環境變化。通過計算機視覺、語音識別等技術，實現對交通標志、行人動作等信息的準確識別和理解。

協同控制與優化運行。首先是車與車、車與基礎設施通信，借助車聯網（V2X）技術，實現車輛之間（V2V）、車輛與基礎設施之間（V2I）的信息交互和協同控制。車輛可以實時共享速度、位置、行駛方向等信息，提前預警潛在風險，優化行駛路線。當一輛車遇到突發情況時，可以通過V2V通信向周圍的車輛發送警報信息，避免碰撞事故的發生。其次是系統整體優化，基于協同控制的理念，對交通運輸系統進行整體優化。通過動態調整信號燈配時、優化公交線路、引導車輛合理分流等措施，提高整個系統的運行效率和服務質量。

3.技術創新與產業升級機制

核心技術創新與應用。首先是關鍵技術研發，加大對人工智能、大數據、物聯網等關鍵技術的研發投入，推動其在交通運輸領域的創新應用。開發更加先進的自動駕駛算法、智能交通管理系統等。其次是技術成果轉化，將科研成果轉化為實際生產力，推廣應用到交通運輸的各個環節。通過建設智能交通示范項目，展示新技術的優勢和效果，促進技術的普及和應用。

產業融合與發展。首先是傳統產業升級，人工智能與傳統交通運輸產業的深度融合，促使傳統產業進行數字化、智能化轉型。汽車制造企業紛紛加大在自動駕駛、智能網聯等領域的研發投入，推動汽車產業向高端化、智能化方向發展。其次是新興業態培育，催生一批新興的交通運輸業態和商業模式，如共享出行、智慧物流等。這些新興業態滿足了人們多樣化的出行和物流需求，也為經濟增長注入了新動力。

4.安全保障提升機制

風險預警與防范體系。首先是風險識別與評估，利用人工智能技術對交通運輸系統中的各類風險因素進行識別和評估。通過對歷史事故數據、實時交通數據等的分析，建立風險評估模型，及時發現潛在的安全隱患。當監測到某一路段的車速過快、車流量過大等異常情況時，系統可以自動評估該路段的安全風險等級。其次是預警信息發布，根據風險評估結果，及時發布預警信息，提醒駕駛員、乘客和交通管理部門采取相應的防范措施。預警信息可以通過多種渠道發布，如車載顯示屏、手機短信、電子顯示屏等。

5.應急救援與處置機制

應急響應預案制定。制定完善的應急救援預案，明確在不同情況下的應急處置流程和責任分工。通過人工智能技術，對應急預案進行模擬和優化，提高預案的科學性和實用性。

救援資源調度與協調。在發生交通事故或其他緊急情況時，利用智能調度系統快速調配救援資源，確保救援工作及時、有效地開展。通過協同控制機制，實現各部門之間的緊密配合，提高應急救援的效率和效果。

四、人工智能在交通行業應用的現狀評析

在交通運輸領域，人工智能技術架構的演進正推動生產力向智能化躍遷。人工智能對傳統要素的升級主要體現在三個方面：

第一，數據驅動決策。交通系統每天都會產生大量數據，如車輛軌跡、客流分布和氣象信息。通過實時處理和深度學習，人工智能將這些數據轉化為優化路網調度和預測擁堵風險的核心資源。滴滴出行的“滴滴智慧交通大腦”是基于人工智能和數據驅動的一整套可視化智慧出行系統，通過整合各類交通數據資源，形成“交通管理綜合信息數據倉庫”，實現了交通管理信息的“大集中、優整合、深應用、高共享”［12］。

第二，算法優化效率。人工智能算法在路徑規劃、運力匹配和能耗管理中展現了顯著優勢。京東物流的“智能分揀機器人”通過人工智能算法實現了貨架的自動搬運和庫存動態優化，智能物流調度分揀效率較人工提升 5 倍，人工成本降低 70%［13］。

第三，算力支撐協同。云計算與邊緣計算的結合為車路協同和自動駕駛提供了實時算力保障。百度Apollo借助5G和人工智能邊緣計算，使無人車的反應速度達到毫秒級，安全性是人類駕駛員的10倍［14］。港珠澳大橋主體工程結構健康監測系統配備先進的智能傳感器設備，采用物聯網技術、大數據處理分析技術和最新的人機交互技術［15］。對人工智能技術的使用是加速馬士基數字化轉型的重要推力，馬士基已經積極通過人工智能和大數據來優化船舶運營和船隊管理［16］。

這三個方面是人工智能對傳統要素的升級，為場景創新與治理變革搭建起邏輯橋梁。數據驅動決策與算法優化效率的提升，打破傳統業務邊界，催生智慧出行、智能物流等新業態，重塑產業運行模式；算力支撐協同則打通技術落地壁壘，讓車路協同、基礎設施監測等成為現實。前者以需求為導向重構場景生態，后者以技術為支撐完善治理體系，二者共同構建起 “技術賦能場景、場景反哺治理” 的雙向驅動架構。

（一）場景創新，人工智能催生交通運輸新業態

人工智能優化了現有場景，還通過“技術-需求”雙向互動催生了新業態，形成了“人-車-路-云”協同生態。

自動駕駛重塑出行模式。截至2023年11月，特斯拉在中國大陸已建成1 800多座超級充電站和11 000多個充電樁，并在各大城市中心地帶建設了700多座目的地充電站［17］。L4級自動駕駛已在多個城市如北京、上海等進行試點運營。Waymo在其第100萬英里的全自動駕駛試驗中，沒有任何的傷害事故發生，且沒有涉及對行人或騎行者的碰撞，成功地降低了其運營城市的交通傷害和死亡率［18］。全國首個智慧公路空地聯合無人巡檢項目在江西萍鄉正式落地啟動，該項目由萍鄉市上栗公路事業發展中心、中鐵西南科學研究院有限公司以及九識（蘇州）智能科技有限公司聯合開發。項目的核心設備——搭載L4級自動駕駛技術的Z5智慧公路空地聯合無人巡檢車，配備了先進的公路智能巡檢系統和無人機。該系統能夠將采集到的數據實時傳輸至公路大數據平臺，并借助AI識別算法快速精準地分析路面病害情況、評估路況水平［19］。

智能基建提升路網韌性。人工智能賦能的“智慧公路”可以動態調節限速和車道功能。杭紹甬高速通過路面光伏發電與人工智能能源管理，實現了“自給供電+車路通信”一體化［20］；城圖道路病害AI監測識別系統利用人工智能視頻分析實時監測道路病害，極大程度輔助提升道路病害發現的效率與安全性［21］。阿里巴巴交通信號優化后，阿里云ET在杭州試點人工智能自適應信號燈，通過實時車流預測調整紅綠燈時長，擁堵指數下降25%［22］。

出行即服務（MaaS）生態崛起。高德、騰訊等平臺整合公交、騎行、共享汽車等多模態數據，基于人工智能為用戶提供“門到門”的個性化出行方案。北京MaaS平臺日均服務綠色出行人數450余萬，力爭到2025年，綠色出行轉化率達到3%［23］。北京地鐵基于BERT模型實現上下文語義理解，結合知識圖譜快速反饋最優出行方案，利用自然語言處理（NLP）開發智能客服與出行助手，“智能語音客服”日均處理10萬次乘客咨詢，支持中英文混合問答，意圖識別準確率超過90%［24］。

交通監控與執法。深圳交警部門運用計算機視覺與感知技術，部署人工智能視頻分析系統，實時識別闖紅燈、違停、不禮讓行人等違章行為，試點區域行人、非機動車闖紅燈數量下降50%［25］。基于YOLO（You Only Look Once）算法實現多目標檢測，結合車牌識別技術自動生成處罰記錄。在道路設施巡檢方面，浙江采用無人機+人工智能圖像識別技術，對高速公路路面裂縫、坑槽進行自動檢測，填補了因地形、工具的限定存在的77.6%的巡查盲區［26］。

技術融合創新趨勢。一是數字孿生+人工智能。新加坡構建了城市級數字孿生體，通過人工智能的力量，能夠以極高的精度逐個街區、逐條街道地重建整個城市［27］。二是區塊鏈+人工智能物流。中遠海運集團基于區塊鏈與人工智能的智能合約系統，實現了全球貨運單據自動化核驗，中遠海運貨運海貿公司跨境正本提單郵寄成本下降了近80%［28］。三是5G+車路協同。無錫建設了全國首個車聯網先導區，在車聯網產業培育、推進過程中建成了全球規模最大的車聯網城市級CV2X網絡［29］。

（二）治理變革，人工智能推動交通治理體系現代化

近年來，中國圍繞人工智能與交通運輸的融合發展，構建了“頂層設計-地方試點-技術標準”三位一體的政策體系，推動行業向智能化、網聯化方向加速轉型。以下從國家戰略、行業規范、地方實踐三個層級進行闡述。

第一，國家戰略，頂層設計與宏觀指引。一是《交通強國建設綱要》（2019年）。明確提出“加強智能網聯汽車（智能汽車、自動駕駛、車路協同）研發”，“推動大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈、超級計算等新技術與交通行業深度融合”。首次將“自動駕駛”寫入國家級交通戰略，確立了人工智能技術作為交通強國建設的核心驅動力［30］。二是《國家綜合立體交通網規劃綱要》（2021年）。要求“推動智能網聯汽車與智慧城市協同發展，建設城市道路、建筑、公共設施融合感知體系，打造基于城市信息模型平臺、集城市動態靜態數據于一體的智慧出行平臺”［31］。三是《“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃》（2022年）。到2025年，綜合交通運輸基本實現一體化融合發展；展望2035年，便捷順暢、經濟高效、安全可靠、綠色集約、智能先進的現代化高質量國家綜合立體交通網基本建成［32］。

第二，行業規范，技術標準與安全管理。一是《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范（試行）》（2021年）。核心條款包括道路測試車

輛、示范應用車輛需具備車輛狀態記錄、存儲及在線監控功能；搭載的人員和貨物不得超出道路測試車輛的額定乘員和核定載質量［33］。二是《交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案（2021—2025年）》。主要任務包括

智慧公路、智慧航道、智慧港口、智慧樞紐等七大建設行動［34］。

三是《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》（2023年）。安全紅線規定自動駕駛客運車輛需配備遠程安全員，建立人工智能算法安全評估備案制度［35］。

第三，地方實踐，場景創新與制度突破。一是《北京自動駕駛車輛道路測試報告（2023年）》。在開放測試區建設方面，以北京亦莊為核心啟動建設的北京市高級別自動駕駛示范區，首個100平方公里已實現智能網聯道路基礎設施全覆蓋，正逐步擴區至600平方公里［36］。二是《上海市智能網聯汽車示范運營實施細則》。

智能網聯汽車示范運營可以進行收費，收費標準應當在示范運營方案里載明并按照規定明碼標價［37］。三是《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》（2022年）。立法創新為全國首個明確L3～L5級自動駕駛事故責任劃分的地方性法規，規定車輛控制權屬于人工智能系統時，由運營主體承擔賠償責任［38］。四是為支持產業創新，蘇州宣布將連續三年按研發投入的10%給予最高3 000萬元的補助，打造高能級創新載體。支持企業牽頭承擔智能車聯網和新能源汽車領域的國家科技重大專項、國家重點研發計劃項目，給予最高2 000萬元支持［39］。

五、人工智能推動交通運輸高質量發展面臨的現實挑戰

盡管未來充滿希望，人工智能在推動交通運輸業高質量發展方面仍面臨諸多實際挑戰。這些挑戰包括技術上的瓶頸，例如多模態感知融合和復雜場景下的因果推理等核心技術尚未取得突破。目前，L4級自動駕駛的量產落地率極低，技術上還存在對復雜環境適應能力的不足以及數據質量與安全問題［40］。在制度方面，數據產權的界定、跨境數據流動等規則的缺失，限制了智慧港口和跨境物流等場景的發展。在法律法規與倫理方面，存在法律法規滯后和倫理困境。在社會風險方面，麥肯錫的研究表明，到2030年，中國預計將有1 200萬人至1.02億人的工作被自動化所取代，給傳統從業人員帶來巨大的轉型壓力［41］。基礎設施層面也存在車路協同不足和交通設施智能化改造難度大的問題。

（一）技術層面

第一，復雜環境適應能力。一是交通運輸環境復雜多變，包括不同的天氣（如暴雨、暴雪、濃霧等）、路況（如道路施工、路面破損、交通擁堵等）和光照條件。人工智能系統，尤其是自動駕駛技術，在這些復雜環境下的感知和決策能力仍面臨挑戰。在強光照射或陰影遮擋下，攝像頭識別交通標志和障礙物的準確率會下降；在暴雨天氣，雷達和激光雷達的信號可能會受到干擾，影響自動駕駛車輛對周圍環境的準確判斷。二是跨區域運輸中，不同地區的交通規則、道路標識和交通文化差異也對人工智能系統提出了更高的要求。人工智能需要能夠靈活適應各種交通場景的變化，確保在復雜的現實環境中安全、可靠地運行。

第二，數據質量與安全是至關重要的。首先，高質量的數據構成了人工智能在交通運輸領域應用的基石。但是，當前數據的采集、標注和管理流程中存在不少問題。傳感器收集的數據可能包含誤差、噪聲或缺失，而數據標注的精確度和一致性也難以確保。其次，數據安全和隱私保護是不容忽視的議題。交通運輸行業涉及大量個人和商業數據，包括乘客信息和物流運輸的貨物詳情。數據泄露將引發嚴重的安全和隱私問題。以智能網聯汽車為例，車載系統存儲了大量用戶的個人信息，一旦遭受黑客攻擊，可能導致隱私泄露和車輛被惡意控制。車聯網數據的泄露可能對個人隱私和國家安全構成威脅，因此迫切需要實施“自動駕駛數據安全白皮書”等規范。人工智能在交通領域的發展面臨數據孤島問題，跨部門的交通數據共享機制尚不健全（交管、物流、氣象數據），因此有必要推動建立國家級的交通大數據平臺。

（二）基礎設施層面

第一，車路協同不足。車路協同是實現智能交通運輸的關鍵環節，但目前車路協同的發展還相對滯后。一方面，智能道路基礎設施的建設還不完善，道路上的傳感器、通信設備等部署不足，導致車輛與道路之間的信息交互有限。另一方面，車輛與道路的信息通信標準和協議尚未完全統一，不同廠家的車輛和道路設施之間存在兼容性問題，影響了車路協同的效果。某些智能車輛無法準確接收和解析道路發送的實時交通信息，限制了車路協同應用的推廣。

第二，交通設施智能化改造難度大。現有的交通基礎設施規模龐大，對其進行智能化改造需要巨大的資金投入和時間成本。要將傳統的高速公路升級為支持自動駕駛的智能高速公路，需要在道路兩側安裝大量的傳感器、通信設備和智能監控裝置，同時還需要對道路的標識、標線等進行重新設計和規劃。交通設施智能化改造還涉及與現有系統的兼容和整合問題。新的智能設備和技術需要與舊的交通管理系統、收費系統等進行無縫對接，這在技術和管理上都是一個挑戰。

（三）法律法規與倫理層面

第一，法律法規滯后。人工智能在交通運輸中的應用發展迅速，而相關的法律法規卻相對滯后。在自動駕駛領域，對于自動駕駛車輛的上路標準、責任認定、保險制度等方面的法律規定還不夠完善。當自動駕駛車輛發生交通事故時，很難明確是車輛制造商、軟件開發者、運營商還是用戶的責任。對人工智能在交通運輸中的數據處理和使用，也缺乏明確的法律規范。這使得交通運輸企業在應用人工智能技術時面臨一定的法律風險，也制約了人工智能技術的進一步推廣。

第二，在交通運輸領域，人工智能技術的應用帶來了倫理問題，如自動駕駛技術在不可避免的碰撞事件中如何權衡保護車內乘客與行人或其他車輛。這些問題引起了公眾對人工智能應用的擔憂和爭議，以及對事故責任歸屬和人工智能算法歧視的討論。由于缺乏國際共識和統一標準，有必要制定“人工智能交通倫理白皮書”明確責任劃分原則，并確保交通資源分配的公平性和公正性，避免算法歧視。人工智能在交通運輸中的數據隱私保護也是一個重要的倫理問題。隨著智能交通系統的廣泛應用，大量的個人出行數據被收集和分析，這些數據可能包含個人隱私信息。如何在利用數據提升交通效率和服務質量時保護個人隱私不被泄露和濫用，是當前亟待解決的問題。因此，加強數據隱私保護法律法規的制定和執行，建立嚴格的數據訪問和使用權限機制，是保障公眾權益和維護社會信任的關鍵。

（四）技術鴻溝與就業層面

隨著人工智能技術的廣泛滲透，交通運輸領域的技術壁壘日益提升，傳統交通從業者正面臨嚴峻的轉型挑戰。這些從業者由于缺乏必要的技術背景和知識儲備，難以適應智能化交通系統所帶來的變革。為緩解此問題，政府與企業應加大對傳統交通從業者在培訓和教育方面的投入，助力其掌握新技術，增強其市場競爭力。亦應關注因技術革新而失業的人員，為他們提供再就業指導與支持，確保其能夠平滑過渡至新的職業崗位。鼓勵交通從業者積極參與技術創新與研發活動，共同促進交通運輸行業的智能化進程亦至關重要。面對轉型壓力，傳統交通從業者需構建“人工智能+職業技能”再培訓體系，例如蘇州實施的“AI+交通”人才專項，加強“人工智能+交通”復合型人才的培養顯得尤為迫切。

六、應對策略與未來展望

隨著新一輪科技革命和產業變革的深入推進，人工智能技術正以前所未有的速度重塑著人類社會的方方面面。在交通運輸領域，人工智能技術的應用正掀起一場深刻的變革。在“交通強國”戰略目標指引下，人工智能（AI）作為新型基礎設施的核心技術，正成為推動交通運輸質量變革、效率變革、動力變革的關鍵引擎。這一變革改變了傳統的交通運輸發展模式，也為實現交通強國戰略提供了新的理論和技術支撐。立足《交通強國建設綱要》等國家政策，結合全球人工智能交通前沿實踐，從技術革新、治理升級、生態協同三個維度，實現人工智能驅動交通運輸高質量發展。

（一）人工智能驅動交通運輸高質量發展需把握好的發展趨勢

從行業發展的角度來看，人工智能在交通運輸領域高質量發展中的核心價值體現在其提升操作效率、降低物流成本，以及增強安全性方面。通過深度分析交通數據，人工智能能夠預測并緩解交通擁堵，簡化交通規劃流程，并為綠色交通及物流提供支持。這些變革提升了運輸效率，還為實現可持續發展的交通強國目標提供了堅實的技術支持。

一方面，把握技術融合的趨勢。人工智能與區塊鏈、元宇宙的結合正在構建一個虛實互動的交通數字生態。從技術應用的角度來看，人工智能通過其感知、計算和決策能力，正推動交通管理向智能化、自動化和綠色化方向發展。在智能交通系統中，傳感器網絡實時采集交通數據，結合機器學習算法，可以預測交通流量、優化信號燈控制，并動態調整路線和調度計劃。在自動駕駛領域，人工智能技術正在推動車輛實現從感知到決策的全自動駕駛能力，為未來智能交通運輸系統奠定基礎。

另一方面，把握范式變革的趨勢。從“以車為中心”轉向“以人為中心”，通過人工智能實現無障礙出行、普惠物流等社會價值。在理論層面，人工智能與交通運輸系統的結合標志著從傳統的交通運輸工程向智能交通運輸系統的轉變，這種轉變需要跨學科的視野和方法論的支持。通過引入人工智能、大數據和物聯網等新興技術，可以構建更加智能化、動態化的交通運輸系統，從而推動交通運輸行業向更高的發展水平邁進。

（二）人工智能推動交通運輸高質量發展需遵循的邏輯框架

在全球范圍內，歐盟的《可持續及智能交通戰略》提出，到2050年，人工智能技術預計將使交通系統的碳排放減少90%［42］。我國的《“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃》也強調了高質量發展的要求，即交通行業應實現“安全、便捷、高效、綠色、經濟”五大目標［32］。實現交通強國建設目標的關鍵在于系統性思維和協同創新。交通強國戰略要求將人工智能技術融入交通行業，但這一過程需要政府、企業、科研機構以及社會各界的共同努力。通過建立開放共享的技術平臺，促進產學研用一體化，可以加速人工智能技術在交通運輸部門的落地應用。

首先是數據貫通的邏輯，通過車聯網、物聯網、衛星遙感等多源數據的融合，構建“感知-決策-控制”閉環系統，以突破傳統交通信息孤島的瓶頸。其次是算法優化的邏輯，基于深度學習、強化學習等技術，實現運力調度、路徑規劃、能耗管理的全局最優解。最后是算力支撐的邏輯，依托5G邊緣計算與云平臺，滿足自動駕駛、智能路網等高實時性場景的需求。

（三）人工智能在交通運輸高質量發展中的應用路徑探索

1.技術革新，重塑交通生產力新質態

（1）制度創新。借鑒歐盟《人工智能法案》，建立AI交通算法安全分級認證制度。制定“交通運輸數據流通管理辦法”，建立數據交易負面清單與收益分配機制。

（2）人才培養與儲備。在高等教育機構和職業院校中增設人工智能、智能交通相關學科專業，培育具備跨學科知識的專業人才。更新和優化教學內容及課程體系，增加人工智能、大數據、物聯網等前沿技術的教學模塊，確保學生掌握最新技術和理念。針對在職人員，開展人工智能技術培訓，提升其新技術應用能力。積極引進海外高層次人才和科研團隊，為交通運輸智能化發展提供智力支持和技術保障。

（3）智能基礎設施升級，構建智能交通基礎設施體系。在智能道路建設方面，鋪設傳感器、通信設備等，實現道路狀況、交通流量等信息的實時監測和傳輸，為智能交通管理提供數據支持。在智能交通樞紐建設方面，配備智能導航系統、自助服務設備、智能安檢設備等，提升旅客出行便利性和效率。

（4）推進傳統基礎設施智能化改造。在既有道路升級方面，對現有道路進行智能化改造，增設智能交通控制系統、智能路燈等設備，提升道路智能化水平。在橋梁隧道監測方面，安裝傳感器和監測設備，運用人工智能技術進行實時監測和評估，保障交通運輸安全。《交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案（2021—2025年）》要求智能管理深度應用，一體服務廣泛覆蓋，交通基礎設施運行效率、安全水平和服務質量有效提升［34］。浙江交通集團創新性提出并確立了廣義的車路協同新思路，根據測算，這種方式可有效提升管控效率，預期二次事故發生率降低15%，主線交通管制時長減少10%［43］。

（5）自動駕駛技術的規模化應用進程。自動駕駛技術正逐步從試驗階段邁向規模化應用。在出租車、公交、物流運輸等多個領域，自動駕駛車輛已開始試點運營，展現出巨大的市場潛力和社會價值。通過高精度地圖、傳感器融合、V2X通信技術等先進手段，自動駕駛車輛能夠實現精準定位、環境感知與智能決策，有效提升道路通行效率和交通安全性。自動駕駛技術還能大幅降低人力成本，推動交通運輸行業的轉型升級。隨著技術的不斷成熟和政策環境的日益完善，自動駕駛規模化應用的前景愈發廣闊。《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》明確了自動駕駛事故責任的認定標準，掃清了商業化法律障礙［38］。

（6）利用物聯網、大數據分析和人工智能算法，物流供應鏈實現從原材料采購到倉儲配送的智能化管理。智能倉儲系統能準確預測庫存需求，優化庫存水平，減少資源浪費。如京東物流“亞洲一號”智能倉庫通過人工智能分揀機器人，單日訂單處理能力達到160萬單，準確率達到99.99%［44］。智能配送系統根據實時交通狀況和訂單需求，動態規劃最優配送路線，提高配送效率和客戶滿意度。人工智能技術還應用于貨物追蹤和防偽驗證，確保物流過程的安全性和透明度。通過引入人工智能技術，物流供應鏈實現了從倉儲、分揀到配送的全程智能化管理。智能倉儲系統能夠精準預測庫存需求，自動調整庫存水平，減少庫存積壓和缺貨風險。智能分揀機器人則利用視覺識別和機器學習技術，高效準確地完成包裹的分揀工作，大幅提升分揀效率。人工智能驅動的配送系統能夠實時優化配送路線，提高物流供應鏈的效率和準確性，減少配送時間和成本，降低運營成本，提升客戶滿意度，為物流行業的可持續發展注入了新的動力。

2.治理升級，構建現代化交通治理體系

（1）精準決策。借助人工智能技術，交通管理部門能夠實時收集并分析海量交通數據，包括車流量、車速、交通事故發生率等，從而全面掌握交通狀況。基于這些數據，AI算法能夠預測交通擁堵趨勢，為管理者提供科學決策依據，以便及時采取措施優化交通流。人工智能技術還能輔助制定交通規劃政策，確保交通設施布局合理，滿足城市發展的需求，進一步提升城市交通系統的整體效能。

廣州應用人工智能仿真系統優化BRT線路，線路可節省10%的運力，公共交通資源周轉效率明顯提高［45］。

（2）安全防控。利用人工智能技術，交通管理部門能夠實現對交通安全隱患的實時監測與預警。通過智能監控攝像頭和傳感器網絡，系統能夠自動識別異常行為，如違規變道、超速駕駛等，并及時向相關部門和駕駛員發送警報，有效預防交通事故的發生。人工智能技術還能輔助交通管理部門進行事故后的快速響應和處理，提高救援效率，降低事故損失。利用智能調度系統，可以迅速調配救援資源，確保在第一時間到達事故現場，為傷員提供及時的醫療救助。

美國IIHS公路安全保險協會指出，自動駕駛可以減少34%的安全事故［46］。

（3）綠色轉型。在交通治理的綠色轉型方面，人工智能技術同樣發揮著關鍵作用。通過大數據分析和預測模型，交通管理部門能夠更精確地掌握交通流量和排放情況，從而制定更為科學合理的交通規劃和減排策略。利用人工智能技術優化公共交通線路和班次，減少私家車的使用，進而降低碳排放。人工智能技術還可以輔助推廣新能源汽車，通過智能充電網絡和調度系統，提高新能源汽車的使用效率和便捷性，進一步推動交通領域的綠色轉型。人工智能技術還能在交通建設中發揮重要作用，通過智能監測和優化施工流程，降低能耗和排放，實現交通建設的可持續發展。

3.生態協同，構建開放共享的人工智能交通創新網絡

（1）產學研用聯動。加強產學研用合作，建立高校、科研機構、企業之間的合作機制，共同開展人工智能在交通運輸中的應用研究和技術開發，加速科技成果的轉化和應用。共建聯合實驗室，為技術研發、人才培養和產業創新提供平臺。加強交通運輸企業與人工智能技術企業、傳感器制造商、通信運營商等上下游企業的合作，促進產業鏈協同發展，形成完整的產業鏈條，共同推動行業的發展。組建智能交通運輸產業聯盟，制定行業標準和規范，加強行業自律和協作，促進產業的健康發展。推廣蘇州

實施的“AI+交通”人才專項，培養兼具交通工程與AI技術的復合型人才。

設立“國家智能交通科技創新專項”，組織技術攻關，重點突破車規級AI芯片、高精動態地圖等技術。

（2）跨區域協同。人工智能賦能交通運輸高質量發展和加快交通強國建設需要從技術創新與研發、基礎設施建設與升級、人才培養與儲備，以及產業融合發展等多方面綜合施策，形成全方位、多層次的發展路徑，以推動交通運輸行業的智能化轉型和可持續發展。如長三角三省一市共建智能交通一體化平臺，實現高速公路ETC、自動駕駛測試結果互認，實現長三角區域一體化監管［47］。加強交通領域人工智能的國際合作。2022年10月，由中國牽頭制定的首個自動駕駛測試場景領域國際標準ISO 34501《道路車輛自動駕駛系統測試場景詞匯》正式發布，能夠滿足各國在開展自動駕駛測試評價相關工作時采用標準化語言描述測試場景的需求［48］。

七、結語

人工智能賦能交通運輸高質量發展是實現交通強國戰略的重要途徑。人工智能正從工具屬性升維為交通系統的“數字底座”，在微觀層面通過自動駕駛、智能調度等技術重塑個體出行體驗，在中觀層面通過驅動物流網絡、城市交通等子系統效率躍升，在宏觀層面通過支撐“全國123出行交通圈”“全球123快貨物流圈”等國家戰略目標實現。通過技術創新和制度創新的結合，可以推動交通運輸系統向更高效、更智能、更綠色的方向發展。未來，隨著人工智能技術的不斷進步，交通運輸系統將繼續以指數級的速度變革，為人類社會的整體可持續發展注入新的動力。

中國交通運輸行業人工智能政策體系已從“鼓勵探索”轉向“規范發展”，正在三個方面逐漸深化：一是立法突破，盡快建立自動駕駛產品責任法、交通數據產權法等專項法律；二是生態構建，打造“政企學研”協同的人工智能交通創新聯合體（如國家智能交通產業創新中心）；三是全球治理，主導制定ISO/TC204國際標準中的人工智能交通條款，爭奪技術規則話語權。通過技術創新與制度創新的雙輪驅動，中國有望在全球智能交通賽道實現“換道超車”。唯有堅持技術創新與制度創新雙輪驅動，方能將人工智能真正轉化為交通強國建設的核心動能，助力中國在全球智能交通競爭中占據制高點。

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［46］澤平宏觀. 中國智能駕駛報告2024：未來已來［EB/OL］. （2024-07-25）［2025-03-20］. https：//news.qq.com/rain/a/20240725A008JJ00.

［47］新浪財經. 加快內河航運高質量互聯互通 助力長三角一體化戰略實施［EB/OL］. （2025-02-10）［2025-03-20］. https：//finance.sina.com.cn/jjxw/2025-02-10/docineiypre4264233.shtml.

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The Logic Mechanism and Development Path

of Artificial Intelligence Driving Highquality Transportation Development

Zhao Guanghui

（Guizhou Institute of Modern Transportation Economics and Technology， Guizhou University of Finance and Economics， Guiyang 550025，China）

Abstract： ""In the global technological revolution and industrial transformation， artificial intelligence （AI） is reshaping the field of transportation， leading the new trend of digitalization， and becoming a key to promote highquality development in China’s transportation sector. AI optimizes supply and demand matching， reduces logistics costs， expands the scope of benefits， and fosters new transportation business models， providing empowerment for highquality industry development. This paper analyzes the technological applications， scenario innovation， and governance reforms of AI in transportation， proposes development suggestions， clarifies the implementation path of AI empowering transportation， and promotes the transformation and upgrading of the industry. This includes building theoretical foundations， guiding practical innovation， accelerating the integration of technology and industry， improving transportation efficiency and safety， cultivating highquality talents， and providing a reference for building a modern integrated transportation system.

Key words：artificial intelligence; transportation; highquality development; transportation powerhouse；public policy

（責任編輯：李 萌）