我國人工智能與交通運輸深度融合呈現出“全領域滲透、場景化驅動、數據化融通、智能化賦能”的鮮明特征，對交通運輸行業高質量發展產生了深層次催化效應。

交通運輸部聯合多部門印發的《“人工智能+交通運輸”典型應用場景創新行動方案》，宣布啟動首批“人工智能+交通運輸”典型應用場景項目創建工作，圍繞智能駕駛、智慧公路、智能鐵路等10個方向發布第一批41個重點典型場景建設指引。這標志著“人工智能+交通運輸”從頂層設計全面邁向落地實施。

近年來，我國人工智能與交通運輸深度融合呈現出“全領域滲透、場景化驅動、數據化融通、智能化賦能”的鮮明特征，對交通運輸行業高質量發展產生了深層次催化效應。

分領域看，在智能港口領域，廣西北部灣港以人工智能融合智能調度，融合“船舶到港預測、班列開行計劃、公路集疏運”等數據，自動匹配運力銜接時序、智能優化堆場堆存與集卡行駛路徑，集裝箱鐵水聯運中轉停留時間壓縮20%以上﹔在智能鐵路領域，我國高鐵沿線已接入5.6萬路攝像機，覆蓋隧道口、橋頭等重點處所，通過視頻和雷達融合的人工智能分析自動識別侵入軌道的人員和異物，截至今年4月份，已處置近31萬條有效報警﹔在智能郵政領域，中通武漢轉運中心完成智能化改造后，上半年月均出港快件量達7500萬件，時效達標率穩定在94%以上，人力成本降低超40%……不同交通領域與人工智能融合均有亮點。

不過，一些突出瓶頸仍然需要重視。比如，在融合過程中，核心算法、高端傳感器、車規級芯片等關鍵領域仍存在短板，跨運輸方式、跨區域、跨部門數據壁壘尚需打破，數據安全、算法倫理、系統韌性等風險不容忽視，產業協同創新生態尚待優化。因此，還應採取系統性、前瞻性的舉措，構建一個開放、協同、安全的融合良好生態。

強化技術攻關。核心技術是發展的基石，進一步提高融合深度，需要著力突破動態場景感知與理解、實時精准定位與導航、面向復雜環境的自主決策與群智協同等共性技術。針對車規級芯片、高端傳感器等“卡脖子”環節，組織創新主體開展協同攻關，提升核心軟硬件自主可控水平。加快建設綜合交通運輸大模型，構建涵蓋多種運輸方式、貫通基礎設施、運輸服務、行業治理等業務領域的技術底座。引導創新資源向關鍵領域集聚，補上細分領域技術短板，構建自主可控、安全可靠的交通人工智能技術創新體系。

深化場景牽引。場景是“試驗場”和“催化劑”。堅持應用牽引，圍繞智能駕駛、智慧公路、智能鐵路、智能航運、智慧民航、智慧郵政、智能建養、智慧出行服務、智慧貨運、智能安全監管等重點方向，動態發布典型場景建設指引。突出民生導向，布局綜合客運服務一票制、城市公共交通客流智能調度、智能路徑優化管理等高頻場景。

夯實數據與算力基礎。數據是人工智能的“燃料”，算力是人工智能的“引擎”。加快國家綜合交通運輸信息平台和綜合交通大數據中心一體化建設，打破跨部門、跨方式的“信息孤島”，建立高質量數據集和公共數據授權運營機制，釋放數據要素價值。推動產學研用各方深化數據共享，建設高質量人工智能大模型訓練數據集。

培育產業生態。融合新生態的構建離不開多元創新主體的協同參與。匯聚國內人工智能領域頭部公司、行業企業、高校院所等各方力量，共享算力、共建語料、共訓模型，培育開放融合的共贏生態。充分發揮創新主體作用，加強基礎研究和應用研究，加快人工智能技術成果轉化。組織開展“十百千”創新行動，加速人工智能全面賦能，大力培育交通運輸未來產業。

完善治理體系。良好的制度環境是人工智能與交通運輸融合新生態健康發展的保障。加快出台“人工智能+交通運輸”應用安全指引，形成覆蓋人工智能應用全生命周期和全業務領域的安全治理框架。鼓勵企業牽頭圍繞新產品、新技術、新業態，在生產制造、測試評估、智能交互、運行服務等方面制定標准規范。