总体目标与要求 - 到2027年，人工智能在交通运输行业典型场景广泛应用，综合交通运输大模型体系落地部署，普及应用一批智能体，建成一批标志性创新工程 [1][3] - 到2030年，人工智能深度融入交通运输行业，智能综合立体交通网全面推进，关键核心技术自主可控，总体水平居世界前列 [1][3] 加大关键技术供给 - 开展应用技术攻关，着力突破动态场景感知与理解、实时精准定位与导航、自主决策与群智协同等共性技术，并开展行业应用技术研究 [4] - 加快智能产品创新，包括智能驾驶系统、远程驾驶座舱、智能船用设备、智能船舶、智能巡检机器人及智能搬运装卸设施设备等 [4][5] - 建设综合交通运输大模型，构建涵盖多种运输方式、贯通基础设施与运输服务等业务领域的技术底座 [5] 加速创新场景赋能 - 在组合辅助驾驶领域，支持京津冀、长三角等地区集聚创新资源，依法依规推进智能辅助驾驶技术示范应用，并探索车路云协同感知 [6] - 推动智能铁路发展，支持具身智能列车与自主协同控制系统研发，加速列车智能驾驶、群组运行控制等技术应用，提升智能运维能力 [6] - 推进智慧航运，包括港口智能感知网络建设、码头自动化改造、智能船舶自主航行系统应用及内河航道船闸智慧化升级 [7] - 发展智慧民航，推动航司航线规划、签派决策等智能辅助优化，提升航班运行智能恢复能力，并深化生物识别、智能安检等技术应用 [8] - 加快智慧邮政建设，推广智能收投设备、智能语音客服，推进自动化仓库、自动分拣等技术实现全流程智能化，推动新型快递配送设备规模化应用 [8] - 实施智能建养，加快建设交通基础设施服役性能智能监测和预警系统，推广应用轻量化智能路面检测车、桥梁巡检机器人等智能装备 [9] - 优化联程联运与智慧物流，推动综合运输服务“一票制、一单制、一箱制”，加强智慧供应链管理和智慧物流大数据应用 [9][10] 加强核心要素保障 - 统筹优化算力供给能力，加强行业算力资源统筹，依托高速公路、港口等重大交通基础设施强化算力保障 [11] - 加快高质量数据集建设，推动产学研用各方深化数据共享，建设高质量人工智能大模型训练数据集，促进公共数据开发利用 [11] - 推动泛在网络设施建设，加快建立5G、卫星通信等公共网络和行业专用网络融合的交通数据传输通道，实现交通基础设施信息自动采集 [11] 优化产业发展生态 - 提升产业生态孵化能力，推动组建交通大模型创新与产业联盟，支持建设人工智能交通运输领域重点实验室等科技创新平台 [12] - 持续完善人工智能治理机制，推动交通运输领域人工智能应用制度与标准体系建设，制定应用安全指南，布局交通大模型标准规范体系 [12] - 加快形成人才聚集效应，加快培养人工智能科技领军人才、卓越工程师，鼓励开展“人工智能+交通运输”复合型人才培养 [13]