我国人工智能与交通运输深度融合呈现出“全领域渗透、场景化驱动、数据化融通、智能化赋能”的鲜明特征，对交通运输行业高质量发展产生了深层次催化效应。

交通运输部联合多部门印发的《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》，宣布启动首批“人工智能+交通运输”典型应用场景项目创建工作，围绕智能驾驶、智慧公路、智能铁路等10个方向发布第一批41个重点典型场景建设指引。这标志着“人工智能+交通运输”从顶层设计全面迈向落地实施。

近年来，我国人工智能与交通运输深度融合呈现出“全领域渗透、场景化驱动、数据化融通、智能化赋能”的鲜明特征，对交通运输行业高质量发展产生了深层次催化效应。

分领域看，在智能港口领域，广西北部湾港以人工智能融合智能调度，融合“船舶到港预测、班列开行计划、公路集疏运”等数据，自动匹配运力衔接时序、智能优化堆场堆存与集卡行驶路径，集装箱铁水联运中转停留时间压缩20%以上；在智能铁路领域，我国高铁沿线已接入5.6万路摄像机，覆盖隧道口、桥头等重点处所，通过视频和雷达融合的人工智能分析自动识别侵入轨道的人员和异物，截至今年4月份，已处置近31万条有效报警；在智能邮政领域，中通武汉转运中心完成智能化改造后，上半年月均出港快件量达7500万件，时效达标率稳定在94%以上，人力成本降低超40%……不同交通领域与人工智能融合均有亮点。

不过，一些突出瓶颈仍然需要重视。比如，在融合过程中，核心算法、高端传感器、车规级芯片等关键领域仍存在短板，跨运输方式、跨区域、跨部门数据壁垒尚需打破，数据安全、算法伦理、系统韧性等风险不容忽视，产业协同创新生态尚待优化。因此，还应采取系统性、前瞻性的举措，构建一个开放、协同、安全的融合良好生态。

强化技术攻关。核心技术是发展的基石，进一步提高融合深度，需要着力突破动态场景感知与理解、实时精准定位与导航、面向复杂环境的自主决策与群智协同等共性技术。针对车规级芯片、高端传感器等“卡脖子”环节，组织创新主体开展协同攻关，提升核心软硬件自主可控水平。加快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、运输服务、行业治理等业务领域的技术底座。引导创新资源向关键领域集聚，补上细分领域技术短板，构建自主可控、安全可靠的交通人工智能技术创新体系。

深化场景牵引。场景是“试验场”和“催化剂”。坚持应用牵引，围绕智能驾驶、智慧公路、智能铁路、智能航运、智慧民航、智慧邮政、智能建养、智慧出行服务、智慧货运、智能安全监管等重点方向，动态发布典型场景建设指引。突出民生导向，布局综合客运服务一票制、城市公共交通客流智能调度、智能路径优化管理等高频场景。

夯实数据与算力基础。数据是人工智能的“燃料”，算力是人工智能的“引擎”。加快国家综合交通运输信息平台和综合交通大数据中心一体化建设，打破跨部门、跨方式的“信息孤岛”，建立高质量数据集和公共数据授权运营机制，释放数据要素价值。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。

培育产业生态。融合新生态的构建离不开多元创新主体的协同参与。汇聚国内人工智能领域头部公司、行业企业、高校院所等各方力量，共享算力、共建语料、共训模型，培育开放融合的共赢生态。充分发挥创新主体作用，加强基础研究和应用研究，加快人工智能技术成果转化。组织开展“十百千”创新行动，加速人工智能全面赋能，大力培育交通运输未来产业。

完善治理体系。良好的制度环境是人工智能与交通运输融合新生态健康发展的保障。加快出台“人工智能+交通运输”应用安全指引，形成覆盖人工智能应用全生命周期和全业务领域的安全治理框架。鼓励企业牵头围绕新产品、新技术、新业态，在生产制造、测试评估、智能交互、运行服务等方面制定标准规范。