五部门联合印发“AI+交通”行动方案 2030年开放一批高价值应用场景

　　”典型应用场景创新行动方案》（以下简称“《方案》”）提出，到2030年，开放一批高价值应用场景，形成一批高水平算法模型，涌现一批“

　　北京市社会科学院副研究员王鹏在接受记者采访时表示，《方案》的出台，是落实“人工智能+”国家战略的关键举措，从顶层设计层面为行业划定了清晰的发展路线图，标志着我国“AI+交通”发展进入全面加速的新阶段。

　　《方案》明确，以“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”为路径，稳妥有序推进“人工智能+交通运输”规模化创新应用，服务构建智能综合立体交通网，助力交通运输一体化融合、安全化提升、数智化升级、绿色化转型。

　　王鹏表示，“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”这套全链条闭环路径，针对性解决了行业长期存在的诸多痛点。例如，过去很多AI试点停留在演示阶段，技术研发没有锚定真实业务痛点，这套路径以场景验证作为中间核心环节，用真实交通场景检验技术实用性，避免技术“悬浮”。同时也解决了产业碎片化、难以规模化的痛点，闭环设计打通了从实验室技术到大规模落地的转化通道，推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，培育出一批可复制的智能装备、服务模式和产业形态，避免试点“遍地开花却难以推广”的困境。

　　在重点任务布局上，《方案》提出，聚焦智能驾驶、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，围绕路网运行状态智能监测、铁路装备自主健康管理、船舶编队智能航行、航空旅客智能安检、邮件快件智能分拣、基础设施智能巡检、海上智能救援、数智化执法等典型应用场景开展试点示范，广泛凝聚各方面创新主体力量，营造“千帆竞渡、百舸争流”的浓厚创新氛围，持续拓展人工智能技术在交通运输领域的应用广度与深度。

　　谈及《方案》的出台对交通运输行业实现数智化升级的推动作用，王鹏表示，《方案》打破了过去行业数据分散、技术与业务脱节的瓶颈，通过统筹算力财经热点、数据、网络等核心要素，构建交通运输大模型作为统一技术底座，推动人工智能在公路、铁路、、民航、邮政等全运输领域深度渗透，实现从单点智能化向全链条数智化的整体跃迁。

　　在智能驾驶方面，《方案》明确，开展智能驾驶“端到端”大模型研发与测试。面向公路货运、园区运输、短途接驳等不同类型场景，开展智能测评技术研发与验证，探索建立虚实结合的智能化测试场。聚焦矿产、集装箱、粮食等大宗货物干线运输场景，开展智能驾驶技术集成应用验证，推进货物运输技术性降本提质增效。

　　《方案》强调，引导人工智能技术优先应用于工作环境差、危险度高的应用场景，对智能驾驶、无人配送等智能技术及应用，加强就业影响评估和监测预警，审慎把握其应用节奏、范围和力度，尽可能减少对从业人员的冲击。

　　王鹏表示，在应用先进技术推进降本增效的同时，可从多维度构建缓冲机制，降低对传统从业人员的冲击。一方面，可以建立动态评估与节奏管控机制，严格落实就业影响评估制度，针对不同场景的替代风险分级确定技术推广节奏，在货运驾驶、末端配送等替代风险较高的领域，优先推广“人机协同”模式而非直接全替代，给传统岗位留出转型缓冲期；另一方面，可以面向货车司机、快递员、传统运维人员等群体，推出适配性强的AI技能培训课程，帮助其转型为智能驾驶安全员、无人设备运维员、智能调度辅助人员等新岗位，将传统从业者的行业经验与AI技术能力结合，实现“赋能而非替代”。此外，还可以引导就业友好型技术研发，通过政策补贴、资源倾斜，鼓励企业优先研发增强劳动者能力的AI技术，而非单纯以替代人力为目标的技术，让智能工具成为传统从业人员的“能力放大器”，而非岗位替代者。五部门联合印发“AI+交通”行动方案 2030年开放一批高价值应用场景