AI赋能交通领域首批典型场景建设指南
一、自动驾驶
（一）重型货车编队自动驾驶。
提倡打造链接“干线物流－货物装卸－能源补充”全流程的自动驾驶货运网络，在高速路和物流主干道试点基于AI的货车编队自主平稳运作，增强通道运输能力，减少物流开支。支持运用货物特性自适应装卸系统，执行场站智能化调配，达成煤炭、谷物等散货和集装箱的自动夹取、定位及装填，实现全天候高效流转。支持借助AI技术实施“车辆－站点－电网”协同、动态能源网络布局，完成自动驾驶货车清洁能源智能补充。
（二）自动驾驶系统化评测。
支持建立涵盖仿真场景－封闭场地－真实道路的全方位、多层次自动驾驶评测体系。推动制定针对各类车型、多种应用场景的测试评价标准与规范。提倡构建基于AI的极端罕见场景生成、安全边界校验与预期功能安全评测工具链，加速技术进化与可靠性确认，为自动驾驶大规模应用提供可靠、一致的评测保障。
二、智能道路
（一）道路运行状况智能监测。
推动利用高速公路ETC龙门架、通讯基站、交通监控等现有设备，集约化布置高清摄像机等路侧感应设施，结合AI技术强化多元数据融合运用，打造全天候、全要素的智能感应网络。支持构建“感应－分析－警报”全流程监测机制，应用多元感应融合技术精确辨识交通事件。支持车流态势智能预测与拥堵源头分析，自动产生疏导方案，减少事故处理时间，解决道路应急反应迟缓问题。
（二）道路信息智能服务。
结合道路状况、气象状况和交通管理等信息，智能化分析判断车辆行驶中可能的拥堵和风险变化，生成最佳路线或预警提示，及时指引车辆合理出行。提倡应用多元数据，基于AI算法向车辆实时推送个性化安全驾驶建议与路线优化信息。提倡应用AI技术赋能交通与旅游融合，动态生成并推送个性化出行信息。
（三）道路自由流收费。
推广运用“手机+”无卡快捷通行、站前预交易等模式。融合DSRC通讯数据、视频图像数据、手机信号数据、北斗定位数据等多元感知数据，优化通行车辆辨识和路径还原算法，实现车辆牌照、车型等智能辨识，提高精准度。推动应用AI技术实现收费环节特殊状况提前感知、快速处理，提升收费站点通行效率。结合收费站车辆通行数据，支持利用AI技术自动生成收费车道配置、车辆通行引导、多样化支付等推荐方案，优化支付服务感受。
三、智能轨道
（一）列车智能操控系统。
支持智能列车与协同操控技术开发。推动多智能体协同优化算法研究，支持列车群协同决策与自主运作，提升线路通行能力。推动自感知、自学习、自决策的智慧化动车装备，以及多编组列车智能驾驶、协同操控和智能能源管理等技术应用。
（二）轨道装备自主状态管理。
提倡构建基于数字孪生与机器学习的预测性维护系统，对轨道装备核心部件进行多元数据融合分析与时序异常侦测，实现亚健康状态早期警报与剩余寿命精确预估。提倡开发装备故障自生成诊断知识图谱与决策推理引擎，提升自检测、自诊断、自适应能力，最大化系统可用性与可靠性，降低全生命周期维护成本。
（三）轨道旅客智能服务。
支持部署全旅程多元智能服务系统，融合计算机视觉与自然语言处理技术，实现乘客异常行为辨识与个性化服务主动推送。支持构建车站列车一体化的动态资源调配模型，通过AI算法实时优化售票、等候、上下车、换乘等环节资源分配。提倡应用虚实融合的交互导览与异常事件智能处理系统，提升旅客出行感受与应急反应效率。
四、智能水运
（一）内河船舶编队智能航行。
推动构建基于多智能体强化学习的船舶协同操控系统，实现内河船舶编队动态间距保持与自适应队形平稳，提升通行效率。支持开发融合多元信息的实时避障决策模型，自主产生多船联合避碰路径，降低碰撞风险。支持建设水文数字孪生与多元感知融合系统，保障编队在急弯、浅水区、雨雾环境的全天候航行。开发低延时船岸通讯系统与人机共驾切换模型，实现极端工况岸基远程无缝接管，构建“自主为主、远程为辅”智能航行模式。
（二）沿海货运船舶智能航行。
推动构建基于环境感知与自主决策的智能航行系统，实现沿海货运船舶在复杂海况下的自主路径跟踪与航速优化。支持开发多元融合感知与高鲁棒性决策规划模型，应对恶劣天气、夜间航行、密集渔船等罕见场景，保障航行安全。提倡建设船－岸－云协同的智能航行支持系统，依托卫星通讯、气象大数据与海洋数字孪生技术，实现船舶状态实时监控与全局航行策略动态优化。提倡发展基于深度学习的船舶能效管理与货物状态监测系统，提升沿海货运经济性与可靠性。
（三）港口智能调配。
推进港口智能感应网络建设，提倡建设基于数据大脑的综合管理系统，加快码头设备设施数字化建设、自动化改造、智能化升级。提倡开发并应用港口智能调配模型，实现集卡智能预约与闸口无感通行。支持利用AI算法，实现集疏运资源的智能匹配与动态优化。提倡开发港航一体化智能调配系统，实现堆场、码头、锚地之间作业计划的统筹编制、动态更新和协同调配。提倡开发“港口数字孪生+AI辅助决策”等智能体，提升港口效率、服务、安全等综合智能化水平。
（四）水运智能运营。
支持构建基于大数据与AI的水运运营一体化智能决策系统，打通物流、资金流与信息流隔阂。提倡利用机器学习与知识图谱技术，对水运物流数据进行深度挖掘与智能分析，实现市场需求预测、运力动态调配与最优航线规划。提倡开发基于多元数据融合的跨境贸易真实性核验引擎，自动化完成信用证、提单、检验报告等单证的智能审校与风险辨识。推动建设基于区块链与智能合约的电子单证系统，实现提单、装箱单、舱单等港航单证的链上签发、传输与核销。
（五）航道智慧服务。
推进航道智能感应网络建设，开发基于多元数据融合的航道智慧运行监测预警系统，实现航道养护尺度等重要航道信息的动态发布。推动构建基于AI的通航建筑物联合调配与安全监管系统，提升运行效率和安全水平。建设内河高等级航道电子航道“一张图”，实现基于电子航道图的船舶导助航信息服务。探索建设“AI+”航道服务体系，提升船舶引航、船桥防碰撞、港口前沿专用航道服务能力。
（六）航道智能养护。
提倡应用AI技术融入多元传感数据，实现航道、整治建筑物、通航建筑物状态智能监测预警与设备设施故障诊断。深化应用无人机巡航联动智能工作船舶等，自动排查、辨识隐患并提示报警，提升养护巡查效率。
（七）智慧航海保障。
开展“AI+交通运输”航海保障实践，构建现代化航海保障体系，拓展船舶智能航行、支持商渔船共治、新业态建设等航海保障应用场景。
五、智慧航空
（一）航空场站智能运行管理。
提倡构建机场全域感知与智能决策数字系统，实现运行保障节点的全流程动态监控与协同调配。支持部署基于AI的航空器与货物智能装卸系统，实现无人化装备精准辨识定位与自主作业。提倡建立跑道、廊桥等设施健康状态的物联网监测与预测性维护模型，提前预警并生成维修方案。支持开发机场安全风险多元智能防控体系，实现对道面异常状况、跑道侵入、无人机及鸟情等安全隐患的主动发现与智能处理，全面提升机场安全与运行效率。
（二）智能航空旅客服务与安检。
支持构建“一脸通行”全流程无感服务系统，深化多元生物识别技术在值机、通关、登机等环节的应用。支持智能安检技术在安检环节深度应用，加快推进AI辅助判图在安检环节的应用。部署基于AI的旅客服务机器人及虚拟助手，提供个性化登机引导、航班动态实时提醒及智能问答服务。推广行李全流程追踪与自动化管理系统，应用视觉辨识等技术实现行李高效分拣、精准定位与智能托运，显著提升旅客出行感受与行李处理可靠性。
（三）低空智能运输。
推动建设智能化低空融合基础设施，部署基于AI的空中交通态势感知与高精度导航增强网络，支撑航空器智能路径规划与实时冲突消解。拓展垂直起降航空器与无人机在短途运输、空中游览等场景应用，开发智能任务分配与多机协同控制算法，提升服务可靠性。推动城市空中交通运行数字孪生系统建设，优化空域资源配置与流量调配，实现低空运输系统安全、高效发展。
六、智慧邮递
（一）智能分拣与安检。
支持邮件快件分拣设备智能化升级，充分利用物联网与机器视觉技术，实现邮件快件自动辨识、精准定位与无人化搬运设备的智能调配，进一步提升分拣效率。提倡加大智能安检系统推广应用力度，提高智能安检设备占比。
（二）无人配送。
提倡在住宅区、商业区、产业园、有条件的农村地区等场景部署基于AI的无人快递车集群调配系统，实现订单动态分配、路径实时规划与多车交通流协同优化。统筹规划无人快递车、快递无人机、快递无人重卡、快递无人仓及无人驿站等无人快递技术装备及设施应用场景。支持应用强化学习算法，提升车辆在复杂城市环境中的交互决策与长期续航能力。构建“车－柜－桩”协同运营与动态补电网络，依托物联网和运筹优化方法实现能源智能调配与基础设施高效复用，有效破解“最后一公里”运力碎片化与人力短缺难题。支持在有条件的地区，拓展寄递无人机应用场景，提升服务质效。
（三）智能路径优化管理。
提倡构建基于大数据和AI算法的骨干和末端网络智能路径规划与调配系统，实现海量寄递业务与动态路况下的实时路径规划与多目标决策优化。支持应用机器学习和时空预测技术，精准预估揽投时效、交通拥堵与节点通行能力，为路径动态调整提供依据。推动发展协同决策与多车分布式调配优化模型，实现区域内整体揽投效率最优、资源消耗最低，显著提升物流运输时效性与服务满意度。
（四）智能安全监管。
构建基于AI的视频智能巡检系统，实现暴力分拣、异常作业等疑似违规作业行为的远程安全监控。构建覆盖寄递全流程的行政执法智能辅助系统，实现执法检查、违法取证、行政处罚、执法文书自动生成等执法流程智能化处理，提升执法效率与监管效能。
七、智能建造养护
（一）智能勘察与设计。
提倡采用AI自动线形生成技术，集成地质勘探数据、环境参数与规范库，辅助规避地质风险，实现线形最优。提倡采用AI技术融合激光雷达点云、无人机巡检等数据，自动生成桥梁、隧道等基础设施三维模型，实现基础设施设计的数据驱动。支持采用AI技术实现多元信息融合，实现勘察报告、设计图纸、设计报告自动生成、复杂工程三维模拟自动分析、勘察设计历史数据挖掘等功能，强化对复杂地质条件、气象及水文分布变化等高风险灾害区域的研判，做好科学安全选线、多通道布局论证和多走廊比选。
（二）基础设施智能施工。
提倡推广无人化施工装备集群协同作业，实现公路交通基础设施施工实时感知与自适应调节。推动工程数字孪生、智能预警装置、AI大模型等技术应用，探索实施大数据智慧辅助管理，实现工程施工现场质量安全动态监测和主动预警。提倡应用环保智能管控系统，采用AI调配模型，开展施工进度智能监管、违规施工行为监管、物资智能监管等智能化监管，实现施工过程全要素数字化管控，保障施工安全。
（三）智能巡检与养护。
推广无人机集群智能巡检系统在公路、港口、航道等场景应用示范。推广应用AI技术，融合多元传感数据，实现路基、路面、桥梁、隧道病害和交通标志标线破损等自动辨识，以及桥梁、隧道、边坡智能监测。推广应用养护决策智能体，结合历史数据与性能预测，自动生成个性化、最优化的养护策略。
八、智慧出行服务
（一）综合客运服务一票制。
支持构建基于AI的出行即服务（MaaS）一站式票务系统，实现多模式出行服务的智能联程规划与无感票务集成。提倡应用大数据与AI算法，为旅客动态生成时效最优、成本最低、舒适度最高的个性化综合出行方案。建立跨运输方式的客票清分与结算智能合约系统，实现资源高效协同与收益精准分配，显著提升旅客全程出行效率与一体化服务感受。
（二）智能旅客运输组织。
支持采用AI技术实现城际客运出行需求的动态预测与运力资源的精准匹配。支持构建城际客运智能票务系统，实现跨运营商票务整合、智能推荐与便捷购票。提倡探索应用大数据分析与智能算法，优化城际客运票价策略与动态组合。支持利用AI技术，提供车辆全程可视化追踪、异常预警与智能客服服务。
（三）城市公共交通客流智能调配。
提倡利用AI、大数据等技术，加强城市公共交通客流实时分析研判，动态匹配客流优化组织调配，推动城市公共交通智慧运营。
九、智慧货运
（一）智慧供应链管理。
提倡构建端到端全链路智能供应链协同系统，实现采购、生产、仓储、运输、销售各环节数据贯通与优化决策。支持应用大数据与AI技术，实现市场需求精准预测、库存动态优化与物流自主调配。提倡发展基于区块链与智能合约的多主体可信协作网络，确保供应链全程透明可溯与履约风险智能管控，全面提升供应链响应速度、资源利用效率和系统抗干扰能力。
（二）综合货运服务一单制。
支持构建贯通“铁－公－水－空”的多式联运全程电子化运单系统，实现一单托管、全程可溯与智能履约。支持应用区块链与物联网技术，确保运单数据不可篡改、货物状态实时感知与运输资源透明协同。提倡发展基于AI的智能调配与路径协同优化模型，自动生成最优运输组合方案，推动构建“一次委托、一口报价、一单到底”的集约化货运服务新模式。
（三）智能多式联运。
支持构建基于数字孪生与AI的多式联运协同调配与智能合约系统，实现不同运输方式间运力、舱位等精准匹配与动态协同。提倡构建跨方式、全流程的智能调配与自动履约模型，实现运输资源自主适配与作业流程无缝衔接。提倡建立基于区块链的联运数据共享与可信互操作机制，保障多方协作可信可溯、责任清晰与利益公平分配，提升运输链条的可靠性、效率与集约化水平。
（四）枢纽智能协同运行。
推动机场、港口、铁路站、公路港等枢纽资源优化。支持应用多智能体强化学习与运筹优化算法，实现跨枢纽货物转运、存储与运输能力的实时匹配与自主决策。支持建立枢纽集群运行数字孪生系统，精准模拟和预测流量波动与设施瓶颈，实现异常事件的智能预警与协同应急处置，显著提升综合交通网络整体效能与韧性。
（五）智能运输规划与调配。
融合交通、天气等多元数据，利用AI技术，为物流运输动态规划最优方案。提倡在城市货运调配系统中开发并应用智能运力预测模型，基于实时路况、历史数据与订单需求，实现车辆与司机的最优动态匹配。支持利用AI技术，提供货运全程可视化追踪监测，当出现突发状况或异常预警时，能够及时响应，动态调整调配方案。
十、智能安全监管
（一）公路自然灾害监测预警。
构建基于多元感知数据与AI的公路自然灾害监测预警系统，实现边坡塌方、路面损毁、团雾结冰等风险源的自动辨识、动态评估与预警预报。提倡开发并部署基于AI的灾害快速评估系统，实现灾情范围、等级与影响路段的分钟级精准判定与可视化呈现。支持开发融合数字孪生与强化学习的应急决策推演模型，实现对多情景预案的智能仿真与处置方案自主优化，有效提升公路安全韧性水平。
（二）海上智能救援。
支持构建“空－天－岸－海－潜”一体化智能海上救援协同指挥系统，推动提升搜救力量的可视性、调配指挥的智能化水平，强化跨部门协同联动。支持应用多智能体强化学习与集群控制算法，优化无人机、无人艇、无人潜航器等智能装备协同搜索、目标定位与应急救援任务自主执行。提倡建立海上危险品泄漏、船舶碰撞等重大险情的智能推演与辅助决策系统，依托大数据与情境认知技术动态生成最优救援方案，进一步提升海上突发事件响应速度和处置效率。
（三）交通运输网络和数据安全防护。
构建基于AI的交通运输网络与数据安全智能监管系统，实现部、部属单位、关键信息基础设施及重要数据安全状态实时感知、网络攻击行为智能检测与数据异常访问动态预警。提倡开发融合知识图谱与深度学习的多元威胁情报分析系统，实现对新型网络威胁的精准辨识与溯源反制。支持建立面向数据分级分类的安全合规评估与隐私计算保障体系，推动重要数据安全共享与可信利用，显著提升行业网络安全防护水平和数据治理能力。
（四）城市轨道交通智能安全监管。
支持建设设施设备全生命周期管理系统，通过AI大模型精准辨识预测设备性能退化与故障风险，提升设施设备风险隐患治理水平。支持构建城市轨道交通安全保护区智能监控系统，综合利用智能化无人机、巡检机器人等实现巡检路径自主规划、环境态势精准感知与入侵行为智能辨识，形成全天候、全覆盖的保护区安全防护网络。
（五）智能水上交通安全监管。
大力推进智慧海事建设，推进智慧交管、智能卡口建设，推进客船、危险品船舶安装船舶智能监控设备，开发重点船舶智能监控管理系统，实现船舶安全风险智能预警预报。研究智能船舶运营数据智能监测分析算法和模型，实现异常数据和安全风险监测预警。
（六）数智化执法。
构建基于多元执法数据与AI的交通运输综合行政执法系统，实时汇聚、整合分析执法人员、行政检查、办理案件、监管对象等交通运输执法相关数据。提倡应用数智化执法信息系统，实现违法行为智能辨识、案件线索自动抄告、指挥调配一体协同、行业风险提前预警、执法行为实时监督、培训考核智能组织等功能。支持开发执法运行监测大模型，对执法案件类型、数量、领域、区域、时效、合规性等指标进行动态感知与多维度研判，深度梳理行业运行规律、查找存在问题、预测运行趋势，为行政决策、行业监管、优化服务、权力监督、应急保障提供支撑。
（七）智慧化财审监督。
以防控经济风险为目标、促进业财融合为导向，以完善内部控制为抓手，构建全方位、多层次的智能财审监督体系。综合利用大数据分析、AI等技术构建智能财审监督模型，实现实时监控、动态预警、及时反馈，自动辨识异常情况和潜在风险，做到风险早发现、早预警、早处置，推动财审监督向预防型、智慧型、贯通型转变。
（八）重大危险源管控。
健全交通运输安全生产重大危险源线上线下安全监管体系，完善提级管控模块数据报送、统计分析、智能核对等功能。提倡加快重点领域业务系统与提级管控功能有机融合，强化业务系统现场感知功能建设，加快建成可感知、可视频、可调配、可反馈的数智化重大危险源管控系统。推进重大危险源部、省、市、县和企业五级动态监测预警系统上下联动、协同贯通。