AI赋能交通：全国公路智能化部署全景

近期，交通运输部等五部门联合发布《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》。业界专家解读认为，该方案标志着“AI+交通”正从单点技术验证转向全面系统化推广的新阶段。随着十大重点方向应用场景加速落地，AI技术将深度改造交通基础设施的规划、建设、运营与服务体系，为交通强国战略提供强劲动力。

在涵盖交通运输各领域的整体布局中，公路交通凭借覆盖广、承载大、场景多的优势，成为本次AI创新应用的核心领域。本文聚焦公路行业，系统梳理国家政策要点与各省份实施方案，呈现“AI+公路”从顶层设计到基层实践的完整图景。

2025年8月21日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。意见明确，到2027年，实现AI与6大重点领域深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，AI在公共治理中的作用显著增强，AI开放合作体系不断完善。到2030年，AI全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为经济发展重要增长极，推动技术普惠和成果共享。到2035年，全面进入智能经济和智能社会新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。

2025年9月22日，交通运输部、国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局、国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局联合发布《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》。意见提出，到2027年，AI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“AI+交通运输”标志性创新工程，AI成为引领交通运输创新发展的重要动力。到2030年，AI深度融入交通运输行业，智能综合立体交通网全面推进。智慧交通与智慧物流领域关键核心技术实现自主可控，总体水平位于世界前列，培育一批新产业、新业态，形成较为完备的交通领域AI治理体系，引领交通运输高质量发展和高水平安全迈上新台阶。

其中，公路交通领域主要涉及以下内容：

加大关键技术供给：

加快智能产品创新。强化公路高性能夜视监控、结构检测等新技术、新装备研发应用。

加速创新场景赋能：

组合辅助驾驶。利用高速公路ETC门架等既有设施，探索采用多杆合一、多感合一等模式，科学布局车路云协同感知、控制设备与系统，改善公众出行体验。

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，组织实施重大灾害智能管控处置技术创新工程，形成智能监测、预警、响应、管控成套技术方案，逐步实现重点基础设施全覆盖。推广应用轻量化智能路面检测车、桥梁巡检机器人、水下探测机器人、智能疏浚装备等。推进AI技术在交通基础设施建设施工、日常巡查、检测监测、病害诊断、技术状况评定、养护决策等应用。鼓励采用智能测量、众源水深等技术，实现道路高精度地图和数字航道自动生成、动态更新。鼓励应用装配式桥梁、码头等工程结构部品部件智能化生产技术，提高工程作业效率。

加强核心要素保障：

统筹优化算力供给能力。依托高速公路、港口、交通枢纽等重大交通基础设施，因地制宜强化算力保障。

2026年6月4日，交通运输部、国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、中国国家铁路集团有限公司印发《“AI+交通运输”典型应用场景创新行动方案》。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“AI+交通运输”新基础设施、新技术装备、新服务模式、新产业形态，AI更加有力地引领交通运输高质量发展和高水平安全。

该方案公布了《“AI+交通运输”典型应用场景建设指引（第一批）》。其中，公路交通领域主要涉及以下内容：

智慧公路：

公路运行状态智能监测

公路信息智能服务

公路自由流收费

智能建养：

智能勘察与设计

基础设施智能施工

智能巡检与养护

智能安全监管：

公路自然灾害监测预警

交通运输网络和数据安全防护

在国家层面明确首批41个重点场景的基础上，11个省份迅速响应，密集出台省级实施“AI+交通运输”专项方案。各地立足自身交通特征，围绕智慧公路、智能建养、路网监测、自由流收费等核心方向，因地制宜规划落地场景与实施路径，公路领域成为此番AI部署的“主战场”。

11省份发布文件情况

加速创新场景赋能，深化“AI+”交通运输各领域创新应用，谋划公路、港航、运输服务、低空交通、行业治理、安全应急6类17项落地应用场景，明确4方面9项工作举措，为行业数智化升级提供实施指引。一是加大核心要素供给，优化算力供给能力，夯实数字底座根基；二是加快智能模型研发，建设高质量数据集，构建交通运输垂域大模型；三是加强关键技术攻关，研发智能装备，开发智能辅助驾驶技术；四是促进产业融合发展，释放数据要素价值，完善创新平台体系，开展创新应用试点示范。

明确了夯实交通运输AI数字基础、智能建养、运输服务、行业治理、智慧机场、智慧邮政六方面16项重点任务，涵盖了智能养护、自动驾驶、智慧物流、智能执法、路网监测、机场无感通行等多个场景领域，持续推动AI引领自治区交通运输行业高质量发展。

深化“AI+智能建养”创新应用

推动AI赋能公路智能建造。有序推广智能建造技术、智能施工工艺，促进AI、数字孪生、5G通信、智能机器人、工业软件等新技术在公路智能建造方面的融合应用，推动“北斗+物联网+BIM+大数据”技术体系在交通基础设施规划、设计、施工、运维等全生命周期的集成应用，辅助工程设计人员完成智能化路线比选、桥涵智能化布置及结构智能化设计等工作。推动智慧工地建设，部署多维多感知设备，整合人员定位、设备状态、环境参数（噪声、扬尘）等数据，实现异常快速响应处理。在公路建设阶段植入物联网感知芯片，建立道路资产数字档案。鼓励企业应用装配式桥梁等工程结构部品部件智能化生产技术，提高工程作业效率。

深化AI赋能公路养护管理。推进AI技术在交通基础设施日常巡查、检测监测、病害诊断、技术状况评定等应用，推广应用轻量化智能路面巡查车、桥梁巡检机器人、隧道巡检机器人、高边坡监测无人机等装备，开展桥梁结构健康监测，通过“无人机+北斗+AI”“雷达+北斗+AI”等公路智慧巡检模式，精准识别路面破损、抛洒物、路况异常及边坡隐患等路面常见病害类型和突发事件，打造立体化道路巡检新形式，提升公路养护效率。探索建立基于大数据的预防性养护决策支持系统，围绕公路养护需求，整合无人机、检测车、物联网传感器等自动化采集数据，构建长周期路面性能退化预测与养护成本-效益模型，优化养护方案与资源配置，建立养护科学决策体系。

深化“AI+行业治理”创新应用

加强AI赋能路网运行监测。强化公路重大灾害智能管控处置技术研究，形成智能监测、预警、响应、管控成套技术方案，逐步实现重点基础设施全覆盖。完善路网运行监测预警功能，补充完善视频图像、交调站、气象监测设施，实时掌握路网运行状态，提升交通流量动态监测与异常事件智能识别效能。推进与公安交管、气象部门的应急指挥信息互联互通，建立跨部门预案协同更新与联动处置机制，实现路网运行状态可视化监控与应急指令精准发布。加强“两客一危”车辆智能视频终端应用，提升主动安全防护能力。

力争到2027年，打牢“数智底座坚实、数据合规共享、算力供给充裕、安全稳定运行”的AI发展根基，建成一批以数据和模型为支撑的智慧化应用场景，公路水路基础设施数智化水平显著提升。力争到2030年，形成“智慧场景全业态覆盖、应用创新活力迸发、保障机制健全高效”的吉林交通AI发展体系。打造具有季冻区交通路网特色和车路协同特点的“吉林样板”，为全国交通运输行业数智化转型提供可复制、可推广的实践经验。

推动“AI+智慧公路”韧性提升

推动智能建造技术研发与应用。推动AI技术与“BIM+GIS”数字孪生、物联网深度融合，打造预制梁场智慧管理系统，实现对梁场生产的智能优化及质量、安全的精准管控。运用计算机视觉，建立人车冲突智能评估模型，实现大型建设综合厂区的人车自动识别、安全距离监测和主动预警，切实保障大型建设综合厂区人员安全。

提升基础设施智能安全监测能力。构建全覆盖基础设施安全预警体系，对高边坡、桥梁、隧道等关键部位形成融合传感器、光纤探针、北斗定位等技术的多源感知网络，确保感知网络在寒区稳定运行，利用智能算法提升复杂工况下的实时数据采集与风险研判水平，通过分析道路基础设施实时结构状态、环境荷载、交通信息等监测数据，构建动态基础设施韧性指标体系，进行智能分析，快速评估结构健康状态，实现结构性能智能预测分析。在车辆、无人机上搭载高清摄像头采集季冻地区基础设施表观结构病害图像，开展病害智能识别，实现表观结构病害的自动检测、精准识别与定位，生成分析报告，提升安全监测效能。

提升公路养护智能巡查预警效能。在高速公路、国省干线重点路段部署AI视频分析设备、自动巡查设备，开展无人机定期巡检，采集车载传感器数据，实现季冻地区路面病害、路产损坏、交通事件、气象状况等情况的自动识别与预警，缩短事件处置响应时间。推动AI技术与公路养护结合，通过数据分析，对路面、桥梁等公路沿线资产开展动态识别、分类与记录，预判使用寿命，为养护决策提供科学支撑，推动养护管理向高质量、高效能升级。

提升公路智能管理及服务水平。探索在现有业务系统中新增集成AI能力，实现事件智能分级分类处置、恶劣天气主动防控等功能，推动交通管理从“流程驱动”向“智能驱动”转型。在服务区推广数字人应用，构建24小时在线智能服务体系，线上提供实时信息查询与预约服务，线下通过交互屏实现互动引导，并接入员工培训系统助力提升应急服务能力，实现线上线下服务闭环，提升服务效率与用户体验。

探索公路具身智能机器人应用场景。针对季冻地区建造施工场景，研发高速公路施工预警机器人，集成毫米波雷达测速与视频AI识别技术，实现对车辆越界的实时感知、及时告警，自动生成事件记录与影像证据，节约人工成本，提升施工安全水平。针对服务区场景，研发集室内清扫、室外巡检、游客人机交互及文旅拓展功能于一体的多功能机器人，以智能化手段提升服务区运营效率与游客体验。此外，探索具身智能机器人在协助引导治超称重、公路高危部位养护质量监管等场景的应用。

推动“AI+车路协同”创新示范

推动“车路云一体化”示范应用。依托吉林省公路交通数字化转型升级项目与长春市“车路云一体化”项目，以支撑ETC与C-V2X双技术路线协同、强化多场景信息整合与产业数字化赋能、提升G1京哈高速四平至拉林河段、G12珲乌高速公路长春东至龙嘉机场段等路段关键信息协同发布能力为建设目标，推动“车路云一体化”技术落地示范应用。采用ETC车路协同、C-V2X“车路云一体化”、云云对接等数据联动组合方式，建设通用数据对接能力，形成融合发展合力，进一步积累技术应用经验，探索智能网联汽车与智慧公路联动模式，为后续“车路云一体化”的规模化推广奠定基础。

坚持创新驱动、应用牵引，立足江苏省交通运输行业数字化转型实际需求，以推动AI在交通运输全过程融合应用为核心方向，构建“要素保障到位、场景覆盖全面、创新效能突出”的发展体系。到2027年，AI贯穿交通运输“建管养运服”全过程，形成100个示范性强、体验度高、带动性广的典型应用场景，20个行业应用垂直大模型，1个行业可信数据空间。到2030年，实现从“点上突破”向“面上成势”转变，打造全国领先的AI融合应用示范省。

“AI+普通公路”

加强公路网运行监测。结合普通国省道公路数字化转型项目，在国道312线、国道345线、国道228线开展路网交通数据挖掘和综合应用，构建“交通+视觉感知”模型，集成路侧视频与雷达、无人机航拍、气象传感器等多源数据，实现路面抛洒、路侧堆积、交通拥堵等公路异常事件识别及交通流量监测，进一步提高路网运行的感知精度与效率。在南京试点开展基于交通视频的AI研判处置，通过视频轮巡等新技术，融合深度学习与多模态大模型，实现重点路段交通异常事件主动识别、智能研判和自动处置。

数据驱动公路养护决策。建立数据驱动的公路智慧养护决策系统，应用自动化采集、智能检测设备，构建路面综合养护决策模型。推进路面裂缝等病害AI自动识别技术规模化应用，为养护工程方案提供决策依据。

“AI+高速公路”

推动AI赋能高速公路建设。加大人工智能在高速公路建设管理的全过程应用，打造新一代智能建造模式。探索无人机正射影像勘察设计技术应用，推动“BIM+AI”正向设计；开展施工自动反馈控制、高危作业替代技术研究，深化自动焊接轨道机器人、无人电动装载机、智能化无人塔吊、无人摊铺等新装备应用；推进多模态视觉AI算法技术与日常自主巡检、安全隐患动态识别及智能处置等管控措施融合，构建智慧工地、施工动态数字孪生模型等应用场景。

打造高速公路智能客服系统。建设“全渠道接入+多模态交互”的智能服务体系，整合高速公路咨询热线、移动应用、微信公众号等全渠道交互数据，构建多模态AI客服中枢平台，部署语音识别、意图理解等模块，提升响应效率。开发智能工单分拣系统，关联历史记录与处置方案库，针对高频问题提供自动化解答和标准化处置指引，生成服务满意度AI评价报告，推动客服质效提升。

建设AI化无人收费站。打造“云边端”三级架构，实现全车型无感通行。在云端融合全路网通行车辆历史数据，形成含车牌、车型、历史轨迹信息的千万级车辆画像数据库，动态更新车型库，解决车型识别难题。构建收费站流量预测模型，预判车流高峰，动态调整车道开放策略，提升高峰时段通行效率。

建立高速公路事件快速响应机制。依托视频加密工程，完善“云边端”一体化路网交通事件监测体系，推广“AI平方视频监测预警平台”，融合多元算法实现交通异常事件的实时智能检测。研发路网智慧管控大模型，动态生成大流量、交通事故、恶劣天气及占道施工等场景的分级管控策略。探索构建桥梁“视频+结构”监测体系，依托现有视频监控设备，利用AI技术逐步实现异常事件的自动识别与高效处置；基于结构监测数据，探索桥梁病害发展规律，建立模型实现养护方案推荐、辅助养护决策，推动桥梁管养向数字化转型。

2026年6月12日，江苏省交通运输厅发布《关于征集江苏省“AI+交通运输”服务商的通知》，面向全社会公开征集优质“AI+交通运输”领域服务商，建立省级“AI+交通运输”服务商资源池，为江苏省交通运输行业数字化转型、场景创新等提供优质资源支撑，并将在“AI+交通运输”路演会上发布。

征集范围

智能路网与公路交通：

公路路况AI智能识别、交通流量大数据分析、路网运行监测预警、道路智能巡检、智慧养护管控、车路协同系统建设与技术服务。

到2027年，AI在全省交通运输领域典型场景加速应用，交通运输大模型在行业治理领域率先部署，打造5个以上标杆示范场景，建设8个以上高质量数据集基地，研发应用20个以上典型智能产品，交通运输算力、数据、模型基础底座进一步夯实。到2030年，AI成为引领全省交通运输创新发展的重要动力，形成较为完备的交通运输领域AI应用与治理体系，为交通强省建设提供有力支撑。

“AI+公路”

深化大模型技术在交通流量预测与调度优化上的融合应用，提升拥堵预警、应急救援和公众出行服务的辅助决策能力。发展复杂交通环境感知与车路协同技术，提升恶劣天气、大流量、故障事故等场景的安全事件自动识别与响应水平。推广智能无人收费站和智能收费稽核的全路网应用，探索公路自由流智能收费。支持智慧服务区、智慧隧道建设。优化机电设备全生命周期智能管理。

“AI+建养”

推动交通基础设施智能建造装备规模化应用，推广无人摊压机群协同施工。推动AI技术在交通基础设施勘察设计、建设施工、巡检监测、病害诊断、养护决策等全生命周期的应用。支持交通基础设施服役性能智能监测和预警系统建设，深化智能检测技术在公路、船闸、水下结构物等基础设施养护环节的应用，推广应用具身智能养护作业装备。

力争到2030年，交通运输与AI深度融合，初步构建协同联动、多跨融合、精准有效、规模成片的“交通AI体系”。大模型等新一代AI技术在智慧公路、港航、运输服务、执法等重点领域广泛应用，行业数字化、智能化水平显著跃升，标准规范、数据要素、信息安全“三位一体”的支撑体系逐步健全，率先在全国形成交通基础设施数字化与智能装备产业集群化发展格局，打造可复制推广的“山东模式”，为全国交通智能化转型提供示范样板。

深化“AI+智慧公路”创新应用

加强AI赋能路网运行监测。提升交通流量动态监测与异常事件智能识别效能，支撑拥堵成因分析、交通事故快速定位及应急资源调度需求预测。增强“云边端”协同计算能力，在拥堵多发路段、枢纽互通等重点区域部署智能边缘设备，提升复杂环境下的实时感知与决策水平。探索建立恶劣天气、重大交通事故等典型场景应急推演模型，动态优化分级管控策略。推进与公安交管、气象部门的应急指挥信息互联互通，建立跨部门预案协同更新与联动处置机制，实现路网运行状态可视化监控与应急指令精准发布。

深化AI赋能公路养护决策。推进数据驱动的公路智慧养护，整合无人机、检测车、物联网传感器等自动化采集数据，构建长周期路面性能退化预测与养护成本-效益模型。推进路面裂缝、路基沉降等病害AI自动识别技术应用，建立养护科学决策体系，优化养护时机与方案。强化资源智能配置，优先保障高边坡、沉降区等重点路段。

推进AI赋能路网运营管理。深化车路协同与智能交通流调控技术应用，在大流量路段部署AI协同控制系统，通过可变限速、匝道控制、车道级诱导等手段提升通行效率。推广自由流收费与AI稽核技术，利用车辆特征识别、路径还原算法，开展超限车辆精准稽查。推进服务区数字化建设，提升车流监测管理、能源补给监测能力、服务状态信息发布等功能，提升管理能力和服务水平。

2026年6月23日，山东省交通运输厅发布《关于组织开展2026年AI+交通运输“十百千”创新应用场景“揭榜挂帅”工作的通知》，围绕十大领域、50个任务方向，面向全省交通运输行业，广泛征集“AI+交通运输”创新应用场景项目。

山东省“AI+交通运输”创新应用场景方向清单

智慧公路：路网运行状态智能监测、风险智能识别与应急调度、路网技术状况智能检测、公路智慧出行服务、公路自由流收费

到2028年，实现AI在公路、物流、监管等重点领域的创新性融合与示范性落地，基本建成覆盖数据、模型、算力的行业数智底座，打造20个以上具有行业示范效应的标杆场景，建设15个以上高质量行业数据集，研发部署20个以上具有核心竞争力的智能化产品与解决方案。

到2030年，实现AI与交通运输全方位深度融合，建成国内领先的智能交通基础设施网络，形成覆盖重点业务领域的模型算法体系与智能产品生态，实现行业治理精准高效、服务便捷可靠、安全韧性提升、物流降本增效，培育壮大交通运输领域新质生产力，打造具有全国影响力的河南智慧交通发展模式，为行业数智化转型贡献中原经验。

“AI+公路”

夯实基础设施智能监测与管养能力。围绕路面病害、桥隧健康、边坡稳定性与基础设施灾毁的监测预警、应急处置与养护决策支持等核心场景，依托路侧传感设备、智能巡检机器人、无人机、遥感卫星等装备，构建“陆空一体”智能巡检体系，构建基于“BIM＋GIS＋IoT”的公路全生命周期数字孪生底座。深度融合气象与基础设施运行状态数据，依托AI模型实现对路面裂缝坑槽、桥隧结构损伤、边坡位移等病害的智能识别与设施健康评估，并结合气象条件动态研判水毁、滑塌等衍生风险，快速识别突发灾毁事件，实现分级预警与趋势预测、养护策略推荐与应急处置方案生成，形成“精准监测、动态评估、科学养护”的全周期智慧管养机制，全面提升公路基础设施安全韧性、使用寿命与运维效能。

提升路网运行监测与调度处置水平。围绕拥堵管控、异常处置、灾害防控、应急保障等核心场景，升级部署路域智能感知设备，增强全天候、全要素智能感知能力，通过AI智能算法融合分析收费、通行、气象等多源数据，提升对恶劣天气、交通事故、施工作业等异常状态的识别精度和预警时效，实现交通流预测、拥堵识别与态势分析、事件分级告警与高效处置；利用灾害性天气预测模型实现路段级精细化预警与设施影响评估，智能生成分流疏导策略、应急资源调度与协同管控方案，构建“全域感知、动态研判、精准调度”的路网运行调度机制，全面提升路网通行效率、安全韧性及应急协同响应能力。

优化路网运营与运输服务体验。围绕通行收费、智慧服务、零碳运营等核心场景，依托AI模型实现通行车辆精准识别与路径还原，支撑逃费行为智能识别、自动取证、精准稽核与快速处置，推广“手机＋”无卡预约通行、站前预交易等模式，提升收费站无感通行与特情处置能力；运用AI技术实现交通能源网智慧规划与能源供需动态调控、公路市场智能分析与政策建议，优化服务区车流引导、充电调度与智能客服，提升新能源车辆出行便利性，推动形成“高效运营、精准服务、绿色低碳”的公路运营服务模式，全面提升公路运营综合效益与运输出行服务品质。

强化工程建设智慧监管效能。围绕质量管控、安全监管、进度优化等核心场景，推进AI技术在交通基础设施智慧监理检测、智慧建造等领域的融合应用。依托北斗高精定位与AI视觉等技术开展远程监理，实现从图纸会审、结构无损检测到关键工序质量研判的全流程智能辅助，支撑路基压实度、路面平整度等指标自动检测与智能验收；通过AI模型实现工程材料与结构缺陷智能检测、施工风险识别与分级预警，探索无人化智能巡检与质检作业全流程辅助，开展工程进度动态比对与智能化调优，保障施工安全和质量进度；推动装配式智能建造与路面集群施工技术应用，优化参建方协同监管与资源配置，实现施工过程的实时感知与自适应调控，形成“智能监测、精准管控、绿色高效”的工程智能监管能力，全面提升公路工程建设质量、安全水平与建设效率。

完善公路资产管理与运维体系。围绕资产核查、机电设备运维等核心场景，通过AI技术融合多源数据，实现公路实物资产高精度数字化建档与动态核查、机电设备运行状态实时监测与健康评估，提升隐患早期识别与故障预警能力，自动生成预测性维护方案与备品备件需求计划，形成“数字建档、动态感知、智能预警、精准运维”的公路资产管理新模式，全面提升公路资产管理精细化水平与运维保障能力。

河南省“AI+交通运输”创新应用场景清单

“AI+公路”

基础设施监测与管养：路面病害监测识别、桥梁隧道健康监测、边坡监测评估与风险预警、灾毁智能识别与应急处置、养护决策支持

路网运行监测与调度处置：交通流预测与拥堵管控、异常事件智能识别预警、公路气象灾害主动防控、灾害应急通道智慧管控

路网运营与服务：收费稽核与逃费识别、公路市场分析与政策辅助、智慧服务区、智慧收费站、（近）零碳交通智慧运营

工程建设智慧监测与管理：工程智能监测与风险管控、工程质检作业智能辅助、工程智慧监理与检测、参建方协同动态监管、工程进度动态优化、装配式智能建造、智慧路面集群施工

公路资产管理与运维：公路资产智能核查、机电设备运行监测与维护

加力智慧公路建设

推进智慧建造，探索构建融合AI和国产自主可控BIM技术的“数字勘测+数字设计+智能建造”新模式；加强智能建造技术装备和建筑机器人的研发应用，利用智能感知、物联网等技术实现对施工过程的实时监控和高效协同，建设“智慧工厂”“智慧工地”。推进智慧养护，加强无人机器巡检的应用和数据融合分析，开展基础设施病害智能分析和监测预警，智能匹配改善措施，并通过持续监测评估治理成效，形成闭环管理。推进智慧运营，整合多源感知数据，构建路网运行状态评估、视频智能分析、交通态势推演等模型，实现交通拥堵成因分析溯源、应急资源调度、协同联动管控等，提升节假日大车流响应能力，构建实时感知与研判模型，探索在安全条件下动态开放应急车道通行，缓解拥堵压力，推动路网运行管理从“可视、可测”向“智研、智防”深度转变。推进智慧服务，推动收费站、服务区智慧化升级，探索通过智能研判、多方式引导实现高速公路两侧服务区设施互通、资源共享，提升高峰时段服务承载与协同效率；整合出行服务数据资源，持续升级和完善“粤通行”公众出行服务运营体系。

拓展低空智能应用新场景

推动省级、市级空天地一体化协同的数据底座建设，加快全省低空飞行服务保障体系建设，探索AI在空域管理、航线航路管理、应急协调等方面的应用，保障低空飞行安全有序。鼓励AI算法与无人机数据融合应用，拓展AI在路政巡查、养护检查、应急救援等场景的应用，推动无人机与智慧公路巡检、应急响应等系统的协同联动。支持各地市依托AI调度、数据信息协同等技术，开展城市路空协同运输创新工程和探索无人机、无人车、无人船等无人设备的协同场景应用。

到2028年，构建不少于20个交通运输行业高质量数据集，落地不少于30个AI典型应用场景，培育以3—4家行业企业为核心的产业生态圈，打造“平陆运河经济带要素大模型”“通边达海跨境智慧物流”等一批具有鲜明广西特色的标志性创新工程，综合交通运输大模型体系落地部署，一批与各业务系统深度集成的智能体普及应用，AI在交通运输重点领域深度融合，AI引领交通运输创新发展的能力显著提升。到2030年，AI全面赋能广西交通运输高质量发展，形成较为完备的交通领域AI治理体系，行业应用生态广泛覆盖东盟区域，“AI+交通运输”创新发展和规模化应用步入全国先进行列。

强化关键技术支撑

建设综合交通运输大模型体系。推进“技术底座+垂域大模型+场景化小模型”综合交通运输大模型体系部署应用。加强“部—省（区）—企”协同联动，搭建交通基础大模型技术底座，支撑行业大模型的开发应用；面向公路、水路、铁路、民航、邮政、综合运输等领域，构建涵盖基础设施、运输服务、行业治理等垂域大模型，加快推进公路防灾减灾等垂域大模型建设部署。

深化应用场景赋能

以数智化手段提升交通运行系统安全韧性。研发交通运输规划大模型；推动基础设施智能建造应用，打造一批施工全要素动态感知的“智慧工地”，构建智能建造监管体系；升级公路水路安全畅通与应急处置系统，加强全区高速公路等领域应急指挥机构建设，研发时空数据分析模型，提高运行监测与应急处置智能化水平；深化AI赋能养护决策，完善“现场数据采集+后端智能分析”公路巡查管理系统，研发公路全寿命周期性能预测模型。

到2027年，AI在交通运输行业典型场景广泛应用，建成1个市域级综合交通行业专用大模型、1个行业可信数据空间、10个以上高质量数据集，按照“推广一批规模化应用、培育一批典型场景、攻关一批关键技术”的“三个一批”实施路径，打造100个以上可复制推广的应用场景，聚力谋划一批“AI+”综合场景。到2030年，AI深度融入交通运输行业，形成“数智底座坚实、场景应用丰富、产业生态完善”的创新发展体系，打造具有重庆辨识度和全国影响力的人工智能应用交通样板。

推动AI赋能施工建造

赋能工程施工智能作业与监管。聚焦公路水路交通基础设施建设全周期管理，推进AI技术在工程进度动态监测、质量安全监管等环节应用，实现工程施工全时段、全要素动态可控。推广智慧梁场、智慧拌和站、无人摊铺路面等智能化作业模式，探索智能建造机器人试点应用，推动交通基础设施建设向全过程数字化协同与精细化管控转型升级，全面提升工程质量和安全管理水平。

推动AI赋能公路运行

赋能路网运行智能监测与管控。融合卫星遥感、无人机巡检、物联网传感等先进技术应用，建设“天空地一体化”多维智能监测网络，提升路网设施安全、交通运行状态、突发风险事件的实时感知与智能预警能力。打造“点—线—网”全维度的公路智能监测体系，实现对重点结构物靶向监测、线路级运行状态全程感知，形成全域覆盖、协同联动的路网级监测体系，强化跨部门协同与应急联动，打造路网运行智能监测、精准预警与协同管控的闭环管理体系。

赋能公路基础设施科学养护决策。建设覆盖路面、桥梁、隧道、边坡等基础设施性能智能评估与综合养护决策模型，实现病害自动化识别、全寿命周期精准预测、养护资金与资源智能配置，构建形成数据驱动、精准高效的公路智慧养护体系，推动公路养护管理从“被动应对”向“主动预判”“经验养护”向“科学养护”深度转型，全面提升山区公路养护质量与管理效能。

赋能路网运行服务智慧化升级。赋能交通流量精准预测与调度智能优化应用，提升拥堵预警、应急救援和公众出行服务的辅助决策能力。构建ETC用户画像系统，精准识别用户出行特征，推广语音交互、AR导航等智能服务模式，提升出行服务品质。建立高速公路智慧收费体系，自动识别拥堵、占道等异常事件，推进远程交互与智能终端响应机制，实现特情处置闭环管理。打造智慧服务区建设，推动在线预约与智能引导，强化安全保障与综合服务能力。

2026年5月，重庆市交通运输委员会发布《关于发布2026年“AI+交通运输”应用场景榜单的通知》，启动重庆市交通领域AI示范场景揭榜项目申报。

2026年“AI+交通运输”应用场景榜单

施工建造：

在建公路桥隧安全风险隐患智能监管

公路运行：

公路综合智慧出行服务、高速公路运营安全智管、普通公路智慧管养

明确了工作目标和20项任务，以AI应用为基本着力点，以应用场景为牵引，推动AI在交通运输建设、养护、行业治理、运输服务等领域的融合创新应用，提升行业管理、生产和服务效能，带动AI和交通产业融合发展。

“AI+基础设施建设”

推动AI在公路基础设施智能化设计、桥梁钢结构产品制造、隧道建造等方面应用，提升公路工程施工效能。

“AI+基础设施养护”

推进AI在公路路面、桥梁、隧道等基础设施检测方面应用，提升养护检测效率。

通过无人机快速影像实时提取灾情信息，并基于深度学习网络模型，快速生成灾害影响范围图像，提升灾后应急抢险救援效率。

研究公路运行安全风险定量评估方法，为优化在役公路交安设施布设提供数据支撑。

“AI+行业治理”

研发公路交通大模型，实时监测预警交通事故、异常停车等异常交通事件。智能预测高速路网重点点位交通流量并生成管控方案，缓解交通拥堵。

除上述省份外，天津、黑龙江、江西、湖南、海南、贵州、云南、陕西、甘肃等省份，也在各自“AI+”相关方案、计划中明确了涉及公路领域的重点任务，涵盖寒区智能巡检、“车路云一体化”、公路货运大模型、隧道智能管控等场景。

《天津市促进AI创新发展行动方案（2025—2027年）》：

进一步开放真实环境路测，推进智能路侧设施和测试场建设。支持智能网联汽车在出租车、无人配送车、物流卡车等场景试验应用。

《黑龙江省深入实施“AI+”行动的实施方案》：

面向公路交通运输典型场景，构建高速公路垂直大模型，开展寒地路网管养、灾害预警、智能巡查巡检、重要构筑物（长大桥梁、隧道）智能监测与管控等方面AI技术应用，推广自研收费机器人。加快智能装备应用示范，推动智能巡检机器人、智能摊铺和压实装备在鹤哈高速（鹤苔项目）、哈尔滨都市圈西南环段和北环段等场景应用。

《江西省“AI+”行动方案》：

推动AI赋能路网运行监测及运营管理，推进公路、航道、枢纽、运输等数据标准化建设，强化交通AI数据供给。

《湖南省贯彻落实国务院“AI+”行动的实施方案》：

积极推进长沙国家“车路云一体化”试点城市建设，加大自动驾驶车辆投放力度。加快公路水路交通基础设施数字化升级，构建智能综合交通体系，提供智能化、场景化、个性化公众出行服务。

《海南省推动“AI+”行动方案（2026—2028年）》：

加快推进智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，在保障数据安全的前提下，鼓励数据要素流通与数据应用，推进跨地区数据共建共享共用；围绕环岛旅游公路和环岛高速公路两大主线，推动道路基础设施数字化升级，开放测试道路，发展“旅游+移动消费”“旅游+智慧出行”等特色应用场景；构建智慧交通大脑与数字孪生平台，建设省级智慧交通大数据平台。

《贵州省推动AI高质量发展行动方案（2025—2027年）》：

推进交通运输部门开放场景，培育公路货运物流大模型，实现公路货运行业路线规划、科学决策、物流监测与预测等应用。

《云南省全面实施“AI+”行动计划》：

深化“绿美通道交通大模型”等大模型在规划设计、智能建造、运行监测、应急安全、管理决策等方面的研发和应用，加快实施交通运输典型场景及综合交通运输大模型研发，加强交通智能体和智能终端应用。培育“AI+”低空经济产业业态，服务短途货运和应急物流。

《陕西省深入实施“AI+”行动方案（2025—2027年）》：

完善交通基础设施数字化感知网络、智能化管控系统，形成一体化综合交通运输信息平台。深化车路协同技术应用，提升综合立体交通系统智能监测、灾害智能预警和指挥调度能力。建立公路智慧养护体系，实现病害智能识别和科学养护。完善秦岭隧道群智能管控和长大桥梁智能监测网络，全面提升隧道、桥梁安全监管水平。

甘肃省《深入实施“AI+”行动方案》：

建设交通基础设施智能监测预警系统，实现高速公路车路云协同感知和智能决策，推动无人仓、自动分拣、末端智能配送等发展，提升物流效率。

从国家方案出台到各地密集落地，“AI+公路”已迈入系统性规模化应用新阶段，智能化变革正深刻重塑公路行业。随着政策纵深推进与技术持续迭代，一场由AI驱动的公路交通数智化转型大幕已全面拉开。