七部门联手按下加速键，蕴藏未来十年机遇→

 

 来源：摄图网

 

七部门联手按下加速键，中国交通强国建设进入“AI驱动”新阶段。

 

近日，交通运输部联合国家发展改革委、工业和信息化部等七部门正式印发《关于“人工智能＋交通运输”的实施意见》（以下简称《意见》），明确提出了分阶段发展目标：到2027年，建成一批具有影响力的AI交通创新工程；到2030年，人工智能全面深度融合交通运输各环节，整体发展水平进入世界前列。

 

“《意见》为行业智能化转型规划了清晰路径，从关键技术供给、场景创新赋能、要素资源保障和产业生态优化四方面进行系统部署。”中国交通运输协会城市物流分会副会长张签名对中国工业报表示，《意见》提出的推动综合交通运输大模型研发等任务，将有力促进人工智能在交通领域的规模化应用。

 

自动驾驶率先突围

交通强国进入“AI驱动”新阶段

 

“《意见》的发布标志着我国交通强国建设进入“AI驱动”新阶段。”长安大学运输工程学院教授付鑫指出，其战略意义可概括为三大方面：

 

一是推动综合交通系统数字化能力实现跃升。通过车路云协同、智能装备推广等技术突破，打破信息孤岛，提升系统实时感知、自主认知与动态响应能力。综合交通运输大模型的构建，将为交通管理提供更强大的研判、决策与自动化支撑。

 

二是打造交通领域高质量发展的技术引擎。《意见》推动“一票制、一单制”服务，深化AI在枢纽管理、智慧物流等环节的应用，助力降低社会流通成本。智能建养技术如桥梁巡检机器人，也将有效延长设施寿命，提升抗风险能力。

 

三是增强国际标准制定话语权。《意见》明确提出加快智能驾驶、智慧航运等领域标准研制，建立大模型建设指引与准入规范，展现了中国从“技术跟随”向“规则引领”转变的决心。

 

行业专家普遍认为，未来2–3年将成为交通运输智能化的首个“引爆期”，其中自动驾驶技术有望率先实现规模化商业落地。

 

根据中商产业研究院发布的数据，2023年，中国自动驾驶市场规模已达3301亿元，同比增长14.1%，预计到2025年将逼近4500亿元。从全球视角看，2023年，全球自动驾驶市场规模约为1583亿美元，预计2025年将增长至2738亿美元，中国市场的占比已超过30%，成为全球智能驾驶发展的核心引擎。

 

市场数据与企业动态也印证了这一趋势。2025年1–7月，国内L2级智能乘用车销量近776万辆，渗透率超62%；5G与C-V2X装配量突破300万辆。华为自动驾驶解决方案产品线总裁李文广此前曾透露，华为计划到2026年，实现高速L3规模商用与城区L4试点商用；2027年实现无人干线物流试点与城区L4规模商用；2028年实现无人干线物流商用，通过智能辅助驾驶技术提升物流运输效率，降低物流成本。

 

中国产业发展研究院常务副院长、清华大学工业工程系博导刘大成对中国工业报表示：“国内在港口、矿山等封闭场景的无人驾驶技术已趋成熟，商业化重点正延伸至无人重卡编队、新能源专线运输等系统性场景，经济效益明确，规模化潜力巨大。”

 

这一趋势正迅速转化为可观的市场效益。张签名指出，AI驱动的自动驾驶卡车与配送车已广泛应用，依托智能调度与实时数据，运输效率显著提升，成本持续下降。值得注意的是，无人配送车裸车成本已降至约5万元，为大规模普及扫除了关键障碍。

 

破局应用挑战

构建“审慎监管+敏捷响应”监管模式

 

“尽管前景广阔，但AI在交通领域的大规模应用仍面临严峻挑战”。刘大成指出，除了核心的安全责任界定问题，数据孤岛与隐私保护、技术标准的统一、算法的可解释性、社会伦理接受度以及长尾场景的处理能力等均为现实瓶颈。

 

对此，付鑫也持相近观点，并将核心挑战归纳为三个方面。

 

数据的割据与标准化的不足：

 

交通数据分散于政府部门、企业等多主体系统，跨领域、跨层级数据互通性差，且数据格式、质量标准不统一，直接制约了综合交通运输领域大模型的训练精度与跨场景的应用。

 

责任认定机制的模糊：

 

自动驾驶“人机共驾”等场景中，车企、驾驶员、路侧设备运营方等责任边界不清，事故后缺乏明确的责任划分依据，影响了技术商业化的落地节奏。

 

算法“黑箱”与伦理风险：

 

AI决策（如极端场景下的自动驾驶优先级选择）缺乏可解释性，公众信任度不足；同时算法偏见、数据隐私泄露等伦理问题，尚未形成统一的规范标准。

 

对上述复杂挑战，传统监管模式已难以应对。刘大成呼吁，构建“审慎监管+敏捷响应”的双轨制框架，既通过跨部门协同与国家标准的建立筑牢安全底线，也借助“监管沙箱”等柔性手段鼓励创新，为技术迭代留出动态调整的政策空间。

 

付鑫进一步对中国工业报指出，“审慎监管”的框架构建主要关注三个方面：

 

一是分类分级的沙盒监管。按技术成熟度（如L2辅助驾驶、L4自动驾驶等）和场景风险（封闭园区、开放道路等）划分监管层级，允许低风险场景的先行试点，积累数据后逐步开放高风险场景，平衡技术创新与安全底线。

 

二是算法可解释性强制要求。针对高风险交通AI应用（如自动驾驶、智能调度等），要求企业公开核心算法决策逻辑，建立第三方算法审计机制，对“黑箱”问题实施“一票否决”，提升公众信任。

 

三是数据安全与确权机制。依托国家级数据中心等机构，建立“公共数据授权运营+企业数据脱敏共享”的数据资源利用与开发机制，通过隐私计算、区块链等技术实现“数据可用不可见”，既破解数据割据，又防范敏感数据（如高精度地图）的泄露风险。

 

在审慎监管的基础上，敏捷响应机制同样不可或缺。刘大成强调，政府部门需要具备超前意识和国际视野，建立技术趋势动态监测体系，及时跟踪全球创新动向。同时要建立快速响应机制，针对新技术、新业态的出现，能够及时调整监管策略，避免在技术浪潮中落后。这种"稳中求进"的监管思路，既能为创新预留空间，又能确保行业健康发展。

 

这种双轨制监管新模式，通过建立弹性监管边界和动态调整机制，既防范了技术风险，又为创新留出了必要空间，有望成为推动AI交通应用健康发展的制度保障。

 

重塑竞争格局

构建产业生态与商业模式新貌

 

在应对监管挑战的同时，我国也在积极构建AI交通技术的试验验证体系。9月9日，交通领域国家人工智能应用中试基地建设工作部署会在青岛召开，标志着青岛、绵阳、厦门三大首批中试基地全面启动。

 

刘大成指出，随着三大中试基地的全面启动，一个功能互补的“国家试验场”已初具雏形。这一布局的核心使命不仅在于完成技术验证，更要破解商业化落地的核心难题，推动AI交通创新成果从概念验证加速走向规模化市场应用。值得注意的是，中试基地的建设恰与行业商业模式的转型形成深度呼应——当技术在不同场景中经受检验的同时，其商业化路径和产业生态格局也在同步重塑。

 

在该背景下，AI的深度渗透正推动交通运输行业竞争格局发生根本性变革。刘大成预见，行业驱动力将从“流程驱动”转向“数据驱动”，商业模式也将由销售产品的“一锤子买卖”转向以持续服务为核心的“运营导向”。他强调，未来竞争将不再是企业之间的单点较量，而是生态圈与生态圈之间的系统竞争。

 

张签名对此表示认同并进一步指出，竞争要素正在发生关键变化。拥有先进AI技术和高质量海量数据的企业将获得显著优势。同时，交通与科技产业的边界日益模糊，催生全新产业生态，市场份额将加速向具备跨领域整合能力的平台型企业集中。

 

但他也强调，这并不意味着中小企业没有发展空间。相反，张签名建议中小企业应避开与巨头的正面竞争，转而聚焦高价值、碎片化的利基市场。例如，在区域性生鲜冷链、跨境小包逆向物流等特定场景中，借助AI技术提供高度差异化服务。通过采用轻量化SaaS模式接入第三方AI平台，中小企业能够以较低成本和门槛享受智能化红利，在产业变革中找到属于自己的蓝海。

 

为进一步推动AI在交通运输方面的落地，付鑫提出，须加快建立“政产学研用”协同机制，构建更加开放的产业态。

 

政府侧主要负责框架搭建与公共资源开放。需牵头制定跨领域协同规则（如AI技术标准、数据共享管理办法），并开放路网实时状态、航道监测信息等公共基础设施数据。政府作为打破行政壁垒的关键角色，能为企业和科研机构提供基础数据支持，这也契合国家关于“统筹优化算力供给、加快综合交通大数据中心建设”的要求。

 

企业侧应牵头推动场景落地与产业数据共享。车企、物流企业、港口运营方等市场主体，应以商业化场景为牵引，联合科研机构开展技术攻关，并共享脱敏后的运营数据（如车辆轨迹、调度记录）。企业作为技术落地的“最后一公里”，其真实数据可反哺算法优化，避免技术与应用脱节。

 

科研院所侧需聚焦核心技术攻关与复合型人才培养。应集中力量突破交通AI领域的关键技术（如大模型、智能感知与决策等），并弥补当前生态中复合型人才短缺的短板。

 

付鑫还特别提到，数据共享关键在于建立统一的标准体系。政府应牵头制定交通数据分类分级指南与标准规范，明确数据格式、质量要求与共享范围，从根源上解决“数据不通”的问题。同时，应推广隐私计算、联邦学习、区块链等技术，实现“数据可用不可见”，缓解企业“不敢共享”的顾虑。此外，还需通过税收优惠、优先立项等激励机制，或建立数据交易平台促进“数据变现”，将共享成本转化为收益，调动企业参与积极性。

 

随着三地中试基地全面启动，技术、政策与市场三重动力将共同推动交通系统智能化升级。在“审慎监管+敏捷响应”的框架保障下，中国正以更加开放的产业生态迎接智能交通新时代，为经济社会发展注入新动能。

 

作者：高娟；作者：中国工业报