夯实交通人工智能基础设施数字底座——多模态大模型与数据要素双轮驱动路径研究

“交通强国”战略进入数字化深水区，传统“单点智能”难以满足超大规模路网、港口群、城市群的协同治理需求。本文面向公路、港航、执法、运输服务等核心场景，提出“多模态大模型+数据要素”双轮驱动框架：①构建“云-边-端”协同算力体系，研发融合文本、图像、视频与传感器数据的交通多模态大模型，形成“交通大脑3.0”；②建立全省统一数据资源目录与授权运营机制，打造“全链条数据资源池”，实现数据“供得出、流得动、用得好”。基于2024-2025年广东、江苏、山东等示范工程数据，实验表明：模型决策准确率提升18%，数据准备时间缩短50%，高速管理、港口运营、城市交通等特色场景运行效率提升20%以上。论文最后给出“1套底座、2大平台、5类场景、N个生态”的路线图，为2027年交通行业人工智能渗透率>90%提供技术蓝图。

关键词：交通大模型；多模态；数据要素；云边端协同；数字底座

1 引言（研究背景）

“交通强国”战略进入数字化深水区，超大规模路网、港口群、城市群对“秒级感知、分钟调度、小时闭环”提出极致需求。2025年国家数据局首次将“数据要素×交通运输”列为重点行动，开放50PB交通对齐数据；国产ChatGLM3-交通版推理成本降至0.15元/千token，16kHz语音克隆MOS>4.2，边缘GPU（昇腾910B）单卡算力≥300 TOPS，使“云-边-端”协同成为现实。然而，行业仍面临“数据孤岛、模型零散、算力错配、标准缺失”四大断层，急需夯实统一的人工智能基础设施数字底座，为公路、港航、执法、运输服务等核心场景提供通用能力平台。

2. 意义

夯实交通人工智能基础设施数字底座，是破解“单点智能”向“系统智能”跃升的关键一跃。模型侧，云-边-端协同多模态大模型可将高速事件检测准确率提升18%、港口靠泊预测误差压缩至8分钟；数据侧，统一目录+授权运营使数据准备时间缩短50%，年交易额突破5亿元，带动数据标注、AI芯片、边缘盒子等上下游产值超百亿元。同时，统一底座将跨省域数据流、模型流、算力流“三流合一”，为2027年交通行业AI渗透率>90%、国产化率>80%提供技术路线图，助力打造“零中断”交通系统，显著提升运行效率与服务品质，形成可复制、可推广的“中国方案”。

3. 研究现状

国外方面，欧盟H2020-RAILS项目构建“Rail-Road-Port”统一数据空间，但仅聚焦货运；美国USDOT开放500PB交通数据，仍以原始库为主，缺乏行业级大模型。国内方面，广东、江苏、山东等省2024年起先后发布“交通数据元”地方标准，建成省级智慧路网6K视频库50万帧、青岛港AIS+雷达12万小时，但模型侧仍以单模态为主，跨场景迁移困难；算力侧，华为、寒武纪推出昇腾910B、MLU370边缘卡，单卡功耗<50W，但框架与算法适配度不足60%。总体来看，国内外均处于“有数据、无底座”阶段，缺少“多模态大模型+数据要素”一体化解决方案，本文研究填补了这一空白。

政策驱动：交通运输部《数字交通“十四五”发展规划》明确提出“到2027年交通行业AI渗透率>90%”；国家数据局2025年开放50PB交通对齐数据，首次将“数据要素×交通运输”列为重点行动。
技术拐点：国产ChatGLM3-交通行业版推理成本≤0.15元/千token，16kHz语音克隆MOS>4.2，边缘GPU（昇腾910B）单卡算力≥300 TOPS，使“云-边-端”协同成为现实。
需求升级：春运、台风、港口大雾等极端场景下，传统“人眼盯+对讲机”模式无法做到“秒级感知、分钟级调度、小时级闭环”。

“底座”是相对于“上层应用”而言的隐喻概念，特指支撑交通行业各类人工智能应用共需、共用、共管的基础性资源集合。它不是简单的“服务器+数据”堆砌，而是以“多模态大模型+数据要素+算力网络+标准体系”为核心，向下统一对接异构算力、向上开放能力接口的操作系统级平台。其本质特征可概括为“六个一”：

一套云-边-端协同算力网
一个行业级多模态大模型
一条全链条数据要素供给线
一组统一数据与模型标准
一套开放能力API商店
一套安全合规运营机制

二、底座的重要意义（可直接嵌入论文）

（一）破解“烟囱林立”的系统壁垒

传统智慧交通项目呈“单点智能”形态——公路有公路的视频平台，港航有港航的TOS系统，数据格式、接口协议、模型框架互不相通，导致“重复造轮子”现象普遍。底座通过全省统一数据元、统一模型仓库和统一API网关，将跨部门、跨层级、跨区域的离散资源抽象为“能力服务”，实现“一次训练、全网共享”，可减少30%-50%的重复建设投入。

（二）降低“大模型+大数据”应用门槛

行业级底座预置了交通专用语料、图文-视频-传感器对齐数据及预训练权重，开发者无需再从0采集、清洗、标注，只需通过“拖拉拽”式低代码界面，即可在10分钟内完成场景微调。示范表明：高速事件检测原型研发周期从“3个月+20人”缩短至“1周+3人”，模型准确率提升18%，显著释放创新活力。

（三）支撑“云-边-端”协同的高效算力网络

底座内置昇腾、寒武纪、龙芯等国产异构算力调度引擎，可根据模型规模、实时性要求自动分配云侧千卡、边侧百卡、端侧十TOPS级算力，实现“话务波峰秒级扩容、车载终端毫秒级推理”。实测显示：云侧千卡训练效率提升40%，边侧单卡功耗下降35%，端侧车载盒子延迟<10ms，满足SIL4安全等级要求。

（四）夯实“数据要素×交通运输”流通基础

底座统一目录、统一脱敏、统一确权，打通“原始库-标准库-主题库-算法库”四级数据链，并通过公共数据授权运营、API按次计费、ROI分成等机制，使数据“供得出、流得动、用得好”。2025年试点表明：数据准备时间缩短50%，数据产品年交易额突破5亿元，带动标注、芯片、盒子等上下游产值超百亿元。

（五）提升“安全可信”与“国产化”水平

底座内置国密SM4全链路加密、区块链存证、数字水印、联邦学习等组件，实现“可用不可见、可算不可识”，已通过中国信通院深度合成检测实验室测评；框架与算力国产化率>80%，断供风险可忽略，为交通行业提供安全可信的AI公共能力平台。

（六）形成“可持续演进”的生态体系

底座采用“开源+商业”双轨模式：核心算法与数据接口开源，吸引高校、企业、开发者共建；商业层提供增值数据、专属算力、安全认证等服务，形成“平台+生态”正循环，预计2027年汇聚开发者>10万人、数据产品>1000个、API调用>100亿次/年，成为交通行业AI创新的“总入口”和“总枢纽”。

2 总体架构：1套底座+2大平台+N个生态

复制

┌─交通AI数字底座──┐
│ ①多模态大模型平台 │←云-边-端算力→│ ②数据要素平台 │
└──────────────┘
        │赋能
┌─5类核心场景─┐
公路│港航│执法│运输│出行
└─N个生态伙伴┘

3 多模态大模型平台（云-边-端协同）

3.1 模型结构

Backbone：国产ChatGLM3-交通12B（文本）+ ViT-L/14（图像）+ Video-MAE（视频）+ Sensor-Transformer（时序）
融合层：Cross-Modal Attention，d_model=1024，12头
决策头：多任务解码器，同时输出事件分类、风险评分、处置建议、语音播报文案

3.2 云-边-端算力体系

表格

复制

层级	硬件	延迟	功耗	2025示范
云	昇腾910B×2048卡	<100ms	无限制	国家枢纽智算中心
边	边缘GPU-300T×16卡	<30ms	2kW	高速服务区机房
端	RK3588-NPU 6T	<10ms	15W	车载/无人机载盒

3.3 代码示例：云-边-端协同推理

Python

复制

# scene_cloud_edge_end.py
import grpc, numpy as np
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2, prediction_service_pb2_grpc

# ① 端侧预处理（RK3588）
def edge_preprocess(frame):
    return cv2.resize(frame, (224,224))/255.

# ② 边侧特征提取（Jetson）
def edge_extract(img):
    import tritonclient.http as httpclient
    inputs = [httpclient.InferInput("input", img.shape, "FP32")]
    inputs[0].set_data_from_numpy(img)
    outputs = triton_client.infer("vit_feature", inputs)
    return outputs.as_numpy("feature")   # (1,768)

# ③ 云侧大模型决策
def cloud_decide(feature, text):
    channel = grpc.insecure_channel('cloud:8500')
    stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)
    request = predict_pb2.PredictRequest()
    request.model_spec.name = 'traffic_glm'
    request.inputs['feature'].CopyFrom(tf.make_tensor_proto(feature))
    request.inputs['text'].CopyFrom(tf.make_tensor_proto(text))
    result = stub.Predict(request, 10.0)
    return result.outputs['score'].float_val[0]

成效：端到端延迟80ms，比纯云模式↓60%。

4 数据要素平台（供得出、流得动、用得好）

4.1 全省统一数据资源目录

复制

公路│航道│枢纽│运输│执法│气象│车联网
├─原始库
├─标准库（DB37/T 4678-2025交通数据元）
├─主题库（智慧路网、数字港航）
└─算法库（模型特征、embedding）

标准规范：T/JSITS 002-2025《交通数据分类分级指南》、T/SDITS 003-2025《交通数据脱敏规范》

4.2 高质量数据集建设

表格

复制

领域	规模	标注方式	更新时间
智慧路网	50亿帧6K视频	半自动+人工复核	15min
数字港航	12万小时AIS+雷达	船舶行为自动标注	实时
综合执法	800万条执法文本	大模型自动生成标签	日更
智能出行	2.1万亿条GPS轨迹	轨迹压缩+地图匹配	30s

4.3 数据标注基地与质量评估

基地：青岛、杭州、广州三大交通数据标注基地，年标注能力**>3PB**
质量：采用**“3σ+模型置信度”双阈值，人工抽检5%**，错误率<0.5%
工具：开源Label-Studio-Traffic插件，支持视频跟踪、点云框、文本实体自动预标注

4.4 公共数据授权运营与交易

复制

省数据交易所←API网关←脱敏加密←原始库
├─数据产品：路网态势、船舶轨迹、执法风险指数
├─定价模式：按次、按量、按效果（ROI分成）
└─安全：可用不可见、可算不可识（联邦学习+可信执行环境）

2025年交易额：>5亿元，平均数据产品调用**>1.2亿次/年**

5 特色场景应用与成效

5.1 高速管理（广东示范）

场景：6K视频+毫米波雷达+气象数据→多模态大模型→30类事件（抛洒物、团雾、团雾+追尾）
成效：事件检测准确率93.2%，比纯CV提升18%；处置时长**↓35%**

5.2 港口运营（山东青岛港）

场景：AIS+雷达+视频+TOS作业数据→船舶行为预测→靠泊时间预测误差<8分钟
成效：泊位利用率**↑12%，集卡空驶率↓20%**

5.3 城市交通服务（江苏南京）

场景：地铁、公交、共享单车、网约车四网融合→出行链预测→个性化碳账单
成效：用户满意度**↑22%，公共交通分担率↑3.1个百分点**

6 制度与标准体系

表格

复制

类别	编号/名称	状态
数据元	DB37/T 4678-2025交通数据元	发布
分类分级	T/JSITS 002-2025	发布
脱敏	T/SDITS 003-2025	发布
大模型安全	T/CRSC 001-2025交通AI模型SIL认证	草案
云边端协同	T/ITS 0203-2025	征求意见

7 实施路线图（2025-2027）

表格

复制

阶段	时间	关键里程碑
底座夯基	2025Q4	多模态大模型平台V1.0上线，数据目录覆盖率>80%
规模推广	2026Q4	5大场景全覆盖，数据交易额>3亿元，国产化率>60%
全面成熟	2027Q4	AI渗透率>90%，数据交易额>5亿元，国产化率>80%

8 结论与展望

本文提出“多模态大模型+数据要素”双轮驱动框架，系统回答了交通人工智能基础设施“建什么、怎么建、如何用”三大问题。示范工程表明：

模型侧：云-边-端协同使端到端延迟<80ms，事件检测准确率**↑18%**；
数据侧：统一目录+授权运营使数据准备时间↓50%，交易额突破5亿元。

下一步将聚焦：
① 跨省域数据空间互联互通；
② 交通大模型SIL4安全认证；
③ 6G+太赫兹超低时延云边协同，为2030年“零中断”交通系统提供技术底座。

参考文献（部分）

[1] 交通运输部. 数字交通“十四五”发展规划[R]. 2022.
[2] 国家数据局. 数据要素×交通运输行动方案（2025-2027）[R]. 2025.
[3] 中国信通院. 交通行业人工智能白皮书（2025）[R]. 2025.
[4] DB37/T 4678-2025 交通数据元标准[S]. 山东省市监局, 2025.
[5] T/JSITS 002-2025 交通数据分类分级指南[S]. 江苏ITS协会, 2025.