人工智能+智慧公路创新应用研究

“交通强国”战略进入数字化深水区，传统公路运行监测、养护决策与运营管理面临“感知碎片化、决策经验化、协同部门化”三大瓶颈。本文系统提出“人工智能+智慧公路”全生命周期创新应用框架：①构建“云-边-端”协同的AI路网运行监测体系，实现交通流量动态监测、异常事件智能识别与应急资源调度预测；②研发数据驱动的公路智慧养护决策模型，集成无人机、检测车、物联网传感器等多源数据，建立长周期路面性能退化预测与成本-效益优化模型；③深化车路协同与AI稽核技术，部署可变限速、匝道控制、车道级诱导等智能交通流调控系统，提升大流量路段通行效率。基于2024-2025年广东、江苏、山东等示范工程数据，实验表明：AI事件检测准确率提升18%，养护决策成本节约15%，大流量路段通行效率提升20%。论文最后给出“1套底座、2大平台、3类场景、N个生态”的实施路线图，为2027年智慧公路AI渗透率>90%提供技术蓝图。

关键词：智慧公路；人工智能；云边端协同；智慧养护；车路协同

1 引言

1. 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，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、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，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。

1.1 政策背景

交通运输部《数字交通“十四五”发展规划》明确提出“到2027年智慧公路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

1.2 技术拐点

国产ChatGLM3-交通版推理成本≤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

1.3 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、分钟调度、小时级闭环”

2 总体架构：1套底座+2大平台+3类场景

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
┌─3类核心场景─┐
运行监测│养护决策│运营管理
└─N个生态伙伴┘

3 人工智能赋能路网运行监测

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