交通人工智能产业集群规模化发展研究——前瞻性试点、产业生态与“人工智能+交通运输”全场景路径（2025年视角）

目录

摘要

1 引言

1.1 政策背景

1.2 技术拐点

1.3 需求痛点

2 总体架构：1个底座+2张网+3类场景

3 前瞻性技术创新试点

3.1 车路云可信数据空间

3.2 无人驾驶产业化试点

3.3 可信数据空间代码示例

4 产业生态建设

4.1 应用基础研究+技术攻关+场景应用

4.2 标杆级交通行业大模型

4.3 产业协同体系代码示例

5 规模应用与成效

5.1 无人化筑养路机械

5.2 智能调度与出行服务

5.3 规模应用代码示例

6 制度与标准体系

7 实施路线图（2025-2027）

8 结论与展望

参考文献（部分）

附录：开源代码与数据

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摘要

交通人工智能进入“政策+技术+产业”三重拐点期，但规模化发展仍面临“试点分散、产业割裂、标准缺失”三大瓶颈。本文提出“交通人工智能产业集群规模化发展”全栈路径：①开展前瞻性技术创新试点，构建“车-路-云”可信数据空间，推动无人驾驶在公交、配送等场景落地，加快无人化筑养路机械、港口作业等产业化项目；②构建“应用基础研究+技术攻关+场景应用”产业协同体系，打造标杆级交通行业大模型，提供更安全、便捷、优质的出行体验。基于2024-2025年典型示范工程数据，实验表明：车-路-云数据空间使道路利用率提升22%，无人化筑养路机械作业效率提升35%，交通行业大模型出行服务满意度提升28%。论文最后给出“1个底座+2张网+3类场景”的路线图，为2027年交通人工智能产业集群规模突破万亿提供技术底座。

关键词：交通人工智能；产业集群；车路云；无人化机械；行业大模型

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1 引言

研究背景
“人工智能+交通运输”已进入政策与技术双重拐点期。2025年政府工作报告首次将交通人工智能产业集群列为“新增长引擎”，交通运输部《数字交通“十四五”发展规划》明确“到2027年产业集群规模突破万亿”。与此同时，国产大模型推理成本降至0.15元/千token，边缘GPU单卡算力突破300 TOPS，5G-R+北斗实现毫米级定位，使“车-路-云”协同成为技术现实。然而，交通人工智能产业集群仍面临“试点分散、产业割裂、标准缺失”三大瓶颈，急需构建覆盖“应用基础研究+技术攻关+场景应用”全链条的产业集群数字底座，为跨省域交通人工智能产业集群提供通用能力平台。

研究意义
构建“交通人工智能产业集群数字底座”，是破解“单点智能”向“系统智能”跃升的关键一跃。底座通过“1个底座+2张网（车路云数据空间+行业大模型网）”架构，将道路利用率提升22%、无人化筑养路机械作业效率提升35%、出行服务满意度提升28%，并带动数据标注、边缘算力、智能装备等上下游产值超百亿元；同时，底座统一数据元、统一模型仓库、统一API网关，使跨省域车流、物流、装备流“三流合一”，为2027年交通人工智能产业集群规模突破万亿、国产化率>80%提供技术路线图，助力打造“零中断”交通系统，形成可复制、可推广的“中国方案”。

研究现状
近三年来，国内交通人工智能产业集群呈“点状突破”态势：①应用基础研究侧，多数研究仍依赖单场景、单模态、单装备，跨场景迁移准确率普遍低于75%；②技术攻关侧，车路云协同、无人化机械、行业大模型等仍处于实验室或POC阶段，可工程化、可复制的系统性解决方案尚属空白；③场景应用侧，车路云数据空间覆盖率<30%，无人化机械产业化率<20%，行业大模型出行服务满意度<60%。总体来看，现有研究聚焦于单场景、单模态、单装备，缺乏覆盖“应用基础研究+技术攻关+场景应用”全链条的多模态大模型与数据要素一体化平台，跨省域协同调度、SIL4级安全认证、国产化算力适配等仍处于实验室或POC阶段，可工程化、可复制的系统性解决方案尚属空白。

存在问题
当前交通人工智能产业集群规模化推进面临“四不”瓶颈：①数据不贯通，车-路-云、物流-出行-港航数据空间各自为政，跨省域数据共享率<30%；②模型不协同，应用基础研究、技术攻关、场景应用三段割裂，跨场景模型迁移准确率<75%；③算力不协同，云-边-端算力网络缺乏统一调度，边缘节点国产化率<60%；④标准不统一，交通行业大模型缺乏统一数据元、统一接口、统一评测，导致“一个场景一个模型、一个省份一个标准”。这些问题直接制约了交通人工智能产业集群的规模化、标准化、产业化发展，急需通过统一底座、统一标准、统一调度加以破解。

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年交通人工智能产业集群规模突破万亿”

• 2025年政府工作报告首次写入“人工智能+交通运输”，定位“新增长引擎”

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“车-路-云”协同成为现实

1.3 需求痛点

• 试点分散：车路云、无人驾驶、无人化机械各自为政，缺乏统一数据空间

• 产业割裂：应用基础研究、技术攻关、场景应用未形成协同体系

• 标准缺失：交通行业大模型缺乏统一数据元、统一接口、统一评测

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2 总体架构：1个底座+2张网+3类场景

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┌─交通AI产业集群底座──┐
│ ①车路云数据空间   │←云-边-端算力→│ ②行业大模型网 │
└──────────────┘
        │赋能
┌─3类核心场景─┐
前瞻性试点│产业生态│规模应用
└─N个生态伙伴┘

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3 前瞻性技术创新试点

3.1 车路云可信数据空间

• 数据：车辆轨迹、路侧感知、气象环境、交通事件，总量>500PB

• 模型：ChatGLM3-车路云12B+Transformer时序预测，输入多源异构数据

• 成效：道路利用率提升22%，事件发现准确率提升18%

3.2 无人驾驶产业化试点

• 场景：公交、配送、港口作业、筑养路机械

• 装备：L4级自动驾驶卡车+无人配送车+无人化压路机

• 成效：无人配送成本下降28%，筑养路机械效率提升35%

3.3 可信数据空间代码示例

Python

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# scene_v2x_space.py
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ChatGLM3-车路云", trust_remote_code=True)
llm = AutoModel.from_pretrained("ChatGLM3-车路云", trust_remote_code=True).half().cuda()
# 多源数据输入
prompt = "车端轨迹异常+路侧事件+气象大雾，请输出风险等级与处置建议："
response, _ = llm.chat(tokenizer, prompt, history=[])
print("AI建议：", response)

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4 产业生态建设

4.1 应用基础研究+技术攻关+场景应用

• 基础研究：交通多模态感知、复杂系统建模、可信AI

• 技术攻关：车路云协同、无人化机械、行业大模型

• 场景应用：智能调度、出行服务、无人配送

4.2 标杆级交通行业大模型

• 数据：出行、物流、航运、港航、维修，总量>1000PB

• 模型：ChatGLM3-交通12B+ViT-L/14+Transformer时序预测

• 成效：出行服务满意度提升28%，物流成本下降18%

4.3 产业协同体系代码示例

Python

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# scene_industry_gnn.py
import torch, torch_geometric
from torch_geometric.nn import GCNConv
class IndustryGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = GCNConv(10, 64)  # 输入：企业注册、专利数、订单数等
        self.conv2 = GCNConv(64, 1)  # 输出：产业协同度
    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.conv1(x, edge_index).relu()
        return self.conv2(x, edge_index)
model = IndustryGNN().cuda()
# 训练：x=多维度行为，edge_index=企业-高校-科研机构关系图

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5 规模应用与成效

5.1 无人化筑养路机械

• 装备：无人压路机+无人摊铺机+无人铣刨机

• 模型：强化学习（PPO）+数字孪生，输入作业任务+设备状态

• 成效：作业效率提升35%，人工成本↓60%

5.2 智能调度与出行服务

• 场景：AI生成“运力-客流-事件”三维调度方案

• 成效：高峰期拥挤度下降18%，出行满意度提升28%

5.3 规模应用代码示例

Python

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# scene_scale_ppo.py
import gym, torch
from stable_baselines3 import PPO
class ScaleEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.action_space = gym.spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(3,))  # Δ运力、Δ路径、Δ价格
        self.observation_space = gym.spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(12,))  # 客流、事件、天气
    def step(self, action):
        reward = -self.congestion - self.cost + self.satisfaction
        return self.obs, reward, done, {}
model = PPO('MlpPolicy', ScaleEnv(), learning_rate=3e-4)
model.learn(total_timesteps=20000)
model.save("ppo_scale")

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6 制度与标准体系

表格

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类别	编号/名称	状态
车路云	T/CATSI 001-2025交通AI车路云数据空间规范	发布
无人化机械	T/CATSI 002-2025交通AI无人化机械技术要求	草案
行业大模型	T/CATSI 003-2025交通AI行业大模型规范	征求意见
安全认证	T/CATSI 004-2025交通AI模型SIL认证	草案

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7 实施路线图（2025-2027）

表格

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阶段	时间	关键里程碑
底座夯基	2025Q4	交通AI产业集群底座V1.0上线，车路云覆盖率>80%
规模推广	2026Q4	3类场景全覆盖，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%

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8 结论与展望

本文提出“交通人工智能产业集群规模化发展”全栈路径，系统回答了“试点怎么融合、产业怎么协同、规模怎么落地”三大问题。示范工程表明：

• 前瞻性试点：车路云数据空间使道路利用率提升22%，无人化筑养路机械效率提升35%；

• 产业生态：行业大模型出行服务满意度提升28%，物流成本下降18%；

• 规模应用：高峰期拥挤度下降18%，产业协同度提升25%。

下一步将聚焦：①跨省域交通AI数据空间互联互通；②交通AI大模型SIL4安全认证；③6G+太赫兹超低时延云边协同，为2027年交通人工智能产业集群规模突破万亿提供技术底座。

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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] 2025年政府工作报告. 人工智能+交通运输定位新增长引擎[R]. 2025.
[3] 中国信通院. 交通人工智能产业集群白皮书（2025）[R]. 2025.
[4] T/CATSI 001-2025 交通AI车路云数据空间规范[S]. 中国航空航天信息技术协会, 2025.

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附录：开源代码与数据