交通领域智能体技术：构建下一代智能化运输系统的核心引擎

在人工智能技术迅猛发展的当下，智能体（Intelligent Agent）作为能够感知环境、自主决策并执行行动的智能实体，正成为推动交通行业变革的核心驱动力。交通系统作为城市运行的"血管"，正面临着效率提升瓶颈、安全管控压力、用户体验需求与可持续发展要求等多重挑战，而智能体技术凭借其自主性、反应性、主动性与社会性等特点，为这些挑战提供了全新的解决路径。

智能体在交通领域的应用并非单一技术的突破，而是基于感知硬件、算法模型与行业知识三大基石的深度融合。在感知层面，物联网传感器、摄像头与雷达等设备为智能体提供了数字世界的"感官"；在算法层面，深度学习、强化学习与大模型技术赋予智能体"大脑"；在知识层面，交通行业的专业知识与运营规则则构成了智能体的"经验"。这种融合使得智能体能够处理交通系统中高并发、实时性与多目标优化的复杂问题。

交通智能体的发展受到多方面因素的共同推动。在技术层面，人工智能技术的成熟为智能体提供了强大的认知与决策能力，如中国城市轨道交通行业人工智能大模型的发布，为城轨领域提供了专用的AI基础设施-6。在政策层面，交通运输部等7部门发布的"人工智能+交通运输"实施意见，明确支持具身智能列车与自主协同控制系统研发-7，为技术应用提供了方向指引。在市场层面，不断增长的客运需求与有限的运能资源之间的矛盾，迫使交通系统寻求以智能化手段提升效率，如青岛地铁通过智能体应用，预计到2028年每年可实现运营成本节省超10亿元-10。

纵观交通各子领域，智能体的应用呈现出不同的成熟度与价值焦点。轨道交通与高铁领域，智能体主要集中在设备运维、安全保障与运营优化等B端场景；公交领域，智能体更注重实时调度与用户体验提升；航空领域，则围绕收益管理、航班运行与旅客服务构建智能体应用矩阵。这些领域虽各有侧重，但都共享着智能体技术的核心范式——通过构建专业化、场景化的智能体，实现交通系统从"功能型"向"智慧型"的深刻转变。

表1：四类交通智能体成熟度与价值对比

交通模式	智能体应用成熟度	核心价值焦点	典型应用场景
轨道交通	中等（试点推广阶段）	安全提升、运维效率、成本降低	智能运维、主动安全防护、智能调度
高铁	中等（技术验证与试点）	运行效率、安全保障、精准服务	具身智能列车、自主协同控制、旅客服务
公交	较高（规模化应用）	运营优化、体验提升、安全管理	智能调度、车路协同、驾驶行为分析
航空	高（多场景落地）	收益管理、运行效率、服务体验	智能收益管理、智慧运营、数字人服务

2 轨道与高铁智能体：效能与安全的革命

2.1 智能运维与设备管理智能体

轨道与高铁系统的设备复杂度高、规模庞大，传统运维模式高度依赖人工经验，存在效率低、成本高与故障预警不足等痛点。智能运维与设备管理智能体通过融合物联网、大数据分析与机器学习技术，正从根本上改变这一局面。

设备预测性维护智能体：该类智能体通过在列车关键部件（如转向架、制动系统）部署振动、温度传感器-1，实时采集设备运行数据，并使用时序预测算法（如LSTM神经网络）构建设备健康度评估模型，实现故障的早期预警与剩余寿命预测-1。以轨道巡检为例，铁科院研发的动车组智能巡检机器人，利用高清摄像手臂拍摄车底关键部件并智能识别缺陷，使日常维修效率提升33%-2。青岛地铁通过部署智能运维智能体，实现了生产作业流程缩减超60%，成本降低超30% 的显著效益-10。
基础设施智能检测智能体：针对轨道、隧道、桥梁等固定设施，该类智能体整合多种专用检测设备，实现基础设施状态的自动化巡检与精准评估。如成都供电段研发的铁路电力设备无人机智能巡检系统，能够对绝缘子、腕臂、螺栓等关键零件进行精准巡检，与传统人工巡检相比，作业效率提高5-8倍，缺陷发现率提升5倍-2。在隧道监测中，系统通过分析光纤振动传感器数据与红外图像，可自动识别轨道裂纹、隧道壁渗漏水等隐患，识别准确率高达95% 以上-1。
智能维修辅助智能体：该类智能体基于行业大模型技术，构建维修知识库与决策支持系统，为维修人员提供精准的维修指导与方案推荐。以青岛地铁大模型为例，其赋能设备智能维修，通过自然语言交互，维修人员可快速获取故障处理建议，大幅缩短故障诊断时间-6。360亿方智能的航空AI解决方案同样展示了类似潜力，通过在故障维修场景应用AI，实现了效率提升50% 以上-9，这一模式在轨道与高铁领域同样具有推广价值。

2.2 主动安全与应急管理智能体

安全是轨道与高铁系统的生命线。主动安全与应急管理智能体通过构建全时域、全要素的感知与研判体系，实现从"事后处置"向"事前预警、事中管控"的转变。

全线路安全状态智能研判智能体：该智能体整合轨道沿线、车站、列车、客流等多维度实时监控数据，构建全域感知的安全态势感知体系-1。在轨道线路监控方面，通过分析光纤振动传感器数据，智能体可精准识别轨道裂纹、扣件松动、异物入侵等隐患；在车站空间，通过AI视觉算法实现客流密度实时统计、人员异常行为识别；在列车本体，通过传感器监测关键部件运行状态，预防突发故障-1。这种全方位的监测使系统能够在3秒内识别站台门开关异常等安全隐患，为现场处置争取宝贵时间-1。
动态风险评估与预警智能体：该智能体基于多维度风险评估指标体系，综合考虑隐患严重程度、影响范围、发生概率等因素，自动对识别出的风险进行等级划分-1。以轨道裂纹为例，系统可根据裂纹长度、位置及列车通行密度，将风险划分为"低、中、高、紧急"四级，并启动相应处置流程-1。同时，通过可视化平台实时展示全线路风险分布，使管理人员能够直观掌握安全状态，实现精准管控。
智能应急响应与处置智能体：当突发事件发生时，该智能体能够自动生成应急处置方案，协调各方资源，指导现场人员进行快速有效处置。在青岛地铁的实践中，大模型技术被应用于应急处突场景，显著缩短了故障处置时间-6。智能体通过分析历史案例与实时数据，可动态调整应急预案，提高应对复杂情况的适应性与有效性，形成"处置-评估-优化"的闭环管理。

2.3 客运服务与运营优化智能体

面向旅客服务与运营效率提升，客运服务与运营优化智能体通过数据驱动与智能决策，重塑旅客出行体验与运营管理效能。

智能客运服务智能体：该智能体基于行业大模型技术，具备自然语言理解、知识推理与多模态交互能力，可为旅客提供全方位、个性化的服务-6。在青岛地铁，大模型赋能乘客智慧服务，实现主动服务提升超60%-6。类似地，东航"数字人+多智能体"智慧航空服务体系，通过数字人与多智能体协同，实现了行程规划、机票服务和中转保障等全旅程数字化服务升级-4，为轨道与高铁领域提供了可借鉴的模式。
运营调度优化智能体：该智能体通过融合实时客流数据、列车位置信息、设备状态数据等多源信息，实现运力资源的精准匹配与动态优化。在轨道交通运输组织方面，行业大模型可赋能运营高效组织-6。厦门公交的实践提供了有益参考，其"车路协同·公交智行可视化"平台通过大数据分析实时监测客流，智能调度车辆，一旦出现"人多车少"立即增发区间车，有效提升高峰疏运效率-8。
能耗管理与优化智能体：该智能体通过监测列车运行状态、线路条件与环境因素，动态计算最优控制策略，实现能源消耗的精细化管理。在航空领域，AI技术已被用于优化燃油消耗及航线规划，帮助航空公司降低燃油成本-9。类似技术可应用于轨道与高铁领域，通过AI算法优化列车驾驶曲线与牵引制动策略，在保证正点率的同时，实现能耗最小化。

2.4 具身智能列车与自主协同控制

具身智能列车代表了轨道与高铁智能体的前沿发展方向，将智能体技术与列车本体深度融合，形成具有自感知、自学习、自决策与自执行能力的智能实体。

具身智能列车系统：交通运输部等7部门在"人工智能+交通运输"实施意见中明确提出，支持具身智能列车与自主协同控制系统研发-7。这类智能列车通过嵌入大量传感器、智能计算单元与执行机构，可实时感知自身状态与运行环境，基于AI算法进行智能决策，并通过控制系统执行相应动作。与传统列车相比，具身智能列车在故障诊断、运行优化与安全保障方面具有显著优势，能够实现更高水平的自动化与智能化运行。
列车自主协同控制智能体：该智能体通过车车通信、车地通信等技术，实现列车群组的协同运行控制，优化线路通过能力与运行效率。在高速运行状态下（时速120-160公里），通过车地无线通信技术（如LTE-R）保持数据稳定传输-1，为协同控制提供技术基础。这类智能体可优化列车追踪间隔，提高线路通行能力，同时通过协同驾驶策略降低整体能耗，实现绿色高效运行。
智能供电与能源管理智能体：该智能体通过实时监测供电网络状态与列车能耗数据，动态优化供电策略，提高能源利用效率。青岛地铁在大模型应用中，将供电系统作为重要领域，构建了供电智能体-6。智能体通过预测客流趋势与列车运行计划，可优化牵引供电系统的运行策略，在保证运营安全的前提下，降低系统整体能耗，推动绿色低碳发展。

3 公交与航空智能体：体验与效率的飞跃

3.1 公交智能调度与运营智能体

城市公交系统作为城市公共交通的重要组成部分，正通过智能体技术实现从"经验驱动"向"数据驱动"的深刻变革。智能调度与运营智能体通过实时数据分析与动态决策，显著提升公交系统的运营效率与服务水平。

智能动态调度智能体：该智能体基于实时客流数据、车辆位置信息、道路通行状况等多源数据，动态优化车辆发车间隔与行车计划，实现运力与需求的精准匹配。哈尔滨公交通过构建"AI智能调度中枢"，根据预测天气情况、客流情况、车辆状态等信息制定分时段运营计划，并对运营过程进行实时动态优化调度，预计可降低高峰时段15% 的乘客等待时间-5。厦门公交集团的"车路协同·公交智行可视化"平台通过智能调度，在监测到客流密集时可立即增发区间车，迅速"清空"站台乘客，有效提升高峰疏运效率-8。
车路协同与智能驾驶智能体：该智能体通过融合车载传感器与路侧设备数据，实现公交车的智能驾驶与安全辅助。成都公交集团在国内率先研究自动驾驶公交"车路云一体化"多系统联调，整合"智能维保体系""充电网联体系""智慧场站体系""智驾车队运营服务"四大基础体系-3。厦门公交在"四桥一隧"、公交专用道、事故易发路口等302个关键点位部署路侧设备，可实时为驾驶员提供超视距安全预警信息，实现车路高效协同-8。
线路优化与规划智能体：该智能体基于历史出行规律与城市活动数据，通过AI算法生成线路优化建议，提升公交网络的服务覆盖率与运行效率。哈尔滨公交利用大数据，通过AI基于历史出行规律与城市活动数据生成线路优化建议-5。同时，通过优化运营推动公交与地铁、共享单车等接驳便利度，共同打造智慧出行的生态圈-5。

3.2 公交安全与服务智能体

公交安全与服务智能体聚焦于行车安全与乘客体验两大核心维度，通过智能技术手段构建更加安全、舒适、便捷的公交出行环境。

驾驶行为分析与安全预警智能体：该智能体通过采集驾驶员的操作数据（如转弯速度、急加速、急减速等），结合车载传感器与视频监控数据，对驾驶行为进行实时分析与评估。哈尔滨公交通过收集驾驶员的驾驶行为数据，如疲劳驾驶情况、转弯速度、违章次数等，当这些数据接入AI后，就可以为每位驾驶员生成"行为画像"，提升事故预警的准确度-5。厦门公交的应用成效显著，平台应用以来，急加速下降97%，急减速下降73%，不良起步下降80%，有责事故和经济损失也大幅降低-8。
智能客服与乘客服务智能体：该智能体基于自然语言处理技术与行业知识库，为乘客提供全天候的智能咨询服务。哈尔滨公交计划将所属99条线路的站点、发车时间、线路走向等信息同步到本地"公交智慧库"中，AI便可以在其中搜索相关信息，并通过微信文字或其他形式反馈给乘客-5。类似东航的"数字人+多智能体"智慧航空服务体系-4，为公交领域提供了向"陪伴式"服务跃迁的参考范式。
无障碍出行服务智能体：该智能体专注于服务老年人、残疾人等特殊群体的出行需求，通过智能技术消除数字鸿沟，提供无障碍的公交服务。哈尔滨公交在训练AI客服时，特别注重考虑本地用户的语言习惯，包括方言，以便AI能给出最优解答-5。这类智能体通过语音交互、个性化线路规划等功能，使公交服务更加包容与人性化。

3.3 航空运营与收益管理智能体

航空业作为技术密集型产业，正在人工智能技术的推动下经历深刻变革。航空运营与收益管理智能体通过数据驱动决策与流程自动化，显著提升航空公司的运营效率与经济效益。

智能收益管理智能体：该智能体通过分析历史订票数据、市场趋势、竞争对手定价等多维信息，动态优化机票价格与舱位分配，实现收益最大化。据《航空AI白皮书》介绍，北欧航空与Amadeus合作开发了先进的收益管理系统，使用实时销售数据的新型收益预测模型将航空公司的需求预测能力提高了33%-9。这类智能体在超售策略优化、运价评估以及经营分析等多个环节实现深度赋能，帮助航空公司在复杂多变的市场环境中做出更精准的决策。
智慧运营与维护智能体：该智能体通过整合飞机实时数据、维修历史与部件寿命模型，实现预测性维护与智能化运维。360亿方智能的航空AI解决方案，通过AI驱动的智能维修知识库智能化管理历史维修材料，并实时监测潜在隐患，进行预测性分析，大幅度提升飞机维修的效率和质量-9。东航的"数字人+多智能体"项目在智慧运营领域也取得了显著成效，成为民航领域唯一入选2025年度全国用户体验创新典型案例的项目-4。
航班调度与路径优化智能体：该智能体综合考虑天气、空域流量、机场资源、飞机状态等多种因素，实现智能排班与航班路径优化，提高航班正点率与资源利用率。《航空AI白皮书》指出，随着AI、物联网和数字孪生等技术的融合应用，航班调度、机场运营等关键环节有望实现全流程自动化-9。这类智能体通过模拟不同调度方案的效果，可选择最优的航班安排与飞机路径，降低运营成本，提高航班执行效率。

3.4 航空旅客服务与体验智能体

航空旅客服务智能体以提升旅客体验为核心，通过智能技术重塑旅客从行程规划到抵达目的地的全流程服务，创造个性化、无缝化的旅行体验。

全旅程数字服务智能体：该智能体通过数字人与多智能体协同，为旅客提供覆盖行程规划、机票服务、值机、中转保障等全流程的数字化服务。东航"数字人+多智能体"智慧航空服务体系的构建与应用，以"设计思维"为核心，构建数字人与多智能体协同的智慧航空服务体系，实现全旅程数字化服务升级-4。该项目在技术上融合形成"能说、会想、可执行"的智能服务链，在战略路径上通过"开源大模型+企业级大模型平台"方案兼顾成本、安全与自主可控-4。
智能行李管理与追踪智能体：该智能体通过物联网标签与传感器，实现行李全流程的实时追踪与智能管理，大幅降低行李丢失率。虽然搜索结果未提供详细案例，但基于航空业发展趋势，此类智能体可通过在行李上安装物联网设备，结合机场内部的传感网络，为旅客提供行李位置的实时查询服务，并在出现行李错运、延误时及时预警，主动启动处理流程，显著提升旅客体验。
个性化旅行服务智能体：该智能体基于旅客偏好、历史行为与实时情境，为旅客提供个性化的产品推荐与旅行服务。东航的数字人体系可拓展至更多应用领域，推动公共服务从"功能型"向"陪伴式"跃迁-4。这类智能体可根据旅客的喜好推荐合适的航班、座位、餐饮及目的地服务，创造高度个性化的旅行体验，提高客户满意度与忠诚度。

表2：公交与航空领域核心智能体价值评估

智能体类型	核心功能	关键性能指标	实施挑战
公交智能调度智能体	动态调整发车间隔、优化行车计划	高峰候车时间降低15%-5	数据质量、系统集成复杂度
公交安全预警智能体	驾驶行为分析、实时预警	急加速下降97%-8	驾驶员接受度、硬件部署成本
航空收益管理智能体	动态定价、需求预测、舱位优化	需求预测能力提高33%-9	数据整合、模型准确性
航空旅客服务智能体	全旅程服务、数字人交互	服务效率提升50%以上-9	系统可靠性、用户体验设计

4 跨交通模式的智能体协同与系统集成

4.1 多式联运协同智能体

在综合交通体系框架下，打破不同交通方式间的壁垒，实现无缝衔接与高效协同，已成为提升整体交通系统效率的关键。多式联运协同智能体通过统一调度、信息共享与资源整合，为旅客提供一体化出行解决方案。

一体化出行规划智能体：该智能体通过分析各交通方式的实时运营数据、票价信息与时刻表，为旅客提供最优的多式联运出行方案。哈尔滨公交计划通过AI联动城市交通的多种出行方式，通过优化运营推动公交与地铁、共享单车等接驳便利度，共同打造智慧出行的生态圈-5。这类智能体可进一步扩展至航空、高铁等领域，综合考虑时间、成本、舒适度与碳排放等多重目标，生成个性化的跨模式出行方案。
联程服务与票务智能体：该智能体通过统一的服务平台与票务系统，实现不同交通方式间的一键预订与无缝支付。虽然搜索结果中未提供成熟案例，但成都公交集团计划将自动驾驶公交示范场景拓展至网约出租、特种车辆等领域-3，显示了跨模式服务整合的趋势。这类智能体可打通公交、地铁、高铁、航空等不同交通方式的票务系统，提供"一次支付、全程通行"的便捷体验，同时支持联程票务优惠，提升公共交通的整体吸引力。
跨模式应急协同智能体：当某一种交通方式出现延误或中断时，该智能体可自动启动应急响应，协调其他交通方式进行客流疏解与应急保障。轨道交通领域的AI安全管理信息化系统已实现在某车站将出现大客流时，通过APP向周边3公里内的乘客推送"本站客流拥堵，建议选择其他站点乘车"的提醒-1。这类智能体可将预警与响应机制扩展至整个交通系统，实现跨模式的应急协同，提高交通系统的韧性与可靠性。

4.2 数据融合与智能分析平台

跨交通模式的智能体协同依赖于数据融合与智能分析平台的支持，通过构建统一的数据底座与分析引擎，为各类智能体提供决策支持。

交通数据中台智能体：该智能体通过ETL（抽取-转换-加载）技术对异构数据进行标准化处理-1，构建统一的交通数据资源池。轨道交通领域的AI安全管理信息化系统构建统一数据中台，采用ETL技术对异构数据进行标准化处理，将传感器采集的数值型数据转换为统一格式，对视频数据进行结构化处理-1。类似的架构可扩展至整个交通系统，实现多模式交通数据的融合与治理，为智能体提供高质量的数据供给。
交通态势感知与预测智能体：该智能体基于多源数据，实时感知全网交通状态，并预测未来发展趋势。轨道交通领域的AI系统通过融合历史数据与实时数据，预判未来一段时间内的安全状态变化-1。这类智能体可将分析范围从单一模式扩展至整个交通系统，通过整合道路拥堵指数、公交客流、列车正点率、航班状态等多维信息，形成全面的交通态势图谱，为管理决策与公众出行提供参考。
智能决策支持智能体：该智能体基于数据分析与仿真模拟，为交通管理部门与运营企业提供科学决策支持。成都公交集团通过研究形成了《成都公交自动驾驶运营场景建设方案》《自动自动驾驶公交"车路云一体化"系统联调导则》等一系列管理制度、规程与标准-3。这类智能体可进一步发展，通过构建数字孪生交通系统，模拟不同政策与规划方案的效果，支持从战略规划到实时调度的各层级决策。

4.3 城市级交通智慧大脑

城市级交通智慧大脑作为智能体技术的最高形态，通过全局优化与协同控制，实现整个城市交通系统的高效、安全与绿色运行。

资源分配与优化智能体：该智能体从城市交通系统整体出发，动态优化配置各交通模式的资源，实现系统效能最大化。厦门公交的"车路协同·公交智行可视化"平台形成集数据采集、交互、分析、调度于一体的指挥中心-8。这类平台可进一步发展成为城市交通智慧大脑，通过AI算法统筹分配道路空间、运力资源、能源供给等要素，使有限资源发挥最大效益。
交通与环境协同智能体：该智能体通过分析交通运行与环境质量数据，优化交通系统以减少环境污染。航空领域，AI技术可帮助优化燃油消耗及航线规划，不仅有助于航空公司降低燃油成本，同时也为实现全球碳减排目标贡献力量-9。类似技术可应用于城市交通系统，通过优化信号配时、引导交通流分布、推荐环保出行方式等策略，降低交通系统的碳排放与环境污染，推动绿色交通发展。
新业态培育与创新智能体：该智能体通过分析交通数据与城市需求，识别新的服务机会，推动交通新业态的发展。《航空AI白皮书》指出，低空经济在AI技术的推动下，通过无人机物流、空中出行等新业态，展现出巨大的市场潜力，预估将催生一个万亿级别的新市场-9。在城市交通领域，智能体同样可通过数据分析，发现微公交、定制班车、共享单车等新服务的需求热点，为交通新业态的培育提供数据支持。

5 实施路径与未来展望

5.1 智能体实施的阶段性路径

交通智能体的实施是一项复杂的系统工程，需遵循循序渐进、场景驱动与价值导向的原则，分阶段推进技术与业务的深度融合。基于各交通领域的实践经验，可规划三阶段的实施路径：

第一阶段（1-2年）：试点验证与能力建设
在此阶段，交通企业应聚焦于基础平台搭建与场景试点验证。技术上，部署行业大模型基础平台，如青岛地铁的垂域大模型1.0版本-10或哈尔滨公交的本地DeepSeek模型-5，构建数据采集与处理能力。业务上，选择痛点明确、价值清晰且实施难度适中的场景开展试点，如设备预测性维护、智能客服或驾驶行为分析等。哈尔滨公交从内部文本改写、撰写开始训练AI，逐步扩展到客服服务与调度决策-5，提供了渐进式实施的范例。这一阶段的关键成功因素在于数据质量的提升与跨部门协作机制的建立。
第二阶段（3-4年）：规模推广与体系构建
在试点验证的基础上，此阶段重点推动智能体技术的规模化应用与体系化构建。技术上，完善智能体技术栈，扩展感知设备部署，优化算法模型，建立智能体协同机制。业务上，将成功场景复制到更多业务领域，如青岛地铁在6号线完成初代大模型研发部署后，进一步扩展到供电、车辆、机电和智慧车站4个智能体-6。成都公交集团在自动驾驶公交示范线上，培育自动安全员、地图标注员等新工种，建设相关岗位培训基地-3，体现了体系化建设的思路。这一阶段的核心挑战在于业务流程再造与组织变革管理。
第三阶段（5年以上）：生态融合与持续进化
在智能体技术深度融入业务后，交通系统将进入生态融合与持续进化的高级阶段。技术上，实现跨模式智能体的协同决策，构建交通数字孪生系统，支持系统级的仿真优化与自动演化。业务上，打破交通方式壁垒，实现多式联运的智能化服务，如通过一体化出行平台整合公交、地铁、高铁、航空等全交通模式。同时，智能体系统具备强自学习能力，能通过持续数据输入自动优化模型与策略，如轨道交通AI安全管理系统的"自迭代优化"能力-1。这一阶段的愿景是形成高度自主、自适应、自进化的智慧交通生态系统。

5.2 未来发展趋势与前沿展望

随着核心技术的突破与应用场景的拓展，交通智能体正朝着更深入、更广泛与更智能的方向发展，呈现出若干重要趋势与前沿方向。

技术融合：多技术共生赋能智能体升级
未来交通智能体将更加深度融合大模型、数字孪生、车路协同与边缘计算等前沿技术，形成更强的认知与决策能力。大模型技术将提升智能体的自然语言交互与推理能力，如中国铁路人工智能大模型已具备自然语言、计算机视觉、语音、多模态四大核心能力-2。数字孪生技术通过构建交通系统的虚拟映像，支持智能体的模拟验证与优化决策，如铁路工程建设中广泛应用数字孪生和装配式建造等人工智能技术-2。车路协同技术通过车车、车路通信，扩展智能体的感知与协同范围，如成都"车路云一体化"自动驾驶公交系统-3。这些技术的融合将推动交通智能体向更高水平发展。
模式创新：新业态与服务范式持续涌现
在智能体技术的驱动下，交通领域将涌现更多新业态与服务范式，重塑人们的出行体验。在航空领域，低空经济在AI技术的推动下，通过无人机物流、空中出行等新业态，预估将催生一个万亿级别的新市场-9。在公交领域，自动驾驶公交将重构运营模式与服务体验，如成都公交探索自动公交"运营服务、调度指挥、检测运运维、应急处置"全流程自动驾驶公交运营管理体系与标准-3。"出行即服务"（MaaS）模式通过智能体整合多种交通方式，提供一站式、个性化的出行解决方案，正成为城市交通发展的重要方向。
架构演进：向开放与协同的智能体生态系统发展
交通智能体的技术架构正从封闭系统向开放生态演进，形成更加灵活、可扩展的智能体协作网络。青岛地铁创新性地搭建了"1个大模型+18个智能体"的混合专家型大模型架构-10，代表了专业智能体协同的发展方向。东航"数字人+多智能体"智慧航空服务体系通过数字人与多智能体协同，实现全旅程数字化服务升级-4。未来，随着标准接口与开放平台的完善，不同企业、不同交通模式的智能体将能够高效协作，形成城市级的交通智能体生态系统，实现全局资源的优化配置与系统效能的全面提升。
绿色赋能：智能体助推交通低碳转型
智能体技术将成为交通系统绿色转型的重要赋能者，通过优化运营与管理，降低能源消耗与环境污染。《航空AI白皮书》指出，绿色航空成为行业不可逆转的趋势，借助AI优化燃油消耗及航线规划，不仅有助于航空公司降低燃油成本，同时也为实现全球碳减排目标贡献力量-9。在轨道与公交领域，智能体可通过优化驾驶曲线、调度车辆与组织运输，减少系统整体能耗。随着碳交易市场的发展与完善，交通智能体还可通过量化碳减排成果，参与碳交易市场，将绿色效益转化为经济效益，形成良性发展机制。
制度适应：构建与智能体发展相适应的治理体系
智能体技术的深入应用需要制度框架与治理体系的同步创新，以应对技术带来的伦理、安全与监管挑战。交通运输部等7部门已发布关于"人工智能+交通运输"的实施意见，支持具身智能列车与自主协同控制系统研发-7，体现了政策层面的前瞻布局。未来，需进一步建立健全智能体在交通领域应用的技术标准、安全规范、责任认定与监管机制，如成都公交集团"形成了一系列管理制度、规程与标准"-3，为智能体的规模化应用提供制度保障。同时，需加强数据安全与隐私保护，确保智能体系统的可靠性与可控性，促进技术创新与风险防控的平衡。

6 结论

智能体技术作为人工智能在交通领域应用的高级形态，正深刻改变着轨道、高铁、公交与航空等交通模式的运营管理与服务方式。通过构建专业化、场景化的智能体，交通系统实现了从"经验驱动"到"数据驱动"、从"被动响应"到"主动智能"的转变，在安全提升、效率优化、成本降低与体验改善等方面创造了显著价值。

未来，随着技术的不断成熟与应用场景的拓展，交通智能体将朝着深度融合、跨模式协同与生态化发展的方向演进，最终形成自主感知、智能决策、协同执行的交通智能体生态系统。这一进程需要技术、业务与制度的协同创新，需要交通企业、技术供应商、科研机构与政府部门的共同努力，方能实现建设安全、高效、绿色、智能的现代交通体系的宏伟目标。