（场景示意图）
21世纪经济报道见习记者冉黎黎 北京报道嘿，你准备好迎接智能交通时代了吗？9月26日，交通运输部联合国家发展改革委、工业和信息化部等多部门，正式推出了《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》（以下简称《实施意见》），为AI+交通按下快进键。
交通领域场景丰富、数据庞大，是人工智能落地的前沿阵地。北京大学光华管理学院教授翁翕强调，中国经济正处于动能转换的关键期，“人工智能+”行动是培育新增长点的核心策略。AI for Science（AI4S）作为创新利器，能加速科研突破，推动智能驾驶等产业崛起，成为经济腾飞的“新引擎”。
展望未来，《实施意见》设定清晰目标：到2027年，AI将在交通典型场景大规模应用，综合交通大模型体系落地，智能体普及，打造一批“人工智能+交通”标杆工程，AI成为行业创新驱动力。到2030年，AI深度融入交通体系，智能立体交通网全面铺开。智慧交通与物流关键技术自主可控，水平全球领先，培育新业态，完善治理体系，助力高质量发展与安全升级。
《实施意见》聚焦四大任务：关键技术攻关、创新场景赋能、核心要素保障、产业生态优化。
在关键技术方面，提出突破动态感知、精准导航、复杂环境决策等共性技术。
智能产品加速迭代：研发智能驾驶系统、远程座舱等新品，推广公路夜视监控、结构检测装备，鼓励无人机、全地形车创新。升级智慧列车、通信信号、调度系统，开发智能船舶、搜救设备，推进施工机器人、智能仓储等装备。
场景赋能多样：从组合辅助驾驶到智慧物流，部署7项重点任务。
组合辅助驾驶：开展智能驾驶大模型测评，支持京津冀、长三角等地区示范应用，集聚资源稳慎推进。
智能铁路：研发具身智能列车与协同控制系统，推广自感知动车，应用智能驾驶、群控技术，提升运维能力。
核心要素保障：优化算力供给，建设高质量数据集，推动网络设施融合，如依托高速路、港口强化算力，促进多网合一。
产业生态优化：提升孵化能力，完善治理机制，聚集人才。
生态孵化：推动组建交通大模型产业联盟，整合企业、高校资源，共享算力、语料，培育共赢生态。
治理机制：构建AI应用标准与风险防控体系，加强算法数据安全。
人才建设：高校设科教融汇中心，培养复合型人才，探索产学研联合机制。
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