IT之家 6 月 25 日消息，据中国交通新闻网报道，近日，交通运输部发布《“人工智能＋交通运输”典型应用场景创新行动方案》（简称《行动方案》），围绕智能驾驶、智慧公路、智能航运、智能安全监管等十大方向，将组织实施超百项试点项目，集聚超千家创新主体，形成一批场景级解决方案，加速推动交通运输行业高价值场景全面落地，推动智能终端、智能体普及应用。据了解，交通运输部已梳理出公路运行状态智能监测等首批 41 个重点场景，计划于今年启动布局实施。

根据《行动方案》，应用场景创新行动将以“技术突破 — 场景验证 — 产业应用 — 体系升级”为路径，稳妥有序推进“人工智能＋交通运输”规模化创新应用，以加快构建智能综合立体交通网为牵引，助力交通运输实现一体化融合、安全化提升、数智化升级、绿色化转型。到 2030 年，将开放一批高价值应用场景，形成一批高水平算法模型，涌现一批“人工智能＋交通运输”领域的新基础设施、新技术装备、新服务模式与新产业形态。

应用场景创新行动试点任务分为应用推广类、创新示范类和攻关突破类三类。其中，应用推广类聚焦技术成熟、需求明确的场景，加速成果转化与推广；创新示范类聚焦成熟技术的系统集成与落地推广，加大高价值典型场景开放力度，以人工智能赋能交通运输业务应用；攻关突破类聚焦算法、智能终端等核心技术的研发与试用，通过真实应用场景检验并提升技术供给能力。

下一步，交通运输部将建立“人工智能＋交通运输”创新成果库，鼓励各地因地制宜拓展特色应用场景创新实践；组织加强典型经验总结与交流，鼓励优秀智能体成果参与综合交通运输大模型智能体创新应用大赛；健全“人工智能＋交通运输”标准体系，积极开展预标准化研究；采用“科技＋工程”模式，推进重大创新工程实施，健全成果转化应用机制。

IT之家附方案全文如下：

“人工智能 + 交通运输”典型应用场景创新行动方案

为深入贯彻党中央、国务院决策部署，全面落实交通运输部等部门《关于“人工智能 + 交通运输”的实施意见》，加快推动人工智能在交通运输领域规模化创新应用，交通运输部会同国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、国家铁路集团组织开展“人工智能＋交通运输”典型应用场景创新行动（以下简称应用场景创新行动），制定方案如下。

一、总体要求

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党中央、国务院关于“人工智能 +”行动决策部署，统筹发展和安全，遵循“市场主导、政府支持、多方参与、协同推进”的原则，坚持创新引领、应用牵引、因地制宜、安全有序，以“技术突破 — 场景验证 — 产业应用 — 体系升级”为路径，稳妥有序推进“人工智能 + 交通运输”规模化创新应用，服务构建智能综合立体交通网，助力交通运输一体化融合、安全化提升、数智化升级、绿色化转型。

到 2030 年，开放一批高价值应用场景，形成一批高水平算法模型，涌现一批“人工智能 + 交通运输”新基础设施、新技术装备、新服务模式、新产业形态，人工智能更加有力地引领交通运输高质量发展和高水平安全。

二、重点任务

聚焦智能驾驶、智慧公路、智能铁路、智能航运、智慧民航、智慧邮政、智能建养、智慧出行服务、智慧货运、智能安全监管等重点方向，围绕路网运行状态智能监测、铁路装备自主健康管理、船舶编队智能航行、航空旅客智能安检、邮件快件智能分拣、基础设施智能巡检、海上智能救援、数智化执法等典型应用场景开展试点示范，广泛凝聚各方面创新主体力量，营造“千帆竞渡、百舸争流”的浓厚创新氛围，持续拓展人工智能技术在交通运输领域的应用广度与深度。

（一）智能驾驶

开展智能驾驶“端到端”大模型研发与测试。面向公路货运、园区运输、短途接驳等不同类型场景，开展智能欧宝官方站网站-Opel ob（中国） 技术研发与验证，探索建立虚实结合的智能化测试场。聚焦矿产、集装箱、粮食等大宗货物干线运输场景，开展智能驾驶技术集成应用验证，推进货物运输技术性降本提质增效。

（二）智慧公路

依托公路既有感知设施，探索采用多杆合一、多感合一等模式，利用多模态大模型等技术，提升覆盖基础设施、交通运行、路网环境的公路全要素感知能力，加强对夜间、雨雪等天气、施工作业等异常状态下的路网运行监测。开展交通流态势智能推演与拥堵机理分析，自动生成疏导策略，并向出行者推送，提升路网智能调度能力。鼓励采用人工智能技术，开展公路自由流收费创新，实现“无感通行”新体验。

（三）智能铁路

推动智能列车与运行控制系统研发与测试，支持嵌入具备自感知、自学习、自运行能力的智能化部件，提升列车状态识别与运行过程自主调节能力。鼓励采用视觉大模型、智能机器人等，实现简单重复性巡检场景的智能化作业，提升装备自主检测、自主诊断、自适应等数智化精准运维能力。围绕调度、通信、供电、服务、应急等核心环节，推动铁路运行模式智能化能力提升，拓展智能铁路应用边界。

（四）智能航运

聚焦船岸协同、港航调度、安全监管、智能运维、船舶节能等场景，开展状态感知、路径规划、船闸调度、安全管控等关键技术集成与应用，实现通航环境下的辅助靠离泊、集疏运协调和编队航行等。开展船舶编队智能航行技术创新，提升内河、沿海航行效率。鼓励依托通航环境、气象水文、运行状态等多源数据融合，实现智能监测预警与设备设施故障诊断，构建安全高效的智能航运保障体系。推动人工智能全面赋能港口数字化建设、自动化改造、智能化升级以及智慧航道建设、航道数智升级，提升港口生产运营、航道运行养护管理和对外服务智慧化水平。

（五）智慧民航

围绕航线规划、飞行安全、航班编排、签派决策、机组排班等核心任务，鼓励开发民航垂域大模型，开展运行预测、调度优化、风险防控等关键技术应用，打造全流程个性化出行服务、机坪态势感知与风险预警、无人化智慧货运站等多方面立体化应用场景，加快推进民航数智化转型升级。深化多模态生物识别与智能安检技术在值机、通关、登机等环节集成应用，构建安检通道旅客识别系统、行李匹配系统、服务引导终端等，提升旅客出行体验。在确保安全的前提下，探索开展垂直起降航空器与无人机在短途运输、空中游览等场景应用，提升低空运输服务能力。

（六）智慧邮政

围绕邮件快件分拣、运输调度、末端投递、运行监控等环节，推进邮政快递基础设施数智化改造与应用场景数智化升级，开展自动化仓储、智能分拣、智能安检、无人配送等关键技术研发，探索基于数据驱动的服务调度、路径优化、智能客服等智能体部署，加快智能终端在农村、社区、校园等末端节点的规模化应用，提升邮政寄递整体运行水平与服务质量。

（七）智能建养

面向桥梁、隧道、路面等典型结构设施，开展结构状态感知、病害识别、趋势预测、养护决策等关键技术应用，实现结构性能评估、风险等级判断、质量安全管控、养护策略推荐等功能。依托物联网和智能机器人、无人机等装备，利用多模态大模型，提升智能化巡检能力。探索人工智能技术应用于设计、施工、管理、养护等建养全流程，提升交通基础设施全生命周期管理能力。

（八）智慧出行服务

支持建设基于人工智能的多模式出行规划与路径推荐系统，整合多种交通方式运行数据和服务资源，提供个性化出行方案推荐、实时路况信息推送、换乘引导提示等功能。鼓励城市群、都市圈建设出行服务“一体化系统”，探索联程联运、扫码通行、一键支付等服务模式，推动面向公众的交通信息服务精准推送、智能客服等技术应用，培育一批服务精准、体验友好的出行服务智能终端和智能体，提升公众出行便捷性、舒适性和获得感。

（九）智慧货运

深化人工智能技术在大宗货物运输、冷链运输、危险品运输等场景集成应用，提升智能调度、仓储协同、异常预警等能力，实现铁公水空多式联运智能协同，提升运输组织效率。支持构建多式联运电子运单、协同调度与智能合约系统，完善枢纽集疏运与大通道运输智能调度机制。推进智慧货运管理，鼓励构建全链路智慧货运协同系统。

（十）智能安全监管

聚焦交通运输、设施运行、应急响应、经济运行等场景的智能风险预警与干预能力提升，开展交通安全态势感知、异常事件自动识别、事故智能推演与干预策略生成等关键技术应用，强化高风险作业智能提醒、突发事故智能调度、重大危险源管控、数智化执法、智慧化财审监督等能力，实现对高风险区域、重点设备、危险作业行为、重要经济活动等方面的预测、监管与响应。

三、组织实施

（一）统筹推动，凝聚合力

应用场景创新行动由交通运输部会同国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、国家铁路集团等部门组织实施。交通运输部牵头，加强组织协调和工作统筹，具体组织综合交通运输、公路、水路等领域试点任务。国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、国家铁路集团根据工作职责，具体组织各自领域试点任务。

（二）分类实施，多维创新

应用场景创新行动试点任务分为“应用推广类”“创新示范类”和“攻关突破类”。应用推广类聚焦技术成熟、需求明确的场景，加速成果转化与推广，鼓励率先实现规模化应用。创新示范类聚焦成熟技术的系统集成与落地推广，加大高价值典型场景开放力度，促进技术供需双方对接，以人工智能赋能交通运输业务应用，原则上由场景所有方牵头，联合人工智能企业、高校、科研院所等创新主体共同实施。攻关突破类聚焦算法、智能终端等核心技术研发和试用，通过真实应用场景检验和提升技术供给能力，原则上由人工智能企业牵头，联合行业用户共同实施。引导人工智能技术优先应用于工作环境差、危险度高的应用场景，对智能驾驶、无人配送等智能技术及应用，加强就业影响评估和监测预警，审慎把握其应用节奏、范围和力度，尽可能减少对从业人员的冲击。

（三）分批推进，动态调整

应用场景创新行动将根据人工智能技术发展态势，“十五五”期分批次推出典型应用场景建设指引（第一批典型应用场景建设指引详见附件），动态组织推进。交通运输部会同国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、国家铁路集团，按职责分工组织开展综合绩效评价，凝练形成一批可复制、可推广的创新成果，建立“人工智能 + 交通运输”创新成果库。鼓励各地立足行业实际与发展需求，因地制宜拓展特色应用场景创新实践。组织加强典型经验总结与交流，鼓励优秀智能体成果积极参与综合交通运输大模型智能体创新应用大赛等，发挥标杆示范引领作用，营造互学互鉴、协同共进的创新氛围。

（四）健全标准，加速转化

健全“人工智能 + 交通运输”标准体系，积极开展预标准化研究，对验证成熟的产品、技术和场景，支持相关技术单位、用户单位联合制定国家和行业标准。采用“科技 + 工程”的模式，聚焦综合性重大场景、集成式场景，进一步实施重大创新工程，健全成果转化应用机制。

附件：“人工智能 + 交通运输”典型应用场景建设指引（第一批）

“人工智能 + 交通运输”典型应用场景建设指引（第一批）

一、智能驾驶

（一）重载货车编队智能驾驶。

鼓励构建贯通“干线运输－货物装卸－能源补给”全链条的智能驾驶货运体系，在高速公路、物流骨干通道探索基于人工智能的智能驾驶货车编队自动化稳定运行，提升通道运力，降低物流成本。支持应用货物特征自适应装卸系统，实施场站智能调度，实现煤炭、粮食等散货及集装箱的自动抓取、定位与装载，实现 24 小时高效周转。支持采用人工智能技术实施“车－站－电网”协同、动态能源网络规划，完成智能驾驶货车绿色能源智能补给。

（二）智能驾驶系统性欧宝官方站网站-Opel ob（中国） 。

支持构建覆盖仿真环境－封闭场地－实际道路的全维度、多层级智能驾驶欧宝官方站网站-Opel ob（中国） 体系。推动建立针对不同车型、不同应用场景的测试评价要求与规范。鼓励构建基于人工智能的极端长尾场景生成、安全边界验证与预期功能安全欧宝官方站网站-Opel ob（中国） 工具链，加速技术迭代与可靠性验证，为智能驾驶规模化应用提供权威、统一的欧宝官方站网站-Opel ob（中国） 支撑。

二、智慧公路

（一）公路运行状态智能监测。

推动利用高速公路 ETC 门架、通信基站、交通监控等既有设施，集约化部署高清摄像头等路侧感知设备，结合人工智能技术强化多源数据融合应用，构建全天候、全要素的智能感知网络。支持构建“感知－分析－预警”全链条监测体系，应用多源感知融合技术精准识别交通事件。支持交通流态势智能推演与拥堵原因分析，自动生成疏导策略，缩短事故处置时间，破解公路应急响应滞后难题。

（二）公路信息智能服务。

结合路况、天气情况和交通管控等信息，智能化分析研判车辆行驶过程中可能的拥堵和风险动态，生成最优路径或预警提示，及时引导车辆合理出行。鼓励应用多元数据，基于人工智能算法向车辆实时推送个性化安全驾驶建议与路线优化信息。鼓励应用人工智能技术赋能交旅融合，动态生成并推送个性化出行信息。

（三）公路自由流收费。

推广应用“欧宝官方站网站-Opel ob（中国） +”无卡便捷通行、站前预交易等模式。融合 DSRC 通信数据、视频图像数据、欧宝官方站网站-Opel ob（中国）信令数据、北斗定位数据等多模态感知数据，优化通行车辆识别和路径还原算法，实现车辆车牌、车型等智能识别，提高准确率。推动应用人工智能技术实现收费环节特情提前感知、快速处置，提升收费站点通行效率。结合收费站车辆通行数据，支持利用人工智能技术自动生成收费车道配置、车辆通行引导、多样化支付等推荐策略，优化支付服务体验。

三、智能铁路

（一）列车智能控制系统。

支持智能列车与协同控制技术研发。推动多智能体协同优化算法研究，支持列车群协同决策与自主运行，提升线路通过能力。推动自感知、自学习、自决策的智慧化动车装备，以及多编组列车智能驾驶、协同控制和智能能源管理等技术应用。

（二）铁路装备自主健康管理。

鼓励构建基于数字孪生与机器学习的预测性维护系统，对铁路装备核心部件进行多模态数据融合分析与时序异常检测，实现亚健康状态早期预警与剩余寿命精准预测。鼓励开发装备故障自生成诊断知识图谱与决策推理引擎，提升自检测、自诊断、自适应能力，最大化系统可用性与可靠性，降低全生命周期维护成本。

（三）铁路旅客智能服务。

支持部署全旅程多模态智能服务系统，融合计算机视觉与自然语言处理技术，实现乘客异常行为识别与个性化服务主动推荐。支持构建站车一体化的动态资源调度模型，通过人工智能算法实时优化售票、候车、乘降、换乘等环节资源分配。鼓励应用虚实融合的交互导览与异常事件智能处置系统，提升旅客出行体验与应急响应效率。

四、智能航运

（一）内河船舶编队智能航行。

推动构建基于多智能体强化学习的船舶协同控制系统，实现内河船舶编队动态间距保持与自适应队形稳定，提升通行效率。支持开发融合多源信息的实时避障决策模型，自主生成多船联合避碰路径，降低碰撞风险。支持建设水文数字孪生与多源感知融合系统，保障编队在急弯、浅水区、雨雾环境的全天候航行。研发低延时船岸通信系统与人机共驾切换模型，实现极端工况岸基远程无缝接管，构建“自主为主、远程为辅”智能航行模式。

（二）沿海货运船舶智能航行。

推动构建基于环境感知与自主决策的智能航行系统，实现沿海货运船舶在复杂海况下的自主路径跟踪与航速优化。支持研发多模态融合感知与高鲁棒性决策规划模型，应对恶劣天气、夜间航行、密集渔船等长尾场景，保障航行安全。鼓励建设船－岸－云协同的智能航行支持系统，依托卫星通信、气象大数据与海洋数字孪生技术，实现船舶状态实时监控与全局航行策略动态优化。鼓励发展基于深度学习的船舶能效管理与货物状态监测系统，提升沿海货运经济性与可靠性。

（三）港口智能调度。

推进港口智能感知网络建设，鼓励建设基于数据大脑的综合管理系统，加快码头设备设施数字化建设、自动化改造、智能化升级。鼓励研发并应用港口智能调度模型，实现集卡智能预约与闸口无感通行。支持利用人工智能算法，实现集疏运资源的智能匹配与动态优化。鼓励研发港航一体化智能调度系统，实现堆场、码头、锚地之间作业计划的统筹编制、动态更新和协同调度。鼓励研发“港口数字孪生 +AI 辅助决策”等智能体，提升港口效率、服务、安全等综合智能化水平。

（四）航运智能运营。

支持构建基于大数据与人工智能的航运运营一体化智能决策系统，打通物流、资金流与信息流壁垒。鼓励利用机器学习与知识图谱技术，对航运物流数据进行深度挖掘与智能分析，实现市场需求预测、运力动态调配与最优航线规划。鼓励开发基于多源数据融合的跨境贸易真实性核验引擎，自动化完成信用证、提单、检验报告等单证的智能审校与风险识别。推动建设基于区块链与智能合约的电子单证系统，实现提单、装箱单、舱单等港航单证的链上签发、传输与核销。

（五）航道智慧服务。

推进航道智能感知网络建设，开发基于多源数据融合的航道智慧运行监测预警系统，实现航道养护尺度等重要航道信息的动态发布。推动构建基于人工智能的通航建筑物联合调度与安全监管系统，提升运行效率和安全水平。建设内河高等级航道电子航道“一张图”，实现基于电子航道图的船舶导助航信息服务。探索建设“人工智能 +”航道服务体系，提升船舶引航、船桥防碰撞、港口前沿专用航道服务能力。

（六）航道智能管养。

鼓励应用人工智能技术融入多源传感数据，实现航道、整治建筑物、通航建筑物状态智能监测预警与设备设施故障诊断。深化应用无人机巡航联动智能工作船舶等，自动排查、识别隐患并提示报警，提升养护巡查效率。

（七）智慧航海保障。

开展“人工智能 + 交通运输”航海保障实践，构建现代化航海保障体系，拓展船舶智能航行、支持商渔船共治、新业态建设等航海保障应用场景。

五、智慧民航

（一）航空场站智能运行管理。

鼓励构建机场全域感知与智能决策数字系统，实现运行保障节点的全流程动态监控与协同调度。支持部署基于人工智能的航空器与货物智能装卸系统，实现无人化装备精准识别定位与自主作业。鼓励建立跑道、廊桥等设施健康状态的物联网监测与预测性维护模型，提前预警并生成维修方案。支持开发机场安全风险多模态智能防控体系，实现对道面异常状况、跑道侵入、无人机及鸟情等安全隐患的主动发现与智能处置，全面提升机场安全与运行效率。

（二）智能航空旅客服务与安检。

支持构建“一脸通行”全流程无感服务系统，深化多模态生物识别技术在值机、通关、登机等环节的应用。支持智能安检技术在安检环节深度应用，加快推进人工智能辅助判图在安检环节的应用。部署基于人工智能的旅客服务机器人及虚拟助手，提供个性化登机引导、航班动态实时提醒及智能问答服务。推广行李全流程追踪与自动化管理系统，应用视觉识别等技术实现行李高效分拣、精准定位与智能托运，显著提升旅客出行体验与行李处理可靠性。

（三）低空智能运输。

推动建设智能化低空融合基础设施，部署基于人工智能的空中交通态势感知与高精度导航增强网络，支撑航空器智能路径规划与实时冲突消解。拓展垂直起降航空器与无人机在短途运输、空中游览等场景应用，研发智能任务分配与多机协同控制算法，提升服务可靠性。推动城市空中交通运行数字孪生系统建设，优化空域资源配置与流量调度，实现低空运输系统安全、高效发展。

六、智慧邮政

（一）智能分拣与安检。

支持邮件快件分拣设备智能化升级，充分利用物联网与机器视觉技术，实现邮件快件自动识别、精准定位与无人化搬运设备的智能调度，进一步提升分拣效率。鼓励加大智能安检系统推广应用力度，提高智能安检设备占比。

（二）无人配送。

鼓励在住宅区、商业区、产业园、有条件的农村地区等场景部署基于人工智能的无人快递车集群调度系统，实现订单动态分配、路径实时规划与多车交通流协同优化。统筹规划无人快递车、快递无人机、快递无人重卡、快递无人仓及无人驿站等无人快递技术装备及设施应用场景。支持应用强化学习算法，提升车辆在复杂城市环境中的交互决策与长期续航能力。构建“车－柜－桩”协同运营与动态补电网络，依托物联网和运筹优化方法实现能源智能调度与基础设施高效复用，有效破解“最后一公里”运力碎片化与人力短缺难题。支持在有条件的地区，拓展寄递无人机应用场景，提升服务质效。

（三）智能路径优化管理。

鼓励构建基于大数据和人工智能算法的骨干和末端网络智能路径规划与调度系统，实现海量寄递业务与动态路况下的实时路径规划与多目标决策优化。支持应用机器学习和时空预测技术，精准预估揽投时效、交通拥堵与节点通行能力，为路径动态调整提供依据。推动发展协同决策与多车分布式调度优化模型，实现区域内整体揽投效率最优、资源消耗最低，显著提升物流运输时效性与服务满意度。

（四）智能安全监管。

构建基于人工智能的视频智能巡检系统，实现暴力分拣、异常作业等疑似违规作业行为的远程安全监控。构建覆盖寄递全流程的行政执法智能辅助系统，实现执法检查、违法取证、行政处罚、执法文书自动生成等执法流程智能化处理，提升执法效率与监管效能。

七、智能建养

（一）智能勘察与设计。

鼓励采用人工智能自动线形生成技术，集成地质勘探数据、环境参数与规范库，辅助规避地质风险，实现线形最优。鼓励采用人工智能技术融合激光雷达点云、无人机巡检等数据，自动生成桥梁、隧道等基础设施三维模型，实现基础设施设计的数据驱动。支持采用人工智能技术实现多源信息融合，实现勘察报告、设计图纸、设计报告自动生成、复杂工程三维模拟自动分析、勘察设计历史数据挖掘等功能，强化对复杂地质条件、气象及水文分布变化等高风险灾害区域的研判，做好科学安全选线、多通道布局论证和多走廊比选。

（二）基础设施智能施工。

鼓励推广无人化施工装备集群协同作业，实现公路交通基础设施施工实时感知与自适应调节。推动工程数字孪生、智能预警装置、人工智能大模型等技术应用，探索实施大数据智慧辅助管理，实现工程施工现场质量安全动态监测和主动预警。鼓励应用环保智能管控系统，采用人工智能调度模型，开展施工进度智能监管、违规施工行为监管、物资智能监管等智能化监管，实现施工过程全要素数字化管控，保障施工安全。

（三）智能巡检与养护。

推广无人机集群智能巡检系统在公路、港口、航道等场景应用示范。推广应用人工智能技术，融合多源传感数据，实现路基、路面、桥梁、隧道病害和交通标志标线破损等自动识别，以及桥梁、隧道、边坡智能监测。推广应用养护决策智能体，结合历史数据与性能预测，自动生成个性化、最优化的养护策略。

八、智慧出行服务

（一）综合客运服务一票制。

支持构建基于人工智能的出行即服务（MaaS）一站式票务系统，实现多模式出行服务的智能联程规划与无感票务集成。鼓励应用大数据与人工智能算法，为旅客动态生成时效最优、成本最低、舒适度最高的个性化综合出行方案。建立跨运输方式的客票清分与结算智能合约系统，实现资源高效协同与收益精准分配，显著提升旅客全程出行效率与一体化服务体验。

（二）智能旅客运输组织。

支持采用人工智能技术实现城际客运出行需求的动态预测与运力资源的精准匹配。支持构建城际客运智能票务系统，实现跨运营商票务整合、智能推荐与便捷购票。鼓励探索应用大数据分析与智能算法，优化城际客运票价策略与动态组合。支持利用人工智能技术，提供车辆全程可视化追踪、异常预警与智能客服服务。

（三）城市公共交通客流智能调度。

鼓励利用人工智能、大数据等技术，加强城市公共交通客流实时分析研判，动态匹配客流优化组织调度，推动城市公共交通智慧运营。

九、智慧货运

（一）智慧供应链管理。

鼓励构建端到端全链路智能供应链协同系统，实现采购、生产、仓储、运输、销售各环节数据贯通与优化决策。支持应用大数据与人工智能技术，实现市场需求精准预测、库存动态优化与物流自主调度。鼓励发展基于区块链与智能合约的多主体可信协作网络，确保供应链全程透明可溯与履约风险智能管控，全面提升供应链响应速度、资源利用效率和系统抗干扰能力。

（二）综合货运服务一单制。

支持构建贯通“铁－公－水－空”的多式联运全程电子化运单系统，实现一单托管、全程可溯与智能履约。支持应用区块链与物联网技术，确保运单数据不可篡改、货物状态实时感知与运输资源透明协同。鼓励发展基于人工智能的智能调度与路径协同优化模型，自动生成最优运输组合方案，推动构建“一次委托、一口报价、一单到底”的集约化货运服务新模式。

（三）智能多式联运。

支持构建基于数字孪生与人工智能的多式联运协同调度与智能合约系统，实现不同运输方式间运力、舱位等精准匹配与动态协同。鼓励构建跨方式、全流程的智能调度与自动履约模型，实现运输资源自主适配与作业流程无缝衔接。鼓励建立基于区块链的联运数据共享与可信互操作机制，保障多方协作可信可溯、责任清晰与利益公平分配，提升运输链条的可靠性、效率与集约化水平。

（四）枢纽智能协同运行。

推动机场、港口、铁路站、公路港等枢纽资源优化。支持应用多智能体强化学习与运筹优化算法，实现跨枢纽货物转运、存储与运输能力的实时匹配与自主决策。支持建立枢纽集群运行数字孪生系统，精准模拟和预测流量波动与设施瓶颈，实现异常事件的智能预警与协同应急处置，显著提升综合交通网络整体效能与韧性。

（五）智能运输规划与调度。

融合交通、天气等多源数据，利用人工智能技术，为物流运输动态规划最优方案。鼓励在城市货运调度系统中研发并应用智能运力预测模型，基于实时路况、历史数据与订单需求，实现车辆与司机的最优动态匹配。支持利用人工智能技术，提供货运全程可视化追踪监测，当出现突发状况或异常预警时，能够及时响应，动态调整调度方案。

十、智能安全监管

（一）公路自然灾害监测预警。

构建基于多源感知数据与人工智能的公路自然灾害监测预警系统，实现边坡塌方、路面损毁、团雾结冰等风险源的自动辨识、动态评估与预警预报。鼓励研发并部署基于人工智能的灾害快速评估系统，实现灾情范围、等级与影响路段的分钟级精准判定与可视化呈现。支持开发融合数字孪生与强化学习的应急决策推演模型，实现对多情景预案的智能仿真与处置方案自主优化，有效提升公路安全韧性水平。

（二）海上智能救援。

支持构建“空－天－岸－海－潜”一体化智能海上救援协同指挥系统，推动提升搜救力量的可视性、调度指挥的智能化水平，强化跨部门协同联动。支持应用多智能体强化学习与集群控制算法，优化无人机、无人艇、无人潜航器等智能装备协同搜索、目标定位与应急救援任务自主执行。鼓励建立海上危险品泄漏、船舶碰撞等重大险情的智能推演与辅助决策系统，依托大数据与情境认知技术动态生成最优救援方案，进一步提升海上突发事件响应速度和处置效率。

（三）交通运输网络和数据安全防护。

构建基于人工智能的交通运输网络与数据安全智能监管系统，实现部、部属单位、关键信息基础设施及重要数据安全状态实时感知、网络攻击行为智能检测与数据异常访问动态预警。鼓励研发融合知识图谱与深度学习的多源威胁情报分析系统，实现对新型网络威胁的精准识别与溯源反制。支持建立面向数据分级分类的安全合规评估与隐私计算保障体系，推动重要数据安全共享与可信利用，显著提升行业网络安全防护水平和数据治理能力。

（四）城市轨道交通智能安全监管。

支持建设设施设备全生命周期管理系统，通过人工智能大模型精准辨识预测设备性能退化与故障风险，提升设施设备风险隐患治理水平。支持构建城市轨道交通安全保护区智能监控系统，综合利用智能化无人机、巡检机器人等实现巡检路径自主规划、环境态势精准感知与入侵行为智能识别，形成全天候、全覆盖的保护区安全防护网络。

（五）智能水上交通安全监管。

大力推进智慧海事建设，推进智慧交管、智能卡口建设，推进客船、危险品船舶安装船舶智能监控设备，开发重点船舶智能监控管理系统，实现船舶安全风险智能预警预报。研究智能船舶运营数据智能监测分析算法和模型，实现异常数据和安全风险监测预警。

（六）数智化执法。

构建基于多源执法数据与人工智能的交通运输综合行政执法系统，实时汇聚、整合分析执法人员、行政检查、办理案件、监管对象等交通运输执法相关数据。鼓励应用数智化执法信息系统，实现违法行为智能识别、案件线索自动抄告、指挥调度一体协同、行业风险提前预警、执法行为实时监督、培训考核智能组织等功能。支持研发执法运行监测大模型，对执法案件类型、数量、领域、区域、时效、合规性等指标进行动态感知与多维度研判，深度梳理行业运行规律、查找存在问题、预测运行趋势，为行政决策、行业监管、优化服务、权力监督、应急保障提供支撑。

（七）智慧化财审监督。

以防控经济风险为目标、促进业财融合为导向，以完善内部控制为抓手，构建全方位、多层次的智能财审监督体系。综合利用大数据分析、人工智能等技术构建智能财审监督模型，实现实时监控、动态预警、及时反馈，自动识别异常情况和潜在风险，做到风险早发现、早预警、早处置，推动财审监督向预防型、智慧型、贯通型转变。

（八）重大危险源管控。

健全交通运输安全生产重大危险源线上线下安全监管体系，完善提级管控模块数据报送、统计分析、智能核对等功能。鼓励加快重点领域业务系统与提级管控功能有机融合，强化业务系统现场感知功能建设，加快建成可感知、可视频、可调度、可反馈的数智化重大危险源管控系统。推进重大危险源部、省、市、县和企业五级动态监测预警系统上下联动、协同贯通。

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