中国公路学会&东南大学：
《2025年公路行业人工智能技术发展路线图》

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当人工智能成为新质生产力的核心引擎，公路行业正经历一场从 “数字化” 到 “智能化” 的深刻变革。中国公路学会与东南大学联合发布的《2025 年公路行业人工智能技术发展路线图》，系统勾勒出 AI 与公路行业深度融合的演进路径。从政策引导到技术落地，从传统 AI 到大模型赋能，从单一场景应用到全周期智能协同，这份报告为公路行业的智能化转型提供了清晰的行动指南，预示着一个 “感知精准、决策智能、运营高效、服务优质” 的智慧公路新时代即将到来。

一、政策引领：构建 AI 与公路融合的制度保障

国家战略与地方实践的双向发力，为公路行业人工智能发展筑牢了政策基石。从国家层面来看，“十四五” 规划、《交通强国建设纲要》等政策多次强调人工智能与交通行业的深度融合，2024 年《政府工作报告》更是将 “人工智能 +” 行动纳入重点，明确提出深化 AI 研发应用，打造数字产业集群。各部委分工协作形成合力：发改委通过新型基础设施投资与场景创新开放构建产业生态，2023 年智能交通基建投资达 4800 亿元，推动杭绍甬智慧高速等示范项目落地；科技部聚焦 “人 - 车 - 路 - 云” 全要素协同，突破关键 “卡脖子” 技术；交通运输部则以场景驱动为核心，部署 30 个智慧公路试点工程，建立 AI 应用成熟度评价体系，推动自动驾驶、智能养护等十大场景落地。

地方层面形成了各具特色的发展范式。北京聚焦 “政策引导 + 场景牵引”，探索 “人工智能数据沙盒” 制度，推动通用 AI 与交通建管服深度融合；江苏构建 “技术攻关 - 示范应用 - 产业集聚” 生态链，目标 2025 年建成 1000 公里智慧公路、5 个省级车联网先导区；浙江以 “制造业 + 数字化” 为抓手，设立百亿级 AI 基金群，打造杭州、宁波为核心的智能交通示范走廊；深圳则以立法护航和资金激励双轮驱动，每年投入 3 亿元支持交通关键技术攻关，构建从测试到商业化的闭环机制。这些地方实践与国家战略同频共振，形成了 “顶层设计 + 地方创新” 的良好发展格局。

二、技术演进：从传统 AI 到大模型的跨越升级

公路行业的人工智能应用，已从传统单一任务模型，迈入以大模型为核心的多模态协同智能阶段，技术能力实现质的飞跃。

传统人工智能在公路行业的应用已覆盖规划、建设、管理、养护、运营、服务全周期。在感知层面，基于改进型 YOLOv5 算法的路面病害检测系统准确率达 94%，山高集团通过多传感器融合实现道路病害自动识别分类，复杂环境下准确率超 90%；在决策层面，阿里云 “城市大脑 2.0” 通过强化学习算法优化信号灯配时，使主干道通行速度提升 22%；在执行层面，三一重工的无人摊铺机实现沥青摊铺厚度误差 ±2mm，效率较人工提升 3 倍，港珠澳大桥则通过物联网与 AI 构建智能化运维平台，降低全生命周期维养成本。然而，传统 AI 仍面临多模态数据融合困难、场景泛化能力不足、硬件兼容性差等瓶颈，难以满足复杂交通场景的动态需求。

大模型技术的崛起为解决这些痛点提供了全新路径。与传统 AI 相比，大模型具备海量参数规模、多模态数据处理、跨场景泛化学习等优势，能够深度整合文本、图像、传感器等异构数据，实现从 “功能级智能” 到 “系统级协同智能” 的跃迁。国内外已涌现出一批公路行业专用大模型：学界方面，东南大学 MT⁃GPT 构建 “点 - 线 - 面” 分层架构，实现多模式交通数据的深度融合与跨城市迁移；北京交通大学 TransGPT・致远作为国内首个开源综合交通大模型，覆盖交通规划、管理、服务等全场景；北航 TrafficGPT 通过多模态数据输入，在拥堵治理、应急处置等场景表现优于通用大模型。业界方面，百度智能交通引擎 4.0 依托文心大模型，构建 “感知 - 研判 - 优化 - 服务” 全链条生态；华为盘古大模型在公路稽核、收费管理等场景实现故障零漏报；高德 ChatITS Agent 融合时空大数据，支持交通态势研判与治理方案自动化生成。这些大模型的应用已取得显著成效，车路云一体化管控使区域交通承载能力提升 30%，智能养护让巡查效率提高 4 倍，成本降低 20%。

三、场景落地：全周期赋能公路行业智能化转型

人工智能技术正深度渗透公路 “规划、建设、管理、养护、运营、服务” 六大领域，推动各环节从经验驱动向数据驱动、从被动响应向主动预判转变。

在规划环节，AI 实现从宏观到微观的全尺度优化。宏观层面，通过数字孪生技术模拟全国交通网络，评估基础设施供需平衡；中观层面，结合大数据分析优化区域路网布局，提升通行效率；微观层面，利用 BIM+AI 协同设计平台，将路基横断面方案设计周期缩短 40%，中交集团的高精度勘察设计技术减少外业工作量 45%。大模型的加入进一步提升了规划的科学性，东南大学 MT⁃GPT 能够自动提炼多模态数据特征，支撑立交规划、设施选址等复杂决策，跨城市数据迁移能力有效缓解了数据稀疏问题。

建设环节中，AI 赋能智能基础设施从设计到验收的全流程。策划阶段，三一集团的无人驾驶摊压机群实现多设备协同作业，覆盖 90% 以上常见施工场景，施工质量均满足工程要求；准备阶段，深圳智能交通信号系统通过 AI 技术实现实时优化设计；实施阶段，广州智能交通监控系统结合 AI 分析流量数据，实现交通实时监控与调度；验收阶段，上海通过 V2X 技术与自动驾驶汽车联动，确保系统在复杂环境下稳定运行。这些技术应用不仅提升了建设效率，更推动了施工模式从 “人工主导” 向 “无人协同” 的变革。

管理环节借助 AI 实现精准调度与高效处置。路网监测方面，通过传感器、摄像头、移动数据等多源信息融合，实时掌握交通流量、车速、路况等数据，华为盘古大模型在漳州交警试点中，通过智能问答为决策提供支持；应急调度方面，系统能够快速检测交通事故、拥堵等异常情况，自动生成应急预案，调度交警、救援车辆等资源，动态调整交通信号灯疏导车流。大模型技术进一步强化了管理的智能化水平，江苏交控的 AI 慧眼云实现交通事件主动感知，事故、非法占道等事件推演准确率不低于 95%，应急处置时间缩短 20% 以上。

养护环节迎来从 “事后维修” 到 “预测性维护” 的转型。基础设施状态感知方面，通过物联网设备、巡检车、无人机、卫星遥感等多手段，实现道路结构应力、沉降变形、路面病害等参数的全面监测，山高咨询检测公司的道路病害智能检测平台，多种类病害识别准确率均达 90% 以上；养护决策方面，中交集团的 “基础设施健康大模型” 将路面性能预测周期从季度级缩短至周级，在云南宜昭高速应用中降低养护成本 18%；养护执行方面，无人驾驶养护设备、病害修复机器人等逐步替代人工，显著提升了养护效率与安全性。

运营环节中，AI 驱动资源优化配置实现降本增效。基础设施养护方面，通过无人机、车载摄像头采集图像，利用深度学习模型自动识别路面病害，结合 IoT 设备数据预测结构风险；公路收费管理方面，ETC 系统结合车牌识别与传感器技术，大幅提升通行速度，减少拥堵；服务区管理方面，智能停车系统实时监控车位使用情况，动态调整资源分配，AI 还能实时监测设施状态，及时安排维修。满帮集团的 “运力大脑” 系统使车辆空驶率从 38% 降至 26%，京东物流 “冷链先知” 系统将温控精度控制在 ±0.5℃，充分体现了 AI 在运营优化中的巨大价值。

服务环节通过 AI 增强出行便捷性与安全性。出行信息诱导方面，高德地图、百度地图结合 AI 与大数据，提供精准路况预测与最优路线推荐，避开拥堵路段；伴随式信息服务方面，腾讯地图等通过 AI 和物联网技术，推送服务区、加油站等个性化信息；自动驾驶服务方面，北京高级别自动驾驶示范区实现 60 平方公里核心区域网联云控服务全覆盖，支持自动驾驶出行服务、无人配送等场景规模化运营。这些服务创新让出行体验更加高效、便捷、安全，推动交通服务从 “普惠化” 向 “个性化” 转变。

四、未来蓝图：公路行业 AI 大模型技术路线与政策建议

报告明确了公路行业人工智能的发展路径，提出 “技术筑基 - 场景适配 - 协同进化 - 全域自主” 四阶段演进模式，为未来 10 年的发展指明了方向。

技术路线上，近期（2025 年）聚焦大语言模型的规模应用，构建跨部门智能审批中枢、多模态政务流程自动化等核心场景，实现审批效率提升、交通仿真快速构建等目标；中期（2030 年）重点发展多模态智能体与具身智能，落地公路安全风险研判、车路云一体化智能管控、多模态机器人道路巡检等场景，形成 “感知 - 决策 - 执行” 闭环；远期（2035 年）迈向通用人工智能阶段，实现自主式交通管理、全场景自动驾驶等高阶应用，构建全域自主决策的智能交通生态。核心技术突破方向包括交通大模型高效微调与推理、大模型 + 小模型融合的场景自主编排、端到端具身智能交通大模型、云边端一体化通用人工智能等，这些技术将共同支撑公路行业智能化水平的持续提升。

为保障技术落地与产业发展，报告提出五项关键政策建议。一是构建 “学科交叉培养 + 实践能力锻造 + 职业发展赋能” 的立体化人才培育网络，推动 AI 课程纳入交通类专业核心体系，开展行业存量人才技能提升行动；二是建立 “需求收集 - 场景开放 - 试点推广” 全流程创新机制，设立创新示范区与监管沙盒，推动成熟模式规模化复制；三是构建覆盖基础共性、技术产品、应用服务的标准化体系，统一数据编码规则与接口协议，建立第三方认证制度；四是培育 “AI + 公路交通” 产业集群，支持龙头企业组建产业创新联盟，设立专项产业基金，扩大市场应用空间；五是聚焦核心技术瓶颈，建立 “产学研用” 协同攻关机制，加强基础理论研究，建立技术成果转化绿色通道。

结语：AI 赋能公路行业迈向智慧新纪元

从传统 AI 的单点突破到大模型的全场景赋能，从政策引导到产业实践，公路行业的人工智能转型已进入深水区。这份发展路线图不仅系统梳理了当前技术应用现状与痛点，更清晰描绘了未来发展的宏伟蓝图。随着人工智能技术的持续演进，公路行业将逐步实现 “规划智能化、建设无人化、管理精准化、养护预测化、运营高效化、服务个性化” 的发展目标，为交通强国建设注入强大动力。

在这场变革中，政策、技术、产业、人才的协同发力至关重要。唯有坚持创新驱动、需求导向、标准引领、生态共建，才能推动人工智能与公路行业深度融合，让智慧公路真正服务于经济社会发展，惠及亿万民众。未来，一个更安全、更高效、更绿色、更智能的公路交通体系，将成为新质生产力的重要载体，为构建现代化综合交通运输体系奠定坚实基础。

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