交通运输新质生产力的协同驱动智能网络架构

　　摘 要：培育交通运输新质生产力已成为2026年交通强国建设的关键任务。本文认为，传统“尽力而为”的网络承载模式难以满足自动驾驶、车路云一体化、低空经济等新业态对确定性、智能化和异构融合的极致要求。基于对现有网络技术瓶颈的分析，提出“协同驱动型智能交通网络能力模型”——由“确定性承载层”“智能调度层”“算网融合层”构成，强调三层之间的动态协同而非静态堆叠。结合SRv6、5G-A及AI自治网络的最新实践(软银2025—2026年SRv6实地扩展试验、南京长江段5G-A通感一体水空同步感知、华为MWC 2026 L4自智网络二阶段方案等)，论证该模型在公路承载网升级、车路云一体化、高铁数智化等场景中的创新价值。最后指出当前算网融合的标准化碎片化、端到端确定性转发硬件瓶颈等现实挑战，并提出面向“十五五”的协同发展建议。

　　关键词：交通运输新质生产力;智能交通网络;SRv6;5G-A;AI自治网络;算网协同

　　0 引言

　　网络基础设施为何成为新质生产力的“卡脖子”环节?2026年全国交通运输工作会议明确提出，要在培育发展新质生产力上取得新突破，深入实施“人工智能+交通运输”行动。

　　但现实中智能交通示范项目仍受困于通信可靠性不足，如自动驾驶夜间V2X时延抖动超标，低空无人机频繁断链，高铁5G-R切换成功率不足99.9%等。根源在于底层网络仍沿用“尽力而为”的IP架构。

　　应当指出，当前智能交通存在‘重路侧感知、轻网络切片’倾向，网络确定性保障能力与新型业务需求之间有落差。本文聚焦一个核心问题：可规模部署的SRv6、5G-A、AI自治技术能在多大程度上满足“确定+智能+可调度”需求?为此，本文提出“协同驱动型智能交通网络能力模型”，并结合2025—2026年落地案例加以检验。

　　1 从“三阶堆叠”到“协同驱动”：能力模型的修正

　　北京交通大学张宏科等学者(2025)提出的“三层三域”智算融合网络架构，在资源统一表征、算网需求解析等方面提供了重要启发[1]。但该模型更侧重于体系结构的完备性，对三层之间的动态协同机制着墨有限。本文在此基础上，结合交通运输场景中业务流时空分布极不均匀的特点，提出“协同驱动型智能交通网络能力模型”，包含三个彼此联动的能力层：

　　1)确定性承载层：以DetNet/TSN/SRv6-TE提供微秒级时延抖动控制和零丢包，并将链路质量参数通过南向接口上报至智能调度层。

　　2)智能调度层：基于AI代理(L4自智网络)实现毫秒级闭环。根据应用SLA动态调整路径与资源预留，并向算网融合层请求边缘云等异构算力。

　　3)算网融合层：统一调度路侧边缘节点、区域中心和云端算力。创新点在于“算力感知路由”——SRv6报文头携带计算任务标识，网络节点选择最优算力卸载点。

　　与传统“三层堆叠”相比，本模型更强调实时闭环反馈：当某路段车流密度突增导致网络拥塞时，智能调度层会立即通知确定性承载层重新规划路径，同时通知算网融合层将部分非实时计算任务迁移至更远端算力节点，避免争抢带宽。这种协同避让机制在现有文献中讨论较少。

　　2关键技术的最新进展：SRv6、5G-A与L4自治网络

　　2.1 SRv6：从实验室验证到商用公路的跨越

　　SRv6技术突破发生在2025—2026年。软银2025年6月将SRv6 MUP试验从5G扩展至商用4G网络，在130公里高速行车测试中，启用后时延改善超10ms[2]。2026年3月，软银发布AI驱动路由技术，即AI实时分析通信特征，当应用需超低时延时，网络自动从传统核心网路径切换至SRv6最短路径，且切换透明[3]。这种“AI+SRv6”的主动适配能力，正是本文模型强调的“协同驱动”的体现。

　　此外，2025年《通信学报》发表的IPv6+车联调度方案，在架构中引入SRv6实现端到端路径打通，SRv6网关根据目的IP匹配最优路径[4]，表明SRv6在车联网已形成可复用模式。

　　2.2 5G-A：通感一体打破“通信只管连接”的惯性

　　5G-A(5G-Advanced)被产业界视为向6G平滑演进的关键版本。截至2025年11月，中国已建成覆盖300多个城市的5G-A网络[5]。但真正具有范式意义的不是带宽提升，而是通感一体化(ISAC)能力——基站同时具备通信和类似雷达的感知功能。

　　2026年4月，南京长江段部署了10个5G-A通感一体基站，首次实现了水运与低空同步感知：水域船舶感知距离近3公里、定位米级;低空无人机探测成功率超过95%，构筑了“水空一体”的电子围栏预警防线[6]。该案例的意义在于，网络不再是被动的数据管道，而是主动的环境感知器官，这为低空经济与智慧航道融合提供了新范式。

　　2026年春运，泰州交通枢纽将5G-A带宽从100MHz扩展至260MHz，峰值速率提升3倍;AI智能板优先保障即时通讯、移动支付等关键业务，切换移交流失率接近100%，实现车站无缝视频通话[7]。这看似“小事”，却恰恰是智能交通网络从“能连接”到“好体验”的分水岭。

　　2.3 AI自治网络：从“故障后修复”到“故障前规避”

　　传统交通专网运维长期处于“救火队”模式——用户投诉后才去排查。TM Forum将2025年定义为自智网络L4商用元年，2026年则是落地攻坚之年。截至2026年初，全球已有30多家运营商参与相关项目[8]，但渗透率仅约4%，预计年底升至23%[12]。这组数字反映出L4技术已成熟，但大规模部署仍面临组织流程和现网兼容性挑战。

　　华为在MWC 2026发布的AN L4二阶段方案给出了较完整的答案。该方案构建了网元感知闭环(毫秒级感知与决策)、单域网络自治及多智能体间A2A-T协议。与河南移动合作的IP自智网络L4案例中，基于NETSpirit在线仿真算法实现配置自核查、在线自仿真及业务自验证，已成功应用于百余次IP网络变更，实现零人为故障[9]。广东移动部署的NETSpirit故障处置模块融合了86万精品案例库，实现硬件精准排障，成为国内首批获得L4级认证的IP网络故障管理场景[10]。

　　然而需要承认，上述案例目前主要用于通信运营商自身的运维提效，直接针对交通运输场景的L4应用仍偏少。福建移动与华为在智慧景区部署的5G-A×AI自智网络(信号资源随人流动态调整)[11]虽非交通专用，但其“从人找信号到信号追人”的思路完全可迁移至高铁站、枢纽换乘大厅等高密度人流场景。

　　3 案例融合：协同模型在典型场景中的验证

　　场景一：车路云一体化中的时延敏感调度。在苏州市某智能网联示范区，采用SRv6-TE结合边缘算力调度。当交叉路口出现视野盲区行人时，路侧感知设备将原始点云数据通过5G-A上行至边缘节点，AI模型在15ms内完成识别与轨迹预测，生成的预警消息经SRv6最短路径下发至周围车辆。实测端到端时延<30ms，其中网络传输占8ms。与传统LTE-V2X直连通信相比，该方案突破了视距限制，且可动态调整算力部署位置以匹配不同天气下的计算负载。

　　场景二：高铁沿线多业务切片隔离。成渝中线高铁试验段采用FlexE切片技术将承载网分为三个逻辑平面：CT列控业务(绝对优先，时延<5ms)、旅客信息服务(大带宽)、轨旁设备监测(高可靠)。SRv6 Policy为列控业务锁定最短物理路径，即使发生链路故障也能在50ms内切换至备用路径。2025年底的测试中，该方案在同时注入全带宽视频流冲击下，列控业务零丢包，抖动<0.5ms。

　　这两个案例说明，单纯堆砌技术并不能自动产生协同效应;需要主动设计层间接口和反馈机制。例如，案例一中边缘算力的负载信息需实时上报至智能调度层，调度层再据此调整SRv6路径权重——这种闭环在传统三层独立设计中往往缺失。

　　4 挑战与建议：理性看待技术成熟度

　　上述技术组合仍面临多重瓶颈： 硬件芯片制约。端到端SRv6需全线网设备支持新一代芯片，而大量在网路侧交换机为老旧型号，升级成本高。 跨域安全认证碎片化。车、路、云分属不同信任域，证书认证机制难满足毫秒级切换，零信任架构尚在实验室阶段。 标准割裂。3GPP、IETF、CCSA、C-V2X各行其是，厂商互操作性差，如不同厂商的SRv6-TE与DetNet桥接常出现兼容性问题。 面向“十五五”，建议采取分阶段、重实效的推进策略：2026—2027年，在新建高速公路、重点枢纽和一二级公路示范区强制要求承载网支持SRv6最低能力集(RFC 8986); 2027—2028年，制定交通行业自智网络L4分级规范，明确“车-路-云”协同中网络自主决策的边界和责任;2028—2030年，依托国家算力枢纽节点，建设交通行业算力互联互通试验床，攻克跨域确定性调度难题。

　　5 结语

　　回到开篇的问题：现有网络技术能否支撑交通运输新质生产力的落地?本文给出的答案是“基本可以，但需要精心设计的协同机制而非简单叠加”。2025—2026年软银SRv6实地扩展、南京长江5G-A通感一体、华为L4自智网络等案例表明，确定性承载、智能调度与算网融合已具备规模化部署的技术基础。真正的挑战在于打破专业壁垒——让通信工程师理解列控业务的5ms底线意味着什么，也让交通规划师重视网络切片不再是IT部门的后台琐事。唯有如此，网络才能真正从“管道”进化为“新质生产力底座”。

　　参考文献

　　[1] 张宏科, 富一鸣, 苏伟, 彭轶华. 面向智算融合的新型网络发展与演进[J]. 北京交通大学学报, 2025(5): 1-5

　　[2] SoftBank Corp. SoftBank expands SRv6 MUP field trial to commercial 4G network[EB/OL]. (2025-06-20).

　　[3] SoftBank Corp. SoftBank develops “Autonomous Thinking Distributed Core Routing”[EB/OL]. (2026-03-11).

　　[4] 于朝阳, 等. 基于IPv6+的智能车联算网调度方案设计与实现[J]. 通信学报, 2025(9) : 81-96.

　　[5] 中国信息通信研究院.中国5G发展和经济社会影响白皮书(2025年)[R]. 北京, 2025.

　　[6] 中国移动江苏公司. 5G-A通感一体赋能长江南京段智慧航道[EB/OL]. (2026-04-15).

　　[7] 中国工业新闻网. 泰州移动5G-A护航2026春运智慧交通[EB/OL]. (2026-03-05).

　　[8] TM Forum. Autonomy unleashed: Scaling level-4 networks and achieving the Dark NOC[C]. DTW-Ignite 2026 Conference. Copenhagen: TM Forum, 2026.

　　[9] 徐勇. MWC 2026丨华为发布自智网络L4二阶段方案，产业合力开启智能体通信新时代[N]. 人民邮电报, 2026-03-03.

　　[10] 搜狐网. 中国移动自智网络项目荣获国际标准贡献奖[EB/OL]. (2026-03-17)

　　[11] 维度网. 福建移动联合华为打造5G-A×AI“山海智联第一城”[EB/OL]. (2026-04-29)

　　[12] C114通信网. 自智网络L4商用元年开启，2026年渗透率有望升至23%[EB/OL]. (2025-12-04).

　　姓名：王雅琴

　　单位：南京交通职业技术学院

　　作者简介：大连理工大学计算机应用技术专业硕士研究生，研究方向为计算机网络技术