新质生产力驱动下“人工智能+交通运输”融合发展路径与实践研究

　　摘要：新质生产力以技术创新为核心引擎，是推动交通运输高质量发展、加快交通强国建设的关键支撑。人工智能作为新质生产力的标志性技术，与交通运输深度融合，正重构交通建设、运行、养护全链条。本文立足上海城投公路实践，围绕智能建造、智慧运行、智慧养护、智慧船闸四大场景，剖析“人工智能+交通运输”的技术应用、实施路径与实践成效，提出新质生产力赋能交通行业数字化、智能化、绿色化转型的优化策略，为同类城市与交通企业提供可复制、可推广的范式。

　　关键词：新质生产力;人工智能;交通运输;智慧交通;全生命周期管理

　　一、引言

　　发展新质生产力是党中央着眼高质量发展作出的重大部署，交通运输作为技术密集型、场景丰富型基础行业，是新质生产力落地应用的核心场景。当前，我国交通基础设施规模持续扩大，但传统模式面临建设效率偏低、运维成本高、安全管控压力大、调度协同不足等瓶颈。人工智能依托大数据、计算机视觉、大模型、数字孪生、RPA等技术，实现感知—决策—执行闭环，推动交通行业从经验驱动转向数据驱动、从被动响应转向主动预判、从分散管理转向协同治理，成为培育交通领域新质生产力的关键抓手。

　　本文以上海“人工智能+交通运输”行动为实践载体，结合城投公路在重大工程、高速运营、基础设施养护、内河航运等场景的落地应用，系统阐述人工智能与新质生产力融合赋能交通高质量发展的内在逻辑、场景体系与实施路径，为交通行业转型升级提供理论参考与实践借鉴。

　　二、新质生产力与“人工智能+交通运输”的内在逻辑

　　(一)核心内涵契合

　　新质生产力强调创新主导、数字赋能、效率变革、绿色低碳，以技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级为特征。人工智能具备自主感知、智能决策、精准执行、动态优化能力，与交通基础设施、运输服务、行业治理深度耦合，推动劳动资料智能化、劳动对象数据化、劳动者素质升级，完全契合交通领域新质生产力的发展要求。

　　(二)融合发展机理

　　人工智能以数据为新生产要素、算法为新生产工具、场景为新应用载体，形成三大赋能机理：

　　1.全要素优化：打通工程建设、路网运行、养护维修、船闸调度多源数据，实现资源精准配置;

　　2.全流程提效：替代人工重复劳动，降低高危作业风险，提升建设精度与运维效率;

　　3.全生命周期增值：构建“BIM+GIS+IoT+AI”一体化数字底座，实现基础设施规划、建设、运维、退役全周期管控。

　　(三)实践价值

　　人工智能推动交通行业实现安全、效率、成本、绿色四维提升：安全上强化风险预警与隐患识别;效率上实现调度自动化与处置智能化;成本上降低人工与物料消耗;绿色上优化能耗与碳排放，助力“双碳”目标落地。

　　三、“人工智能+交通运输”核心场景与实践应用

　　以上海城投公路为实践样本，聚焦智能建造、智慧运行、智慧养护、智慧船闸四大场景，形成全链条、一体化的人工智能应用体系。

　　(一)智能建造：AI驱动工程全周期精细化管控

　　以南北通道工程为载体，构建“空—地—地下”全维度智能建造体系，破解中心城区地下工程施工空间受限、环境敏感、安全风险高等难题。

　　1.全周期数字管控：搭建“BIM+GIS+IoT”一体化数字底座，融合多模态视觉AI算法，实现施工人员、机械、受限空间智能感知与动态隐患识别，推动管理从经验判断向数据驱动转型。

　　2.核心技术攻关：聚焦智慧盾构、管片自动拼装、无人摊铺、全自动基坑测斜机器人等关键技术，实现地质超前精准感知、盾构掘进毫米级控制、结构病害实时监测，迈向“有人值守、无人操作”新模式。

　　3.智慧工地落地：应用机器狗、无人机、智能监测设备，构建施工动态数字孪生模型，形成适配地下通道工程的智能建造标准，为同类工程提供可复制方案。

　　(二)智慧运行：AI大模型赋能高速运营智效升级

　　以RAG、RPA、多模态大模型为核心，构建高速公路运管智能化体系，提升收费、运维、决策效能。

　　1.高速运管AI知识库：基于检索增强技术构建本地化大模型知识库，智能解析政策、标准、手册等数据，提供场景化专家指导，提升业务规范化与响应速度。

　　2.收费稽核自动化：依托AI大模型与RPA，实现工单主动抓取、关键要素提取、车型精准识别、证据链智能判别，辅助人工决策，大幅提升稽核效率与准确率。

　　3.机电运维智能化：搭建门架设备智能AI巡视系统，实现跨系统数据拉取、设备状态分析、故障智能诊断与风险预测，形成“告警—处理—复核—归档”闭环管理。

　　(三)智慧养护：AI构建全寿命周期结构健康管养体系

　　针对传统养护人工依赖高、检测效率低、病害识别不准等痛点，打造“智能巡检—精准识别—科学决策”一体化模式。

　　1.智能协同巡检：集成无人机、多功能检测车、固定摄像，替代人工完成高空、水上、狭窄空间巡检，降低安全风险，扩大覆盖范围。

　　2.AI视觉病害识别：运用深度学习CNN与目标检测算法，对路面裂缝、坑槽、桥梁露筋等病害自动标注、测量、估算，建立时序数据库，实现损伤演化追踪。

　　3.数据驱动养护决策：融合交通量、环境、历史病害等数据，构建性能预测模型，自动生成最优养护计划，推动从“被动维修”向“主动预防性养护”转变，延长设施寿命。

　　(四)智慧船闸：数字孪生赋能河海直达智能调度

　　服务上海高等级航道网与长三角一体化，构建全要素数字化、调度智能化、协同一体化的智慧船闸运管体系。

　　1.全要素数字化感知：通过物联网、传感器、BIM与数字孪生，实现船闸设施、环境、船舶动态全维度映射，建立统一数据资源池。

　　2.河海直达智能调度：开发过闸申报、智能审核、优化排挡、信息推送全流程模块，缩短候闸时间，提升通航效率。

　　3.区域协同升级：依托“沪闸通”完善应急联动，推动长三角过闸系统互联互通、数据互认、信用互认，实现“一站式”通办，支撑航运一体化高质量发展。

　　四、预计实践成效与存在问题

　　(一)预计实践成效

　　1.效率显著提升：智能建造缩短工期、降低人工成本;收费稽核与机电运维效率提升50%以上;智慧养护病害识别准确率超95%;船闸候闸时间大幅压缩。

　　2.安全保障强化：AI实时预警施工与路网风险，减少安全事故;高危场景无人化作业，保障人员安全。

　　3.管理模式变革：形成全生命周期数字化管控体系，建立可复制的技术标准与管理规范，助力交通新质生产力规模化落地。

　　(二)现存问题

　　1.数据壁垒仍存：跨部门、跨系统数据共享不足，多源数据融合深度不够;

　　2.算法适配性待提升：复杂场景下模型鲁棒性与泛化能力需进一步优化;

　　3.标准体系不完善：智能建造、智慧养护、智慧船闸等领域统一标准有待健全;

　　4.人才支撑不足：兼具交通专业与AI技术的复合型人才短缺。

　　五、新质生产力导向下优化路径与对策建议

　　(一)强化技术创新，夯实数字底座

　　持续攻关多模态感知、大模型轻量化、数字孪生、边缘计算等关键技术，完善“BIM+GIS+IoT+AI”一体化平台，打破数据孤岛，实现数据资产化、服务化。

　　(二)完善标准体系，推动规模化应用

　　制定智能建造、智慧养护、智慧船闸等场景技术标准、数据规范、验收规程，形成可复制、可推广的模式，以点带面提升行业整体智能化水平。

　　(三)深化场景融合，拓展应用边界

　　面向自动驾驶、车路协同、绿色低碳、安全韧性等方向，拓展AI在路网调度、应急处置、碳排放核算、基础设施健康监测等场景应用，构建全场景智慧交通生态。

　　(四)加强人才培养，构建支撑体系

　　推动校企合作，培育交通+AI复合型人才;建立内部培训机制，提升从业人员数字化技能;引入高端技术团队，强化科技创新能力。

　　(五)健全保障机制，强化政策支撑

　　完善资金、考核、监管机制，将智能化投入纳入预算，建立成效评估体系，强化数据安全与伦理规范，保障人工智能与交通运输融合健康发展。

　　六、结论与展望

　　新质生产力为交通运输高质量发展注入强劲动能，人工智能作为核心技术，正深度重构交通建设、运行、养护全链条。上海城投公路的实践表明，“人工智能+交通运输”能够有效提升效率、保障安全、降低成本、优化服务，是培育交通领域新质生产力的必由之路。

　　未来，应持续以新质生产力为引领，深化人工智能与交通行业融合，推动技术、数据、场景、管理协同创新，构建安全、便捷、高效、绿色、经济的现代化智能交通体系，为交通强国建设与长三角一体化发展提供坚实支撑。