当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，数据要素与人工智能技术的深度融合正在重塑全球经济社会发展格局。数智融合作为数字经济时代的核心驱动力，已成为推动产业变革、提升国家竞争力的战略选择。

　　党的二十届四中全会对全面实施“人工智能 +”行动、加快建设交通强国作出战略部署，提出完善现代化综合交通运输体系，加快推进交通基础设施更新与数智化改造。

　　2025 年 12 月 22 日至 23 日，2026年全国交通运输工作会议在交通运输部党校召开。会议提出，“十五五”时期交通运输发展动能将转向依靠结构优化、数智赋能、绿色转型协同驱动，要围绕“高质量发展”这一主题，聚焦加快建设国家综合立体交通网，推动一体化融合、安全化提升、数智化升级、绿色化转型，贯通大通道、织密大网络、建强大枢纽，积极培育新场景新业态，不断增强交通运输发展新动能。

　　数智融合的本质是数据要素与人工智能双向赋能、闭环迭代的技术范式创新。一方面，数据人工智能化趋势加速演进，人工智能技术在数据“采、存、算、管、用”全生命周期各环节广泛深入应用；另一方面，人工智能数据化特征明显，面向人工智能创新应用的数据产业链加速形成。

　　数智融合将从“单点技术突破”向“体系化重构”演进，呈现出数据驱动、智能增强、闭环反馈、全域协同、生态重构的主要特征，以及技术集约化、应用全域化、治理规范化的发展态势。这种双向融合不仅推动了技术架构的根本性变革，更催生了全新的产业生态和商业模式，引领生产生活方式的深刻变革。

　　数智融合底座作为承载数据要素与人工智能技术一体化运营的基础设施，呈现出平台化、智能化、协同化的特征，主要具备以下能力：

　　一是集约化与智能化的算力调度能力。具备对异构算力资源的统一调度能力。能够根据大模型训练、推理及大数据处理任务的实际需求，智能灵活地进行资源分配、任务编排与负载均衡，实现算力供给与计算任务之间的高效、自适应匹配。

　　二是多元化数据治理与高质量数据集构建能力。融合自动标注与人工抽检，建立覆盖质量评估与版本管理的数据体系，确保数据具备合规性、时效性、高可用性，为人工智能应用提供精准可靠的数据支撑。

　　三是智能原生融合开发能力。对多源、多模态数据进行集成、处理、智能治理、标注校验、模型训练、Agent 开发以及工程化实现能力，是 AI 应用的基石。

　　四是安全运营能力。建立高效、便利、可信的数据流通机制，支持数据大规模、低成本、安全自由流通，深度融合区块链、隐私保护计算等技术，确保数据在流通与使用过程中实现“原始数据不出域、数据价值可输出”。

　　交通运输场景多元复杂、数据丰富、应用需求巨大，人工智能、数据要素赋能行业创新发展，其根基在于坚实的技术支撑。

　　近年来，各地通过数智底座筑基、业务提质增效、治理与服务升级、业态与生态创新，推进数智技术的系统集成与融合应用，在提升安全、效率和智能化水平方面进行创新实践，破解行业难题，激活发展动能。

　　——在高速公路领域，江苏围绕“云网数图”一体化数字底座，系统构建了高精度三维时空信息平台和以超过 1.6 万路高清视频米乐m6网页版登录入口监控设备为核心的全路网视觉感知体系，实现了全省 5387 公里高速公路路网的全覆盖，形成了贯通高速公路“建设、管理、养护、运营、服务”全生命周期的统一时空基准与服务能力。为提升通行效率和安全性，沪宁高速公路江苏段探索开展了挖掘既有设施潜力的“智慧扩容”创新实践，基于“云网数图”数字底座，建成了全国首个车道主动管控系统，实现交通态势预测与协同控制，优化交通流时空分布，提升通行效率。以沪宁高速公路江苏无锡段为例，智慧扩容管控日均实施 7 小时以上，大流量下通行流量提升 12%，通行速度提升 19%；道路事故率下降 29.6%，拥堵时间减少 48.7%；2024 年全年应急车道累计开放超 3100 小时，服务车辆超 264 万辆次，2025 年 1 月至 10 月，应急车道累计开放 3388 小时，服务车辆 504 万辆次。

　　——在航运领域，中远海运科技股份有限公司依托卫星、岸端基站、船端等感知终端，采用云计算与 AI 技术建立流批一体处理架构，实现全球航运数据实时采集、清洗与融合，汇聚全球 25 万艘船舶动态数据，累计处理 1139 亿条 AIS 和气象水文记录，构建了全球海运数据底座和船视宝大模型，研发了调度宝、港口宝、低碳宝等 16 个产品，以及准时宝、查船查港等 47 个小程序，覆盖船舶监管、航线优化、碳排放监测等多个场景，提升船舶主动安全管理能力，赋能行业降本增效，累计为 1700 多家客户提供定制化、SaaS 和 API 服务，累计创造收益近 2.5 亿元，入选国家数据局发布的第三批“数据要素 ×”交通运输领域典型案例。

　　——在海事监管领域，南京海事局研发的无人机空巡 AI智能识别系统，将无人机的位置、摄像头仰角等数据与视频画面、AIS 信号进行融合，并与岸电、锚泊、进出港报告、船舶配员等业务系统数据深度互联，实现了从“看得到”到“看得懂”的跨越。通过 AI 模型算法，实时、精准分析船舶动态，船舶的身份识别准确率超 99%，异常行为识别准确率超 85%。2025 年累计开展无人机巡航 6000 余架次，巡航时间 7000 余小时，巡航里程 1.8 万公里，发现违法及异常行为 200 余个；单次巡航耗时从 2 小时压缩至 20 分钟，纠违响应速度提升两倍。真正的“智慧”在于数据要素和人工智能的融合应用，带来的不仅是效率跃升，更是安全理念的升级，真正实现了智慧护航。

　　如今，交通运输领域探索推进数智化发展成效逐步显现，但在人工智能和数据要素深度融合、场景适配与应用推广过程中仍面临着人工智能技术适配性不足、算力支撑乏力、高质量数据集供给不够、标准与治理体系相对滞后等诸多现实困难，制约了其规模化应用与发展。

　　深入实施“人工智能 + 交米乐m6网页版登录入口通运输”，推进传统基础设施更新和数智化改造，关键在于通过战略引领方向、底座筑牢根基、场景验证价值、生态凝聚合力、制度保障长效，形成“决策 - 执行 - 评估 - 优化”的全链条反馈机制，不断迭代升级，持续推动交通运输数字化转型、智能化提升。

　　一是夯实数智底座。深化云网边端一体化架构，通过统筹算力调度，构建专业知识库、高精度地图和高质量数据集，研发垂类模型、专业算法和 AI 组件，打造数据中枢和时空智能底座。

　　加强跨域场景数据治理，贯通全流程、全周期数据链，构建场景知识图谱和专识数据集，以数据要素贯通互联支撑跨区域统筹布局、跨方式一体衔接、跨领域深度融合。

　　探索公共数据授权运营机制，搭建可信数据空间，运用隐私计算、区块链技术实现“数据可用不可见”，增强数据要素流通与开发利用的支撑能力。

　　二是强化场景牵引。因地制宜，分类实施，从普及推广、应用示范、攻关突破三个维度梳理形成细分领域数智化应用场景清单。

　　聚焦多式联运“一单制”“一箱制”、公路自由流收费、新能源重卡补能网络优化、货运车辆超限超载治理、港口集疏运、海事一体化监管服务、MaaS 一体化出行服务等典型场景，开展关键技术攻关和高质量数据集建设，以及无人机、自动驾驶系统、具身智能机器人等新装备的场景适配和算法训练，打造“人工智能 +”标志性工程，以点带面，实现从单点突破到系统集成，形成技术突破 - 场景验证 - 规模应用 - 体系升级的发展路径和标准规范，为推动规模化、全链条数智化转型奠定基础。

　　三是加强监测评估。研究建立涵盖安全水平、效率提升、服务质量、数据合规等维度的评价指标体系，跟踪评估交通运输数智化转型成效与实施效果，促进长效运行和优化提升。

　　加强人工智能应用风险监测评估与安全治理，制定人工智能技术在交通领域应用的相关技术指南、标准规范，明确数据安全、算法公平、隐私保护等监管规则，建立基于大数据的风险监测预警机制，实现风险分级分类精准监管，保障新技术新业态规范有序发展。

　　新技术护航下，客滚船有序停靠在新海港码头（摄影 / 新华社记者 杨冠宇，无人机照片）