6月25日，交通运输部、国家铁路局等五部门联合发布的《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》（以下简称“《方案》 ”）提出 ，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 。
北京市社会科学院副研究员王鹏在接受记者采访时表示 ，《方案》的出台，是落实“人工智能+”国家战略的关键举措 ，从顶层设计层面为行业划定了清晰的发展路线图 ，标志着我国“AI+交通 ”发展进入全面加速的新阶段 。
《方案》明确，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。
王鹏表示 ，“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”这套全链条闭环路径 ，针对性解决了行业长期存在的诸多痛点。例如，过去很多AI试点停留在演示阶段 ，技术研发没有锚定真实业务痛点 ，这套路径以场景验证作为中间核心环节，用真实交通场景检验技术实用性，避免技术“悬浮 ” 。同时也解决了产业碎片化、难以规模化的痛点 ，闭环设计打通了从实验室技术到大规模落地的转化通道 ，推动创新链 、产业链 、资金链、人才链深度融合，培育出一批可复制的智能装备 、服务模式和产业形态 ，避免试点“遍地开花却难以推广 ”的困境 。
在重点任务布局上 ，《方案》提出，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。
谈及《方案》的出台对交通运输行业实现数智化升级的推动作用 ，王鹏表示，《方案》打破了过去行业数据分散、技术与业务脱节的瓶颈 ，通过统筹算力 、数据 、网络等核心要素 ，构建综合交通运输大模型作为统一技术底座，推动人工智能在公路、铁路 、航运 、民航、邮政等全运输领域深度渗透，实现从单点智能化向全链条数智化的整体跃迁 。
在智能驾驶方面 ，《方案》明确 ，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，开展智能测评技术研发与验证 ，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 。
《方案》强调 ，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 。
王鹏表示，在应用先进技术推进降本增效的同时 ，可从多维度构建缓冲机制 ，降低对传统从业人员的冲击。一方面，可以建立动态评估与节奏管控机制，严格落实就业影响评估制度 ，针对不同场景的替代风险分级确定技术推广节奏 ，在货运驾驶 、末端配送等替代风险较高的领域，优先推广“人机协同 ”模式而非直接全替代 ，给传统岗位留出转型缓冲期；另一方面 ，可以面向货车司机 、快递员、传统运维人员等群体，推出适配性强的AI技能培训课程 ，帮助其转型为智能驾驶安全员 、无人设备运维员 、智能调度辅助人员等新岗位 ，将传统从业者的行业经验与AI技术能力结合，实现“赋能而非替代” 。此外 ，还可以引导就业友好型技术研发 ，通过政策补贴、资源倾斜，鼓励企业优先研发增强劳动者能力的AI技术 ，而非单纯以替代人力为目标的技术 ，让智能工具成为传统从业人员的“能力放大器 ”，而非岗位替代者 。
（文章来源：中国经营报）
