五部門發布首批"AI+交通"場景清單! 拓展eVTOL與無人機在短途運輸、空中游覽應用

交通運輸部 人工智能 行動方案

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近日，交通運輸部、國家鐵路局、中國民用航空局、國家郵政局、中國國家鐵路集團有限公司聯合印發《"人工智能+交通運輸"典型應用場景創新行動方案》（交科技發〔2026〕60號），明確到2030年開放一批高價值應用場景、形成一批高水平算法模型，系統部署智能駕駛、智慧公路、智能鐵路、智能航運、智慧民航、智慧郵政、智能建養、智慧出行服務、智慧貨運、智能安全監管等重點方向。

其中，智慧民航部分，鼓勵開發民航垂域大模型，開展運行預測、調度優化、風險防控等關鍵技術應用，打造全流程個性化出行服務、機坪態勢感知與風險預警、無人化智慧貨運站等多方面立體化應用場景，加快推進民航數智化轉型升級。探索開展垂直起降航空器與無人機在短途運輸、空中游覽等場景應用，提升低空運輸服務能力。

智慧民航

（一）航空場站智能運行管理。

鼓勵構建機場全域感知與智能決策數字系統，實現運行保障節點的全流程動態監控與協同調度。支持部署基于人工智能的航空器與貨物智能裝卸系統，實現無人化裝備精準識別定位與自主作業。鼓勵建立跑道、廊橋等設施健康狀態的物聯網監測與預測性維護模型，提前預警并生成維修方案。支持開發機場安全風險多模態智能防控體系，實現對道面異常狀況、跑道侵入、無人機及鳥情等安全隱患的主動發現與智能處置，全面提升機場安全與運行效率。

（三）低空智能運輸。

推動建設智能化低空融合基礎設施，部署基于人工智能的空中交通態勢感知與高精度導航增強網絡，支撐航空器智能路徑規劃與實時沖突消解。拓展垂直起降航空器與無人機在短途運輸、空中游覽等場景應用，研發智能任務分配與多機協同控制算法，提升服務可靠性。推動城市空中交通運行數字孿生系統建設，優化空域資源配置與流量調度，實現低空運輸系統安全、高效發展。

智能建養部分，面向橋梁、隧道、路面等典型結構設施，開展結構狀態感知、病害識別、趨勢預測、養護決策等關鍵技術應用，實現結構性能評估、風險等級判斷、質量安全管控、養護策略推薦等功能。依托物聯網和智能機器人、無人機等裝備，利用多模態大模型，提升智能化巡檢能力。探索人工智能技術應用于設計、施工、管理、養護等建養全流程，提升交通基礎設施全生命周期管理能力。

智能建養

（一）智能勘察與設計。

鼓勵采用人工智能自動線形生成技術，集成地質勘探數據、環境參數與規范庫，輔助規避地質風險，實現線形最優。鼓勵采用人工智能技術融合激光雷達點云、無人機巡檢等數據，自動生成橋梁、隧道等基礎設施三維模型，實現基礎設施設計的數據驅動。支持采用人工智能技術實現多源信息融合，實現勘察報告、設計圖紙、設計報告自動生成、復雜工程三維模擬自動分析、勘察設計歷史數據挖掘等功能，強化對復雜地質條件、氣象及水文分布變化等高風險災害區域的研判，做好科學安全選線、多通道布局論證和多走廊比選。

（三）智能巡檢與養護。

推廣無人機集群智能巡檢系統在公路、港口、航道等場景應用示范。推廣應用人工智能技術，融合多源傳感數據，實現路基、路面、橋梁、隧道病害和交通標志標線破損等自動識別，以及橋梁、隧道、邊坡智能監測。推廣應用養護決策智能體，結合歷史數據與性能預測，自動生成個性化、最優化的養護策略。

智慧郵政部分，圍繞郵件快件分揀、運輸調度、末端投遞、運行監控等環節，推進郵政快遞基礎設施數智化改造與應用場景數智化升級，開展自動化倉儲、智能分揀、智能安檢、無人配送等關鍵技術研發，探索基于數據驅動的服務調度、路徑優化、智能客服等智能體部署，加快智能終端在農村、社區、校園等末端節點的規模化應用，提升郵政寄遞整體運行水平與服務質量。

智慧郵政

（二）無人配送。

鼓勵在住宅區、商業區、產業園、有條件的農村地區等場景部署基于人工智能的無人快遞車集群調度系統，實現訂單動態分配、路徑實時規劃與多車交通流協同優化。統籌規劃無人快遞車、快遞無人機、快遞無人重卡、快遞無人倉及無人驛站等無人快遞技術裝備及設施應用場景。支持應用強化學習算法，提升車輛在復雜城市環境中的交互決策與長期續航能力。構建“車－柜－樁”協同運營與動態補電網絡，依托物聯網和運籌優化方法實現能源智能調度與基礎設施高效復用，有效破解“最后一公里”運力碎片化與人力短缺難題。支持在有條件的地區，拓展寄遞無人機應用場景，提升服務質效。

智能安全監管部分，聚焦交通運輸、設施運行、應急響應、經濟運行等場景的智能風險預警與干預能力提升，開展交通安全態勢感知、異常事件自動識別、事故智能推演與干預策略生成等關鍵技術應用，強化高風險作業智能提醒、突發事故智能調度、重大危險源管控、數智化執法、智慧化財審監督等能力，實現對高風險區域、重點設備、危險作業行為、重要經濟活動等方面的預測、監管與響應。

智能安全監管

（二）海上智能救援。

支持構建“空－天－岸－海－潛”一體化智能海上救援協同指揮系統，推動提升搜救力量的可視性、調度指揮的智能化水平，強化跨部門協同聯動。支持應用多智能體強化學習與集群控制算法，優化無人機、無人艇、無人潛航器等智能裝備協同搜索、目標定位與應急救援任務自主執行。鼓勵建立海上危險品泄漏、船舶碰撞等重大險情的智能推演與輔助決策系統，依托大數據與情境認知技術動態生成最優救援方案，進一步提升海上突發事件響應速度和處置效率。

（四）城市軌道交通智能安全監管。

支持建設設施設備全生命周期管理系統，通過人工智能大模型精準辨識預測設備性能退化與故障風險，提升設施設備風險隱患治理水平。支持構建城市軌道交通安全保護區智能監控系統，綜合利用智能化無人機、巡檢機器人等實現巡檢路徑自主規劃、環境態勢精準感知與入侵行為智能識別，形成全天候、全覆蓋的保護區安全防護網絡。

《方案》全文如下：

“人工智能+交通運輸”典型應用場景創新行動方案

為深入貫徹黨中央、國務院決策部署，全面落實交通運輸部等部門《關于“人工智能+交通運輸”的實施意見》，加快推動人工智能在交通運輸領域規模化創新應用，交通運輸部會同國家鐵路局、中國民用航空局、國家郵政局、國家鐵路集團組織開展“人工智能＋交通運輸”典型應用場景創新行動（以下簡稱應用場景創新行動），制定方案如下。

一、總體要求

以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹黨中央、國務院關于“人工智能+”行動決策部署，統籌發展和安全，遵循“市場主導、政府支持、多方參與、協同推進”的原則，堅持創新引領、應用牽引、因地制宜、安全有序，以“技術突破—場景驗證—產業應用—體系升級”為路徑，穩妥有序推進“人工智能+交通運輸”規模化創新應用，服務構建智能綜合立體交通網，助力交通運輸一體化融合、安全化提升、數智化升級、綠色化轉型。

到2030年，開放一批高價值應用場景，形成一批高水平算法模型，涌現一批“人工智能+交通運輸”新基礎設施、新技術裝備、新服務模式、新產業形態，人工智能更加有力地引領交通運輸高質量發展和高水平安全。

二、重點任務

聚焦智能駕駛、智慧公路、智能鐵路、智能航運、智慧民航、智慧郵政、智能建養、智慧出行服務、智慧貨運、智能安全監管等重點方向，圍繞路網運行狀態智能監測、鐵路裝備自主健康管理、船舶編隊智能航行、航空旅客智能安檢、郵件快件智能分揀、基礎設施智能巡檢、海上智能救援、數智化執法等典型應用場景開展試點示范，廣泛凝聚各方面創新主體力量，營造“千帆競渡、百舸爭流”的濃厚創新氛圍，持續拓展人工智能技術在交通運輸領域的應用廣度與深度。

（一）智能駕駛

開展智能駕駛“端到端”大模型研發與測試。面向公路貨運、園區運輸、短途接駁等不同類型場景，開展智能測評技術研發與驗證，探索建立虛實結合的智能化測試場。聚焦礦產、集裝箱、糧食等大宗貨物干線運輸場景，開展智能駕駛技術集成應用驗證，推進貨物運輸技術性降本提質增效。

（二）智慧公路

依托公路既有感知設施，探索采用多桿合一、多感合一等模式，利用多模態大模型等技術，提升覆蓋基礎設施、交通運行、路網環境的公路全要素感知能力，加強對夜間、雨雪等天氣、施工作業等異常狀態下的路網運行監測。開展交通流態勢智能推演與擁堵機理分析，自動生成疏導策略，并向出行者推送，提升路網智能調度能力。鼓勵采用人工智能技術，開展公路自由流收費創新，實現“無感通行”新體驗。

（三）智能鐵路

推動智能列車與運行控制系統研發與測試，支持嵌入具備自感知、自學習、自運行能力的智能化部件，提升列車狀態識別與運行過程自主調節能力。鼓勵采用視覺大模型、智能機器人等，實現簡單重復性巡檢場景的智能化作業，提升裝備自主檢測、自主診斷、自適應等數智化精準運維能力。圍繞調度、通信、供電、服務、應急等核心環節，推動鐵路運行模式智能化能力提升，拓展智能鐵路應用邊界。

（四）智能航運

聚焦船岸協同、港航調度、安全監管、智能運維、船舶節能等場景，開展狀態感知、路徑規劃、船閘調度、安全管控等關鍵技術集成與應用，實現通航環境下的輔助靠離泊、集疏運協調和編隊航行等。開展船舶編隊智能航行技術創新，提升內河、沿海航行效率。鼓勵依托通航環境、氣象水文、運行狀態等多源數據融合，實現智能監測預警與設備設施故障診斷，構建安全高效的智能航運保障體系。推動人工智能全面賦能港口數字化建設、自動化改造、智能化升級以及智慧航道建設、航道數智升級，提升港口生產運營、航道運行養護管理和對外服務智慧化水平。

（五）智慧民航

圍繞航線規劃、飛行安全、航班編排、簽派決策、機組排班等核心任務，鼓勵開發民航垂域大模型，開展運行預測、調度優化、風險防控等關鍵技術應用，打造全流程個性化出行服務、機坪態勢感知與風險預警、無人化智慧貨運站等多方面立體化應用場景，加快推進民航數智化轉型升級。深化多模態生物識別與智能安檢技術在值機、通關、登機等環節集成應用，構建安檢通道旅客識別系統、行李匹配系統、服務引導終端等，提升旅客出行體驗。在確保安全的前提下，探索開展垂直起降航空器與無人機在短途運輸、空中游覽等場景應用，提升低空運輸服務能力。

（六）智慧郵政

圍繞郵件快件分揀、運輸調度、末端投遞、運行監控等環節，推進郵政快遞基礎設施數智化改造與應用場景數智化升級，開展自動化倉儲、智能分揀、智能安檢、無人配送等關鍵技術研發，探索基于數據驅動的服務調度、路徑優化、智能客服等智能體部署，加快智能終端在農村、社區、校園等末端節點的規模化應用，提升郵政寄遞整體運行水平與服務質量。

（七）智能建養

面向橋梁、隧道、路面等典型結構設施，開展結構狀態感知、病害識別、趨勢預測、養護決策等關鍵技術應用，實現結構性能評估、風險等級判斷、質量安全管控、養護策略推薦等功能。依托物聯網和智能機器人、無人機等裝備，利用多模態大模型，提升智能化巡檢能力。探索人工智能技術應用于設計、施工、管理、養護等建養全流程，提升交通基礎設施全生命周期管理能力。

（八）智慧出行服務

支持建設基于人工智能的多模式出行規劃與路徑推薦系統，整合多種交通方式運行數據和服務資源，提供個性化出行方案推薦、實時路況信息推送、換乘引導提示等功能。鼓勵城市群、都市圈建設出行服務“一體化系統”，探索聯程聯運、掃碼通行、一鍵支付等服務模式，推動面向公眾的交通信息服務精準推送、智能客服等技術應用，培育一批服務精準、體驗友好的出行服務智能終端和智能體，提升公眾出行便捷性、舒適性和獲得感。

（九）智慧貨運

深化人工智能技術在大宗貨物運輸、冷鏈運輸、危險品運輸等場景集成應用，提升智能調度、倉儲協同、異常預警等能力，實現鐵公水空多式聯運智能協同，提升運輸組織效率。支持構建多式聯運電子運單、協同調度與智能合約系統，完善樞紐集疏運與大通道運輸智能調度機制。推進智慧貨運管理，鼓勵構建全鏈路智慧貨運協同系統。

（十）智能安全監管

聚焦交通運輸、設施運行、應急響應、經濟運行等場景的智能風險預警與干預能力提升，開展交通安全態勢感知、異常事件自動識別、事故智能推演與干預策略生成等關鍵技術應用，強化高風險作業智能提醒、突發事故智能調度、重大危險源管控、數智化執法、智慧化財審監督等能力，實現對高風險區域、重點設備、危險作業行為、重要經濟活動等方面的預測、監管與響應。

三、組織實施

（一）統籌推動，凝聚合力

應用場景創新行動由交通運輸部會同國家鐵路局、中國民用航空局、國家郵政局、國家鐵路集團等部門組織實施。交通運輸部牽頭，加強組織協調和工作統籌，具體組織綜合交通運輸、公路、水路等領域試點任務。國家鐵路局、中國民用航空局、國家郵政局、國家鐵路集團根據工作職責，具體組織各自領域試點任務。

（二）分類實施，多維創新

應用場景創新行動試點任務分為“應用推廣類”“創新示范類”和“攻關突破類”。應用推廣類聚焦技術成熟、需求明確的場景，加速成果轉化與推廣，鼓勵率先實現規模化應用。創新示范類聚焦成熟技術的系統集成與落地推廣，加大高價值典型場景開放力度，促進技術供需雙方對接，以人工智能賦能交通運輸業務應用，原則上由場景所有方牽頭，聯合人工智能企業、高校、科研院所等創新主體共同實施。攻關突破類聚焦算法、智能終端等核心技術研發和試用，通過真實應用場景檢驗和提升技術供給能力，原則上由人工智能企業牽頭，聯合行業用戶共同實施。引導人工智能技術優先應用于工作環境差、危險度高的應用場景，對智能駕駛、無人配送等智能技術及應用，加強就業影響評估和監測預警，審慎把握其應用節奏、范圍和力度，盡可能減少對從業人員的沖擊。

（三）分批推進，動態調整

應用場景創新行動將根據人工智能技術發展態勢，“十五五”期分批次推出典型應用場景建設指引（第一批典型應用場景建設指引詳見附件），動態組織推進。交通運輸部會同國家鐵路局、中國民用航空局、國家郵政局、國家鐵路集團，按職責分工組織開展綜合績效評價，凝練形成一批可復制、可推廣的創新成果，建立“人工智能+交通運輸”創新成果庫。鼓勵各地立足行業實際與發展需求，因地制宜拓展特色應用場景創新實踐。組織加強典型經驗總結與交流，鼓勵優秀智能體成果積極參與綜合交通運輸大模型智能體創新應用大賽等，發揮標桿示范引領作用，營造互學互鑒、協同共進的創新氛圍。

（四）健全標準，加速轉化

健全“人工智能+交通運輸”標準體系，積極開展預標準化研究，對驗證成熟的產品、技術和場景，支持相關技術單位、用戶單位聯合制定國家和行業標準。采用“科技+工程”的模式，聚焦綜合性重大場景、集成式場景，進一步實施重大創新工程，健全成果轉化應用機制。

附件：“人工智能+交通運輸”典型應用場景建設指引（第一批）

附件

“人工智能+交通運輸”典型應用場景建設指引（第一批）

一、智能駕駛

（一）重載貨車編隊智能駕駛。

鼓勵構建貫通“干線運輸－貨物裝卸－能源補給”全鏈條的智能駕駛貨運體系，在高速公路、物流骨干通道探索基于人工智能的智能駕駛貨車編隊自動化穩定運行，提升通道運力，降低物流成本。支持應用貨物特征自適應裝卸系統，實施場站智能調度，實現煤炭、糧食等散貨及集裝箱的自動抓取、定位與裝載，實現24小時高效周轉。支持采用人工智能技術實施“車－站－電網”協同、動態能源網絡規劃，完成智能駕駛貨車綠色能源智能補給。

（二）智能駕駛系統性測評。

支持構建覆蓋仿真環境－封閉場地－實際道路的全維度、多層級智能駕駛測評體系。推動建立針對不同車型、不同應用場景的測試評價要求與規范。鼓勵構建基于人工智能的極端長尾場景生成、安全邊界驗證與預期功能安全測評工具鏈，加速技術迭代與可靠性驗證，為智能駕駛規模化應用提供權威、統一的測評支撐。

二、智慧公路

（一）公路運行狀態智能監測。

推動利用高速公路ETC門架、通信基站、交通監控等既有設施，集約化部署高清攝像頭等路側感知設備，結合人工智能技術強化多源數據融合應用，構建全天候、全要素的智能感知網絡。支持構建“感知－分析－預警”全鏈條監測體系，應用多源感知融合技術精準識別交通事件。支持交通流態勢智能推演與擁堵原因分析，自動生成疏導策略，縮短事故處置時間，破解公路應急響應滯后難題。

（二）公路信息智能服務。

結合路況、天氣情況和交通管控等信息，智能化分析研判車輛行駛過程中可能的擁堵和風險動態，生成最優路徑或預警提示，及時引導車輛合理出行。鼓勵應用多元數據，基于人工智能算法向車輛實時推送個性化安全駕駛建議與路線優化信息。鼓勵應用人工智能技術賦能交旅融合，動態生成并推送個性化出行信息。

（三）公路自由流收費。

推廣應用“手機+”無卡便捷通行、站前預交易等模式。融合DSRC通信數據、視頻圖像數據、手機信令數據、北斗定位數據等多模態感知數據，優化通行車輛識別和路徑還原算法，實現車輛車牌、車型等智能識別，提高準確率。推動應用人工智能技術實現收費環節特情提前感知、快速處置，提升收費站點通行效率。結合收費站車輛通行數據，支持利用人工智能技術自動生成收費車道配置、車輛通行引導、多樣化支付等推薦策略，優化支付服務體驗。

三、智能鐵路

（一）列車智能控制系統。

支持智能列車與協同控制技術研發。推動多智能體協同優化算法研究，支持列車群協同決策與自主運行，提升線路通過能力。推動自感知、自學習、自決策的智慧化動車裝備，以及多編組列車智能駕駛、協同控制和智能能源管理等技術應用。

（二）鐵路裝備自主健康管理。

鼓勵構建基于數字孿生與機器學習的預測性維護系統，對鐵路裝備核心部件進行多模態數據融合分析與時序異常檢測，實現亞健康狀態早期預警與剩余壽命精準預測。鼓勵開發裝備故障自生成診斷知識圖譜與決策推理引擎，提升自檢測、自診斷、自適應能力，最大化系統可用性與可靠性，降低全生命周期維護成本。

（三）鐵路旅客智能服務。

支持部署全旅程多模態智能服務系統，融合計算機視覺與自然語言處理技術，實現乘客異常行為識別與個性化服務主動推薦。支持構建站車一體化的動態資源調度模型，通過人工智能算法實時優化售票、候車、乘降、換乘等環節資源分配。鼓勵應用虛實融合的交互導覽與異常事件智能處置系統，提升旅客出行體驗與應急響應效率。

四、智能航運

（一）內河船舶編隊智能航行。

推動構建基于多智能體強化學習的船舶協同控制系統，實現內河船舶編隊動態間距保持與自適應隊形穩定，提升通行效率。支持開發融合多源信息的實時避障決策模型，自主生成多船聯合避碰路徑，降低碰撞風險。支持建設水文數字孿生與多源感知融合系統，保障編隊在急彎、淺水區、雨霧環境的全天候航行。研發低延時船岸通信系統與人機共駕切換模型，實現極端工況岸基遠程無縫接管，構建“自主為主、遠程為輔”智能航行模式。

（二）沿海貨運船舶智能航行。

推動構建基于環境感知與自主決策的智能航行系統，實現沿海貨運船舶在復雜海況下的自主路徑跟蹤與航速優化。支持研發多模態融合感知與高魯棒性決策規劃模型，應對惡劣天氣、夜間航行、密集漁船等長尾場景，保障航行安全。鼓勵建設船－岸－云協同的智能航行支持系統，依托衛星通信、氣象大數據與海洋數字孿生技術，實現船舶狀態實時監控與全局航行策略動態優化。鼓勵發展基于深度學習的船舶能效管理與貨物狀態監測系統，提升沿海貨運經濟性與可靠性。

（三）港口智能調度。

推進港口智能感知網絡建設，鼓勵建設基于數據大腦的綜合管理系統，加快碼頭設備設施數字化建設、自動化改造、智能化升級。鼓勵研發并應用港口智能調度模型，實現集卡智能預約與閘口無感通行。支持利用人工智能算法，實現集疏運資源的智能匹配與動態優化。鼓勵研發港航一體化智能調度系統，實現堆場、碼頭、錨地之間作業計劃的統籌編制、動態更新和協同調度。鼓勵研發“港口數字孿生+AI輔助決策”等智能體，提升港口效率、服務、安全等綜合智能化水平。

（四）航運智能運營。

支持構建基于大數據與人工智能的航運運營一體化智能決策系統，打通物流、資金流與信息流壁壘。鼓勵利用機器學習與知識圖譜技術，對航運物流數據進行深度挖掘與智能分析，實現市場需求預測、運力動態調配與最優航線規劃。鼓勵開發基于多源數據融合的跨境貿易真實性核驗引擎，自動化完成信用證、提單、檢驗報告等單證的智能審校與風險識別。推動建設基于區塊鏈與智能合約的電子單證系統，實現提單、裝箱單、艙單等港航單證的鏈上簽發、傳輸與核銷。

（五）航道智慧服務。

推進航道智能感知網絡建設，開發基于多源數據融合的航道智慧運行監測預警系統，實現航道養護尺度等重要航道信息的動態發布。推動構建基于人工智能的通航建筑物聯合調度與安全監管系統，提升運行效率和安全水平。建設內河高等級航道電子航道“一張圖”，實現基于電子航道圖的船舶導助航信息服務。探索建設“人工智能+”航道服務體系，提升船舶引航、船橋防碰撞、港口前沿專用航道服務能力。

（六）航道智能管養。

鼓勵應用人工智能技術融入多源傳感數據，實現航道、整治建筑物、通航建筑物狀態智能監測預警與設備設施故障診斷。深化應用無人機巡航聯動智能工作船舶等，自動排查、識別隱患并提示報警，提升養護巡查效率。

（七）智慧航海保障。

開展“人工智能+交通運輸”航海保障實踐，構建現代化航海保障體系，拓展船舶智能航行、支持商漁船共治、新業態建設等航海保障應用場景。

五、智慧民航

（一）航空場站智能運行管理。

鼓勵構建機場全域感知與智能決策數字系統，實現運行保障節點的全流程動態監控與協同調度。支持部署基于人工智能的航空器與貨物智能裝卸系統，實現無人化裝備精準識別定位與自主作業。鼓勵建立跑道、廊橋等設施健康狀態的物聯網監測與預測性維護模型，提前預警并生成維修方案。支持開發機場安全風險多模態智能防控體系，實現對道面異常狀況、跑道侵入、無人機及鳥情等安全隱患的主動發現與智能處置，全面提升機場安全與運行效率。

（二）智能航空旅客服務與安檢。

支持構建“一臉通行”全流程無感服務系統，深化多模態生物識別技術在值機、通關、登機等環節的應用。支持智能安檢技術在安檢環節深度應用，加快推進人工智能輔助判圖在安檢環節的應用。部署基于人工智能的旅客服務機器人及虛擬助手，提供個性化登機引導、航班動態實時提醒及智能問答服務。推廣行李全流程追蹤與自動化管理系統，應用視覺識別等技術實現行李高效分揀、精準定位與智能托運，顯著提升旅客出行體驗與行李處理可靠性。

（三）低空智能運輸。

推動建設智能化低空融合基礎設施，部署基于人工智能的空中交通態勢感知與高精度導航增強網絡，支撐航空器智能路徑規劃與實時沖突消解。拓展垂直起降航空器與無人機在短途運輸、空中游覽等場景應用，研發智能任務分配與多機協同控制算法，提升服務可靠性。推動城市空中交通運行數字孿生系統建設，優化空域資源配置與流量調度，實現低空運輸系統安全、高效發展。

六、智慧郵政

（一）智能分揀與安檢。

支持郵件快件分揀設備智能化升級，充分利用物聯網與機器視覺技術，實現郵件快件自動識別、精準定位與無人化搬運設備的智能調度，進一步提升分揀效率。鼓勵加大智能安檢系統推廣應用力度，提高智能安檢設備占比。

（二）無人配送。

鼓勵在住宅區、商業區、產業園、有條件的農村地區等場景部署基于人工智能的無人快遞車集群調度系統，實現訂單動態分配、路徑實時規劃與多車交通流協同優化。統籌規劃無人快遞車、快遞無人機、快遞無人重卡、快遞無人倉及無人驛站等無人快遞技術裝備及設施應用場景。支持應用強化學習算法，提升車輛在復雜城市環境中的交互決策與長期續航能力。構建“車－柜－樁”協同運營與動態補電網絡，依托物聯網和運籌優化方法實現能源智能調度與基礎設施高效復用，有效破解“最后一公里”運力碎片化與人力短缺難題。支持在有條件的地區，拓展寄遞無人機應用場景，提升服務質效。

（三）智能路徑優化管理。

鼓勵構建基于大數據和人工智能算法的骨干和末端網絡智能路徑規劃與調度系統，實現海量寄遞業務與動態路況下的實時路徑規劃與多目標決策優化。支持應用機器學習和時空預測技術，精準預估攬投時效、交通擁堵與節點通行能力，為路徑動態調整提供依據。推動發展協同決策與多車分布式調度優化模型，實現區域內整體攬投效率最優、資源消耗最低，顯著提升物流運輸時效性與服務滿意度。

（四）智能安全監管。

構建基于人工智能的視頻智能巡檢系統，實現暴力分揀、異常作業等疑似違規作業行為的遠程安全監控。構建覆蓋寄遞全流程的行政執法智能輔助系統，實現執法檢查、違法取證、行政處罰、執法文書自動生成等執法流程智能化處理，提升執法效率與監管效能。

七、智能建養

（一）智能勘察與設計。

鼓勵采用人工智能自動線形生成技術，集成地質勘探數據、環境參數與規范庫，輔助規避地質風險，實現線形最優。鼓勵采用人工智能技術融合激光雷達點云、無人機巡檢等數據，自動生成橋梁、隧道等基礎設施三維模型，實現基礎設施設計的數據驅動。支持采用人工智能技術實現多源信息融合，實現勘察報告、設計圖紙、設計報告自動生成、復雜工程三維模擬自動分析、勘察設計歷史數據挖掘等功能，強化對復雜地質條件、氣象及水文分布變化等高風險災害區域的研判，做好科學安全選線、多通道布局論證和多走廊比選。

（二）基礎設施智能施工。

鼓勵推廣無人化施工裝備集群協同作業，實現公路交通基礎設施施工實時感知與自適應調節。推動工程數字孿生、智能預警裝置、人工智能大模型等技術應用，探索實施大數據智慧輔助管理，實現工程施工現場質量安全動態監測和主動預警。鼓勵應用環保智能管控系統，采用人工智能調度模型，開展施工進度智能監管、違規施工行為監管、物資智能監管等智能化監管，實現施工過程全要素數字化管控，保障施工安全。

（三）智能巡檢與養護。

推廣無人機集群智能巡檢系統在公路、港口、航道等場景應用示范。推廣應用人工智能技術，融合多源傳感數據，實現路基、路面、橋梁、隧道病害和交通標志標線破損等自動識別，以及橋梁、隧道、邊坡智能監測。推廣應用養護決策智能體，結合歷史數據與性能預測，自動生成個性化、最優化的養護策略。

八、智慧出行服務

（一）綜合客運服務一票制。

支持構建基于人工智能的出行即服務（MaaS）一站式票務系統，實現多模式出行服務的智能聯程規劃與無感票務集成。鼓勵應用大數據與人工智能算法，為旅客動態生成時效最優、成本最低、舒適度最高的個性化綜合出行方案。建立跨運輸方式的客票清分與結算智能合約系統，實現資源高效協同與收益精準分配，顯著提升旅客全程出行效率與一體化服務體驗。

（二）智能旅客運輸組織。

支持采用人工智能技術實現城際客運出行需求的動態預測與運力資源的精準匹配。支持構建城際客運智能票務系統，實現跨運營商票務整合、智能推薦與便捷購票。鼓勵探索應用大數據分析與智能算法，優化城際客運票價策略與動態組合。支持利用人工智能技術，提供車輛全程可視化追蹤、異常預警與智能客服服務。

（三）城市公共交通客流智能調度。

鼓勵利用人工智能、大數據等技術，加強城市公共交通客流實時分析研判，動態匹配客流優化組織調度，推動城市公共交通智慧運營。

九、智慧貨運

（一）智慧供應鏈管理。

鼓勵構建端到端全鏈路智能供應鏈協同系統，實現采購、生產、倉儲、運輸、銷售各環節數據貫通與優化決策。支持應用大數據與人工智能技術，實現市場需求精準預測、庫存動態優化與物流自主調度。鼓勵發展基于區塊鏈與智能合約的多主體可信協作網絡，確保供應鏈全程透明可溯與履約風險智能管控，全面提升供應鏈響應速度、資源利用效率和系統抗干擾能力。

（二）綜合貨運服務一單制。

支持構建貫通“鐵－公－水－空”的多式聯運全程電子化運單系統，實現一單托管、全程可溯與智能履約。支持應用區塊鏈與物聯網技術，確保運單數據不可篡改、貨物狀態實時感知與運輸資源透明協同。鼓勵發展基于人工智能的智能調度與路徑協同優化模型，自動生成最優運輸組合方案，推動構建“一次委托、一口報價、一單到底”的集約化貨運服務新模式。

（三）智能多式聯運。

支持構建基于數字孿生與人工智能的多式聯運協同調度與智能合約系統，實現不同運輸方式間運力、艙位等精準匹配與動態協同。鼓勵構建跨方式、全流程的智能調度與自動履約模型，實現運輸資源自主適配與作業流程無縫銜接。鼓勵建立基于區塊鏈的聯運數據共享與可信互操作機制，保障多方協作可信可溯、責任清晰與利益公平分配，提升運輸鏈條的可靠性、效率與集約化水平。

（四）樞紐智能協同運行。

推動機場、港口、鐵路站、公路港等樞紐資源優化。支持應用多智能體強化學習與運籌優化算法，實現跨樞紐貨物轉運、存儲與運輸能力的實時匹配與自主決策。支持建立樞紐集群運行數字孿生系統，精準模擬和預測流量波動與設施瓶頸，實現異常事件的智能預警與協同應急處置，顯著提升綜合交通網絡整體效能與韌性。

（五）智能運輸規劃與調度。

融合交通、天氣等多源數據，利用人工智能技術，為物流運輸動態規劃最優方案。鼓勵在城市貨運調度系統中研發并應用智能運力預測模型，基于實時路況、歷史數據與訂單需求，實現車輛與司機的最優動態匹配。支持利用人工智能技術，提供貨運全程可視化追蹤監測，當出現突發狀況或異常預警時，能夠及時響應，動態調整調度方案。

十、智能安全監管

（一）公路自然災害監測預警。

構建基于多源感知數據與人工智能的公路自然災害監測預警系統，實現邊坡塌方、路面損毀、團霧結冰等風險源的自動辨識、動態評估與預警預報。鼓勵研發并部署基于人工智能的災害快速評估系統，實現災情范圍、等級與影響路段的分鐘級精準判定與可視化呈現。支持開發融合數字孿生與強化學習的應急決策推演模型，實現對多情景預案的智能仿真與處置方案自主優化，有效提升公路安全韌性水平。

（二）海上智能救援。

支持構建“空－天－岸－海－潛”一體化智能海上救援協同指揮系統，推動提升搜救力量的可視性、調度指揮的智能化水平，強化跨部門協同聯動。支持應用多智能體強化學習與集群控制算法，優化無人機、無人艇、無人潛航器等智能裝備協同搜索、目標定位與應急救援任務自主執行。鼓勵建立海上危險品泄漏、船舶碰撞等重大險情的智能推演與輔助決策系統，依托大數據與情境認知技術動態生成最優救援方案，進一步提升海上突發事件響應速度和處置效率。

（三）交通運輸網絡和數據安全防護。

構建基于人工智能的交通運輸網絡與數據安全智能監管系統，實現部、部屬單位、關鍵信息基礎設施及重要數據安全狀態實時感知、網絡攻擊行為智能檢測與數據異常訪問動態預警。鼓勵研發融合知識圖譜與深度學習的多源威脅情報分析系統，實現對新型網絡威脅的精準識別與溯源反制。支持建立面向數據分級分類的安全合規評估與隱私計算保障體系，推動重要數據安全共享與可信利用，顯著提升行業網絡安全防護水平和數據治理能力。

（四）城市軌道交通智能安全監管。

支持建設設施設備全生命周期管理系統，通過人工智能大模型精準辨識預測設備性能退化與故障風險，提升設施設備風險隱患治理水平。支持構建城市軌道交通安全保護區智能監控系統，綜合利用智能化無人機、巡檢機器人等實現巡檢路徑自主規劃、環境態勢精準感知與入侵行為智能識別，形成全天候、全覆蓋的保護區安全防護網絡。

（五）智能水上交通安全監管。

大力推進智慧海事建設，推進智慧交管、智能卡口建設，推進客船、危險品船舶安裝船舶智能監控設備，開發重點船舶智能監控管理系統，實現船舶安全風險智能預警預報。研究智能船舶運營數據智能監測分析算法和模型，實現異常數據和安全風險監測預警。

（六）數智化執法。

構建基于多源執法數據與人工智能的交通運輸綜合行政執法系統，實時匯聚、整合分析執法人員、行政檢查、辦理案件、監管對象等交通運輸執法相關數據。鼓勵應用數智化執法信息系統，實現違法行為智能識別、案件線索自動抄告、指揮調度一體協同、行業風險提前預警、執法行為實時監督、培訓考核智能組織等功能。支持研發執法運行監測大模型，對執法案件類型、數量、領域、區域、時效、合規性等指標進行動態感知與多維度研判，深度梳理行業運行規律、查找存在問題、預測運行趨勢，為行政決策、行業監管、優化服務、權力監督、應急保障提供支撐。

（七）智慧化財審監督。

以防控經濟風險為目標、促進業財融合為導向，以完善內部控制為抓手，構建全方位、多層次的智能財審監督體系。綜合利用大數據分析、人工智能等技術構建智能財審監督模型，實現實時監控、動態預警、及時反饋，自動識別異常情況和潛在風險，做到風險早發現、早預警、早處置，推動財審監督向預防型、智慧型、貫通型轉變。

（八）重大危險源管控。

健全交通運輸安全生產重大危險源線上線下安全監管體系，完善提級管控模塊數據報送、統計分析、智能核對等功能。鼓勵加快重點領域業務系統與提級管控功能有機融合，強化業務系統現場感知功能建設，加快建成可感知、可視頻、可調度、可反饋的數智化重大危險源管控系統。推進重大危險源部、省、市、縣和企業五級動態監測預警系統上下聯動、協同貫通。

來源：交通運輸部

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