2025公路行业人工智能技术发展路线图  

导读： 本文档由中国公路学会与东南大学牵头编制，聚焦公路行业人工智能技术发展，旨在推动AI与公路行业深度融合，构建技术路线图与政策建议体系。

发展背景与政策驱动

人工智能作为新质生产力核心，被纳入国家“十四五”规划及《交通强国建设纲要》，政策强调推动AI与交通深度融合。在此背景下，公路行业需通过AI技术提升全周期智能化水平，应对交通拥堵、养护低效等挑战。

传统AI应用与局限

传统AI在公路规划、建设、管理等领域已落地，如基于YOLO算法的路面病害检测、BIM+AI协同设计等。但存在多模态数据融合难、场景泛化能力弱、硬件兼容性差等问题，难以应对复杂交通环境，亟需大模型技术突破。

大模型技术突破与应用

大模型凭借多模态处理、知识迁移优势，重塑公路行业智能化路径。学界如东南大学MT-GPT、北交大TransGPT等构建交通专属大模型，实现规划、养护等场景智能决策；业界百度、华为等推出智能交通引擎与盘古大模型，落地车路云一体化、智慧养护等应用。技术上，大模型沿“大语言模型→多模态具身智能→通用AI”演进，2025年聚焦审批自动化等场景，2030年实现多模态机器人巡检，2035年迈向自主式交通管理。

技术路线图规划

技术图谱以大语言模型、多模态智能体、通用AI为核心，分阶段推进：近期（2025）实现跨部门审批等场景应用；中期（2030）突破车路云协同等技术，提升养护决策智能化；远期（2035）构建自主式交通管理与全场景自动驾驶体系，推动交通系统向自主化演进。

政策建议体系

为保障技术落地，提出构建“学科交叉+实践赋能”的人才培养体系，设立创新示范区推动场景孵化，完善基础共性、技术产品等标准体系，培育产业集群促进技术产业化，聚焦多源数据融合等关键技术攻关，形成“研发-应用-优化”的良性循环。