9 月 26 日，交通运输部联合国家发展改革委、工业和信息化部等七部门正式印发《关于 “人工智能 + 交通运输” 的实施意见》（交科技发〔2025〕92 号），明确将算力资源统筹优化作为核心支撑，提出依托高速公路、港口等基础设施构建边缘算力节点网络，动态整合企业算力资源，为自动驾驶、智能物流等场景落地提供坚实保障，标志着我国智慧交通发展进入 “算力驱动、场景突破” 的新阶段。
一、锚定战略目标 构建算力支撑体系
《实施意见》立足交通强国建设全局，确立 “两步走” 发展目标：到 2027 年，建成一批 “人工智能 + 交通运输” 标志性创新工程，综合交通运输大模型体系实现落地部署；到 2030 年，智能综合立体交通网全面推进，关键核心技术实现自主可控。为达成这一目标，文件将算力保障置于突出位置，提出 “科学规划、集约共享、弹性扩展” 的统筹原则，着力破解交通领域算力供给分散、适配不足、调度不畅等难题。在算力基础设施布局上，《实施意见》创新性提出 “交通载体 + 边缘算力” 融合建设模式：在高速公路服务区、ETC 门架、港口码头、综合枢纽等关键节点，因地制宜部署边缘计算设备，形成覆盖 “陆水空邮” 的分布式算力网络。这种布局可将数据处理时延从传统云端模式的秒级压缩至毫秒级，例如在交通违章识别场景中，边缘节点能将图像传输、预处理及算法推理全流程延迟控制在 0.45 秒以内，较中心化方案提速 10 倍以上，为实时响应类 AI 应用提供关键支撑。
二、创新算力机制 激活市场配置效能
针对行业算力资源分散的痛点，《实施意见》明确建立 “政府引导 + 企业协同” 的算力整合机制。一方面，依托国家综合交通大数据中心一体化建设，打通交通运输、工信、邮政等领域算力资源壁垒，建立全国统一的交通算力调度平台；另一方面，鼓励物流企业、科技公司、电信运营商等市场主体开放自有算力资源，通过市场化方式参与算力共享。
天翼云与中国物流集团的合作实践为此提供了成功范本。天翼云通过高性能 GPU 集群智算平台，为 2780 亿参数的 “流云” 物流大模型提供分布式训练支撑，同时整合企业既有算力资源实现弹性扩容，助力智慧仓储调度、多式联运等场景效率提升 30% 以上。《实施意见》提出的动态整合机制，正是对这类实践的制度化推广，通过算力资源的高效流转，可降低中小企业用算成本 40% 以上。
三、聚焦核心场景 推动算力深度赋能
以算力统筹为基础，《实施意见》重点部署六大 AI 场景突破，其中自动驾驶与智能物流成为发力焦点：
自动驾驶场景：在京津冀、长三角等区域推进智能驾驶示范，依托高速公路边缘算力节点构建车路云协同体系。数据显示，L4 级自动驾驶需处理数十路传感器并发数据，算力需求突破 1000TOPS，而边缘节点与车载计算平台的协同（如采用 NVIDIA DRIVE AGX Thor 芯片，可提供 2000 FP4 TOPS 算力），能实现复杂路况下的实时决策响应，为高阶自动驾驶落地扫清技术障碍。
智能物流场景：推动 “算力 + 物流枢纽” 融合，在港口、货运场站部署智能调度系统。例如通过边缘算力节点实现集装箱装卸、仓储管理的全流程自动化，结合 “流云” 等行业大模型优化运输路径，可使全社会物流成本降低 5%-8%。
此外，文件还明确在智能铁路、智慧航运、智慧民航等领域推广算力应用：铁路系统依托边缘节点实现列车故障自诊断；港口通过 “数据大脑” 统筹调度装卸设备；机场借助算力优化航班运行恢复效率，形成多领域协同发展的智慧交通生态。
四、健全保障体系 筑牢发展根基
为确保算力统筹与场景落地实效，《实施意见》从三方面构建保障机制：
标准先行：加快制定交通边缘算力节点建设规范、算力调度接口标准，统一数据交互格式，实现不同企业、不同领域算力资源 “即插即用”。
数据支撑：推进综合交通运输高质量数据集建设，采用联邦学习等技术在保障数据安全的前提下开展模型训练，降低数据泄露风险 72% 以上。
协同治理：建立跨部门算力调度协调机制，开展 “人工智能 + 交通” 创新工程试点，遴选典型案例进行全国推广，同时强化算力基础设施安全防护，构建 “算力安全 + 数据安全” 双重保障体系。
当前，交通运输正加速向智能化、网联化转型，算力已成为核心生产要素。《实施意见》的出台，通过算力资源的统筹规划与高效配置，将为 AI 技术在交通领域的规模化应用注入强劲动力，推动我国从交通大国向交通强国迈出坚实步伐，为 “人享其行、物畅其流” 的美好愿景提供有力支撑。
