交通领域的人工智能应用及赋能
思瀚产业研究院    2026-04-27

人工智能（AI）是一种可让机器模拟人类认知并增强决策能力的技术框架，其由单模态感知演变至基于强化学习的自主性，最终成为集成大模型实现跨场景智能运作的AI。由于交通与公众生活息息相关且拥有巨大市场潜力，其已成为AI3.0的关键应用领域，通过大模型融合多源交通数据与领域知识，实现更高效的调度、即时决策与预测分析，从而提升出行效率与安全性。

2、交通领域概览

交通是国民经济和社会发展的重要组成部分。随著经济发展、人口增长和城市化进程的加快，城市交通体系不断演进，经历了从人工操作、固定信号控制到採用工业自动化技术的逐步演进。如今在物联网、大数据和人工智能技术发展的推动下，交通领域正转向以智能化和数字化为特徵的阶段，云边端架构等技术支撑公路和铁路一体化调度、预测性维护和全生命周期管理，显著提升了系统的安全性、韧性和效率。

3、城市交通领域的发展痛点

交通拥堵

儘管技术不断进步，城市交通拥堵依然是困扰城市发展的突出难题。特别是在大城市的核心区域，高峰时段的交通拥堵依然严重。此外，交通拥堵不仅降低了通行效率，更加剧了能源消耗与环境污染。

交通数据孤岛

交通领域的数据分散在不同的部门和系统中，形成了“数据孤岛”，导致数据难以共享与协同利用。共享和协同。这不仅影响了交通管理的效率，也制约了智慧交通系统的发展。例如，交通信号灯的优化需要实时的交通流量数据，但这些数据往往分散在不同的传感设备与业务系统中，难以整合。

4、交通领域的人工智能市场概览

人工智能在交通领域的应用正逐步从单点功能优化，迈向全局化、智能化决策，推动城市道路与轨道交通体系向更高效、更安全和智慧化方向演进。与此同时，中国政府在交通领域的固定资产投资保持较高水平，且用于城市群立体交通相关技术的投入佔比正稳步提升，反映出智能化系统在交通发展中的战略地位不断增强。

根据弗若斯特沙利文报告，中国城市交通领域市政公用设施建设固定资产投资在2020年为人民币13,231亿元，到2024年增长至人民币15,500亿元，2020年至2024年的年均复合增长率为4.0%。预计到2025年将达到人民币16,198亿元，并在2029年增至人民币19,408亿元，2025年至2029年的年均复合增长率为4.6%。

随著投资规模的持续扩大，数字化在城市交通领域市政公用设施建设固定资产投资中的佔比水平也同步提升，从2024年的34.3%预计将提高至2029年的40.9%，成为推动行业升级的重要驱动力。

5、人工智能推动城市群立体交通系统的发展

城市群立体交通系统指在区域城市群内，透过多层次、多维度的交通方式建构的综合交通网络，旨在实现不同交通方式之间的高效联动和协同。它不仅关注单一交通方式的运行效率，更注重整体交通体系的互联互通与资源配置最佳化。其中，智慧城市群立体交通系统主要包括城市智慧轨道交通系统及城市智慧交通系统。它透过新一代信息技术实现交通系统的智慧升级，并引入人工智能等前沿技术，为交通管理与运营提供更智慧的决策支持。

在城市化加速、城市群交通网络日趋複杂，以及AI及数字技术持续赋能交通治理的推动下，中国智慧城市群立体交通系统市场于近年稳步扩张。于2020年至2024年间，市场规模由人民币628亿元增长至人民币836亿元，年均复合增长率为7.4%，同期在中国城市交通相关市政公用设施固定资产投资中的渗透率于同期由4.7%提升至5.4%。

展望未来，在城市交通基础设施持续智慧化升级、综合交通平台拓展，以及支持现代化综合交通体系建设的政策持续出台所形成的有力推动下，预期市场规模将由2025年的人民币990亿元增长至2029年的人民币1,471亿元，渗透率将达7.6%，预测期间的年均複合增长率为10.4%。

于2024年，中国智慧城市群立体交通系统市场规模达人民币836亿元，前五大公司佔据的市场份额达28.0%。下表列示2024年中国智慧城市群立体交通系统市场参与者按收益划分的排名。

中国智慧城市群立体交通系统市场的显著特徵为供应商专业化程度高。市场参与者通常专注于城市智慧交通系统或城市智慧轨道交通系统。根据市场排名，领先的城市智慧轨道交通系统市场供应商并未出现在城市智慧交通系统市场的主要竞争者之列，表明两者之间的直接竞争有限。这种分离主要源于技术标准不同、系统複杂性及应用场景差异，导致竞争在很大程度上按细分领域划分。

6、AI推动城市交通系统的赋能应用

人工智能的持续进步正推动城市交通系统迈向更高智能化水平。AI的应用正从单一功能工具向集成服务演变，支持更智慧的交通管理、智能轨道运营及更多以数据驱动的决策。在大交通模型的支持下，行业正通过预测分析与动态优化，转向更具自主性的智能决策。AI与分佈式架构及开放鸿蒙（OpenHarmony）等新兴操作系统的结合，亦增强了跨系统兼容性与系统协调运作。

在运营方面，AI可以通过持续监测设备、优化能耗、备件管理及智能列车调度实现更精准的管理，从而提升整体效率并降低运营成本。人工智能在城市交通领域的落地实施依赖完整的ICT技术架构，涵盖终端设备、通信网络、计算基础设施及软件平台。此ICT基础支持数据流动、系统整合及安全模型部署，从而将AI能力转化为轨道及道路运输场景的实用解决方案。

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