行业新闻
为深入贯彻党中央、国务院关于发展人工智能的决策部署，落实交通运输部等七部委《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》、吉林省人民政府《关于加快推进人工智能创新发展的实施意见》等文件要求，系统推进人工智能在吉林省交通运输行业的实效化创新应用，加快行业数智化转型步伐，着力培育发展交通领域新质生产力，制定本实施方案。
一、总体要求
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和二十届二中、三中、四中全会精神，深入学习贯彻习近平总书记关于发展人工智能的重要论述，重点推动人工智能在基础设施建管养运、行业治理、公众服务等关键领域创新应用，通过应用牵引、场景创新、机制重塑，全面提升数智化水平，实现智慧扩容提质、安全保畅增效、行业与新技术深度融合，为吉林交通运输高质量发展注入强大动能，助力实现“人享其行、物畅其流”的美好愿景。
二、工作目标
力争到2027年，打牢“数智底座坚实、数据合规共享、算力供给充裕、安全稳定运行”的人工智能发展根基，建成一批以数据和模型为支撑的智慧化应用场景，公路水路基础设施数智化水平显著提升。力争到2030年，形成“智慧场景全业态覆盖、应用创新活力迸发、保障机制健全高效”的吉林交通人工智能发展体系。打造具有季冻区交通路网特色和车路协同特点的“吉林样板”，为全国交通运输行业数智化转型提供可复制、可推广的实践经验。
三、重点任务
（一）积极参与部综合交通运输大模型建设
1.深度融入部交通大模型生态。积极参加交通大模型规划设计、创新应用大赛及技术交流活动；积极共享数据，贡献典型场景及实践经验；结合自身发展需求，积极争取先行先试，着力推进部大模型相关数据集、算法库、工具链在吉林交通落地应用。
（二）持续夯实交通运输数字底座
2.建设交通行业高质量数据集。统筹整合全省公路、水运等领域数据，建立统一的行业数据标准要求。升级交通行业数据中台，实现数据汇聚、治理、分析一体化需求，各类智慧场景数据经采集—加工—治理后，实时汇聚至交通行业数据中台，确保数据及时、完整、真实，标注质量达标，满足各类智慧场景模型训练与推理所需数据质量要求，按需开展路警气企跨领域数据集的合规共享及加工合成，深度挖掘行业数据价值，激活行业数据生产力。
3.强化智能算力保障与算法支撑。形成覆盖核心智慧场景的智能算力资源池，降低各应用主体算力使用成本，提升人工智能模型运行效率。构建交通智能模型算法库，聚焦交通事件预警、路网态势预测、应急处突、车路协同、交通信息服务等典型场景，收录语言模型、视觉模型、多模态模型等成熟算法并完成场景适配，基于行业数智底座平台进行统一应用管理，力求实现一模型多场景复用、一算法多系统赋能。
4.提升人工智能安全韧性水平。持续提高安全意识，提升技术防护能力，通过增强态势感知威胁监测能力、开展攻防对抗演练、完善安全应急预警机制，切实保障数据集加工安全、算法库研发安全、模型训练推理安全。针对各类智慧场景，对人工智能技术产品和应用方案进行全面、客观的安全评估，及时发现和解决安全隐患，提升威胁发现与自主响应能力，筑牢动态防御屏障。
（三）加快推进交通运输智能装备研发应用
5.加速智能装备技术攻关与成果落地。针对季冻地区路面病害识别、钢护栏不拆装除锈除漆、公路裂缝修补、隧道衬砌修复等实际需求场景，推进道路智能检测车、钢护栏智能除锈喷涂装备、沥青路面智能灌缝装备、隧道衬砌修复机器人等新型智能装备的技术攻关，通过试点验证优化装备性能。智能装备将检测数据上传至数智底座平台，系统自动生成养护工单，智能推送至就近养护队伍，并匹配适合的维修装备，形成“检测-工单-处置”工作全流程自动化，实现“智能装备赋能公路运维”的效率升级与成本管控。
（四）推动“人工智能+政务办公”增智提效
6.提升智能办公效能。梳理整合形成集历史公文、政策文件及行业数据为一体的政务知识库，研发智能公文起草助手，进行多专业领域知识学习训练，按照标准公文要求，快速生成高质量公文文稿；搭建智能问答助手，以语言交互方式高效开展工作资料检索及专业领域问题答疑，能够满足多轮语义理解与政策法条精准定位需求，能自动关联最新政策文件及标准规范，形成“起草有依据、问答有溯源”的智能化支撑体系，实现政务办公效能提升。
7.探索智能政务服务预审模式。针对政务服务申请量持续增长、材料填报繁琐易错等问题，探索应用多模态大模型技术，对申请人提交的身份证、营业执照等办事材料，进行“OCR（光学字符识别）+CV（计算机视觉）+NLP（自然语言处理）”多重识别与交叉核验，实现信息的秒级读取、智能比对与纠错提醒，提升预审效率与准确率。探索构建“证照—事项—材料”关联知识图谱，自动提取并填充审批所需信息，推动实现“即拍即填、即传即用”，最大限度减少企业群众的重复修改与多次申请，同时确保数据安全和用户隐私。通过以上探索，系统化推动政务服务从“可办”向“好办、智办”升级。
8.探索智能合同校审模式。针对合同种类多、数量大、履约条款复杂等问题，基于大模型研发智能审核助手，智能提取合同条款中的关键信息，依据行业标准与法规识别风险条款并给出修改建议，降低人工审查的疏漏概率，提高合同审查效率。
（五）推动“人工智能+智慧公路”韧性提升
9.推动智能建造技术研发与应用。推动人工智能技术与BIM+GIS数字孪生、物联网深度融合，打造预制梁场智慧管理系统，实现对梁场生产的智能优化及质量、安全的精准管控。运用计算机视觉，建立人车冲突智能评估模型，实现大型建设综合厂区的人车自动识别、安全距离监测和主动预警，切实保障大型建设综合厂区人员安全。
10.提升基础设施智能安全监测能力。构建全覆盖基础设施安全预警体系，对高边坡、桥梁、隧道等关键部位形成融合传感器、光纤探针、北斗定位等技术的多源感知网络，确保感知网络在寒区稳定运行，利用智能算法提升复杂工况下的实时数据采集与风险研判水平，通过分析道路基础设施实时结构状态、环境荷载、交通信息等监测数据，构建动态基础设施韧性指标体系，进行智能分析，快速评估结构健康状态，实现结构性能智能预测分析。在车辆、无人机上搭载高清摄像头采集季冻地区基础设施表观结构病害图像，开展病害智能识别，实现表观结构病害的自动检测、精准识别与定位，生成分析报告，提升安全监测效能。
11.提升公路养护智能巡查预警效能。在高速公路、国省干线重点路段部署AI视频分析设备、自动巡查设备，开展无人机定期巡检，采集车载传感器数据，实现季冻地区路面病害、路产损坏、交通事件、气象状况等情况的自动识别与预警，缩短事件处置响应时间。推动人工智能技术与公路养护结合，通过数据分析，对路面、桥梁等公路沿线资产开展动态识别、分类与记录，预判使用寿命，为养护决策提供科学支撑，推动养护管理向高质量、高效能升级。
12.提升公路智能管理及服务水平。探索在现有业务系统中新增集成AI能力，实现事件智能分级分类处置、恶劣天气主动防控等功能，推动交通管理从“流程驱动”向“智能驱动”转型。在服务区推广数字人应用，构建24小时在线智能服务体系，线上提供实时信息查询与预约服务，线下通过交互屏实现互动引导，并接入员工培训系统助力提升应急服务能力，实现线上线下服务闭环，提升服务效率与用户体验。
13.探索公路具身智能机器人应用场景。针对季冻地区建造施工场景，研发高速公路施工预警机器人，集成毫米波雷达测速与视频AI识别技术，实现对车辆越界的实时感知、及时告警，自动生成事件记录与影像证据，节约人工成本，提升施工安全水平。针对服务区场景，研发集室内清扫、室外巡检、游客人机交互及文旅拓展功能于一体的多功能机器人，以智能化手段提升服务区运营效率与游客体验。此外，探索具身智能机器人在协助引导治超称重、公路高危部位养护质量监管等场景的应用。
（六）推动“人工智能+车路协同”创新示范
14.推动“车路云一体化”示范应用。依托吉林省公路交通数字化转型升级项目与长春市“车路云一体化”项目，以支撑ETC与C-V2X双技术路线协同、强化多场景信息整合与产业数字化赋能、提升G1京哈高速四平至拉林河段、G12珲乌高速公路长春东至龙嘉机场段等路段关键信息协同发布能力为建设目标，推动车路云一体化技术落地示范应用。采用ETC车路协同、C-V2X车路云一体化、云云对接等数据联动组合方式，建设通用数据对接能力，形成融合发展合力，进一步积累技术应用经验，探索智能网联汽车与智慧公路联动模式，为后续车路云一体化的规模化推广奠定基础。
（七）推动“人工智能+水上交通”赋能提质
15.增强营运船舶智能监测与异常事件智能识别效能。推动覆盖全省重点码头、渡口等有船水域的视频监控网络建设，构建覆盖旅游客船、渡船、货船等多维要素的实时监测体系，应用水上智能视频监控资源，推动船舶运行监测预警、智能巡查，基于智能算法精准识别乘客未按规定穿着救生衣、危险打闹、水面碍航漂浮物、超能见度阈值冒险航行等异常事件，实现告警推送，及时处置，并反馈处理结果，形成“监控-处置-反馈”全流程闭环，提高水上交通运输管理智能化水平。
16.构建智能内河船员实操培养考核体系。以人工智能技术突破传统内河船员实操培养考核局限，通过数字孪生构建航道虚拟镜像，结合虚拟现实、机器学习等技术打造智能培训考试平台。利用模拟器辅助船员培训，提升培训效果，降低实船训练风险、节约培养成本；实现考核场景动态生成、操作行为精准分析与智能评价，推动内河航运船员培养考核从“实船依赖”向“虚实结合、智慧评价”转型。
（八）推动“人工智能+轨道交通”品质提升
17.推动轨道交通运维智慧提升。将人工智能技术与轨道交通设备数据、运维系统融合，赋能实现故障智能预测、根因分析、维修方案自动生成与工单自动化处理，推动轨道交通运维向“状态修”“预测修”转型。
18.促进轨道交通智慧乘客服务体系建设。基于云计算、语音识别、图像识别等技术，通过在车站自助终端和移动应用中接入智能客服系统，实现语音交互与智能导乘功能。利用集中判图技术，打造轨道交通智慧安检平台，形成智慧安检综合解决方案，提高安检效率、安全和服务品质。利用人工智能优化以乘客为中心的高效服务体系，全面提升出行体验的便捷性、安全性与舒适度。
（九）推动“人工智能+邮政快递”转型升级
19.加快向智慧邮政转型。推动邮政运用人工智能、物联网、大数据、大模型等前沿技术，打造新型快递配送智慧化典型场景，鼓励无人快递车、无人机、无人驿站、无人卸车、机械臂供件等智能无人装备开展示范应用，推动智能、高效寄递网络升级。
（十）推动“人工智能+运输服务”挖潜增效
20.构建综合运输数据与模型体系。推动道路运输、水运等多种运输方式数据归集，实现从分散到“统一标准、可信共享、安全可控”的集中管理转变，构建综合交通运输大数据中心与管理系统。结合数智底座与运输数据，打造综合运输大模型，以旅客联程运输、物流多式联运等数据为支撑，提升行业决策与服务能力，助力运输行业高质量发展。
21.提升运输行业政务与监管效能。开展道路运输政务服务机器人模型训练并推动应用，为经营者、从业人员提供智慧问答服务，为业务办理人员提供辅助办理与决策支持，优化政务服务体验。加强数据共享，利用多维数据构建企业、人员及运载装备画像，建立风险预警机制与分级监管清单，增强行业智能监管能力，保障运输市场有序运行。
（十一）推动“人工智能+应急处突”能力建设
22.探索智能应急指挥新模式。探索使用大模型接入极端天气、公路路况及应急资源等多维数据，快速生成包含风险预警、处置流程、资源调配建议的交通应对恶劣天气专项预报。依托省调运指挥中心智能平台，以大模型为核心实现“数据分析-态势研判-指令传达-处置反馈”全流程闭环管理，动态优化应急处置方案，同步联动各参与单位共享信息、协同作业，提升季冻地区低温冰冻雨雪等灾害天气下突发情况的应急响应速度与指挥处置效能。
23.构建智能应急培训与演练体系。利用人工智能技术整合培训演练数据，动态生成针对性培训计划和实战化演练科目，依托智能学习系统实现个性化教学与动态评估，通过AI模拟技术构建“基础情景+突发变量”推演环境，提升应急队伍专业能力和实战响应水平。
24.建立装备智能运维与全过程管理机制。运用人工智能实现装备“一物一码一档案”全生命周期管控，基于装备使用数据智能生成保养计划，提升装备维护精细化水平，为公路应急处突提供坚实装备保障。
（十二）推动“人工智能+行业治理”效能提升
25.筑牢交通运输行业治理数智根基。构建智能化交通数据治理体系，实现数据精准分类、异常检测与质量评估。同步建立智能清洗、关联分析及更新机制，联动数据存储、共享平台与业务应用系统，形成完整数据治理生态，规范数据共享与隐私保护，为交通行业数据资产化管理提供支撑。持续优化行业人工智能治理架构，以确保人工智能的安全、伦理与可控性为目标，探索建立AI应用准入审核与动态评估机制，构建算法审计、事故溯源体系，强化监督与动态调控，确保人工智能技术在交通领域合规有序、安全可控应用。
26.提升交通流量预测与态势研判水平。依托交通专项大模型整合路网监测、公共交通、气象预警、节假日客流等多源数据，建立“基础特征+动态变量”双维度预测模型，实现交通流量、拥堵情况的精准预测。模型自动归集相关数据，呈现交通运行状态，研判未来交通态势，为行业治理提供支撑。
27.探索人工智能赋能行业治理新模式。围绕保通保畅发力，提升基于监控网络的公路智能监测预警能力，提升基于交通态势预测的主动管控能力，探索无人机在公路管理中的应用。围绕主动安全发力，聚焦吉林省“两客一危一重”车辆、联网售票、ETC及MTC等数据，实现对重点营运车辆运行状态的动态监测，通过分析车辆运行状况、车辆缴费行为，结合交通状态、车辆运行特征与从业主体特征，实现风险研判及告警，提升运输安全保障水平。围绕便民服务发力，立足公众出行需求，结合通勤规律与景区客流数据提供个性化出行指引、提升公众出行满意度及交通准点率。
28.提升交通执法精准度与响应力。利用智能监控摄像头构建全省视频监测网络，借助机器视觉算法甄别道路运输非法营运、超载超限、违法施工等行为，建立违法行为智能筛查机制，利用人工智能收集违法线索和证据，推动交通运输综合执法从传统人工模式向智能高效模式转变。加强智能化执法终端配备，深化指挥调度系统应用，利用人工智能技术强化跨区域联合处置，建立全程智能调度新模式，提升执法处置决策响应效率。
四、保障措施
（一）强化组织实施。在交通运输部及吉林省数字吉林建设领导小组指导下，省交通运输厅牵头汇聚行业内外各方力量，统筹工作安排，明确责任分工，实施目标考核，高效推进人工智能创新场景应用。
（二）强化资金保障。省交通运输厅根据国家、行业及吉林省人工智能发展政策指引与扶持计划，组织申报创新示范项目，积极争取奖补资金，为发展应用夯实资金基础。注重发挥政府引导作用，鼓励并带动各市场主体按照实施方案开展技术引进及项目投资。
（三）强化生态建设。省交通运输厅牵头打造政产学研用一体化的交通运输行业人工智能创新融合生态，健全协同机制，营造浓厚创新氛围，推进关键技术攻关与科技成果转化。
（四）强化安全可控。人工智能应用建设项目要始终坚持技术应用与网络安全同步规划、同步建设、同步运维，通过法规遵循、技术防护、组织流程三方面协同推进，构建可扩展、可审计、可持续优化的安全体系，确保人工智能应用安全风险可控。
（五）强化人才支撑。吉林省交通运输厅会同相关单位，加强多层次、多领域的交通智能人才培养体系建设，着力培育懂交通运输业务、通人工智能技术的复合型人才。建立多元化专家库，为交通人工智能发展提供智力支持。
（六）强化总结推广。吉林省交通运输厅牵头梳理总结全省人工智能应用实施过程中的经验做法。对创新举措与成功经验及时推广应用，形成可借鉴、可推广的实践路径。
（此件公开发布）
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