小型高端品牌交流活动——“人工智能+交通运输”（未来智慧交通关键问题）研讨会在京举办

由中国科协立项支持、中国公路学会主办的小型高端品牌交流活动——“人工智能+交通运输”（未来智慧交通关键问题）研讨会8月21日在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及企业的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动聚焦服务交通强国建设重大战略需求，推动人工智能技术在交通运输领域的落地应用。西安建筑科技大学校长赵祥模担任执行主席，招商局重庆交通科研设计院有限公司正高级工程师叶青担任学术秘书。

研讨会设三个主旨报告。清华大学张毅教授作“交通大模型数据治理与隐私保护”报告，系统分析了交通大模型应用现状，指出行业对“大模型”与“智能体”概念认识模糊，多数案例尚未触及大模型的实质，强调高质量数据集建设和数据治理是落地的核心瓶颈。国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家王笑京指出，应从现代物流网建设视角审视营运车辆自动驾驶的发展，强调其价值实现需与物流流程、枢纽节点和载具转运体系统筹考虑。西安公路研究院有限公司副总经理孙楠结合陕西“经纬”六省协同实践，分享了人工智能场景落地路径过长、跨省数据互通困难的现状，剖析了数据权属不清、合规边界不明、收益分配缺位及行业定位偏差等深层原因。

自由交流环节，与会专家围绕交通垂直领域大模型落地、车路云一体化商业模式、高质量数据集构建及自动驾驶安全监管等话题展开深入讨论。其中，威斯康星大学麦迪逊分校冉斌教授指出，知识产权是人工智能发展中涉及财富转移的重大议题，行业智库应积极发声推动规则建设。北京首发集团首席信息官徐志斌从务实原则的角度进行了分享：不碰基座大模型，只做场景大模型；推理算力可建、训练算力不建。广东交通集团信息中心主任梁华提出，应区分“类人”（消耗Token）和“类蚂蚱”（预编程，不消耗Token）两类智能体，AI应用成效要以“真减人”为衡量标准，高质量数据集应“以需定建”。专家们还围绕数据合规与算力合规、低空与地面交通一体化、车路云分阶段实施路径等相关非共识问题进行了深入研讨。

与会专家一致认为，人工智能与交通运输的深度融合是行业发展的必然趋势，也是必须回答好的时代课题。一是认清行业定位，推动场景务实落地。交通行业应合理选用开源或公共基座模型，聚焦垂直场景落地，以实际成效检验落地价值。大模型落地必须从一线真实场景和业务痛点出发，优先选择小场景作为切入点，衡量AI应用成效的核心在于是否真正实现减人提效。二是突破数据治理瓶颈，构建高质量数据集。行业普遍缺乏真正可用于大模型训练的高质量数据集，亟需建立高质量数据集的构建方法论和评价标准，同时厘清数据权属、明确合规边界、建立收益分配机制，打破政企、省际、部门间的数据壁垒。三是完善车路云一体化商业模式与安全监管体系。需探索建立可分阶段实现商业闭环的模式，逐步实现由政府驱动向市场驱动过渡。自动驾驶亟需建立客观、可量化的安全评估体系。四是夯实AI赋能的基础设施与制度保障。强化知识产权保护，建立“谁投入、谁贡献、谁受益”的分配机制，加快标准体系和生态评价体系建设，引导行业从分散探索走向规范发展。

中国科协科学技术创新部 供稿