2026年6月25日卡车技术前线公众号消息，交科技发〔2026〕60号文件发布《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》。全面落实交通运输部等部门《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，加快推动人工智能在交通运输领域规模化创新应用。以“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”为路径，稳妥有序推进“人工智能...

2026年6月25日卡车技术前线公众号消息，交科技发〔2026〕60号文件发布《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》。

全面落实交通运输部等部门《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，加快推动人工智能在交通运输领域规模化创新应用。

以“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”为路径，稳妥有序推进“人工智能+交通运输”规模化创新应用，服务构建智能综合立体交通网，助力交通运输一体化融合、安全化提升、数智化升级、绿色化转型。

重点任务聚焦智能驾驶、智慧公路、智慧货运等重点方向，围绕典型应用场景开展试点示范。

（一）智能驾驶

开展智能驾驶“端到端”大模型研发与测试。面向公路货运、园区运输、短途接驳等不同类型场景，开展智能测评技术研发与验证，探索建立虚实结合的智能化测试场。聚焦矿产、集装箱、粮食等大宗货物干线运输场景，开展智能驾驶技术集成应用验证，推进货物运输技术性降本提质增效。

（九）智慧货运

深化人工智能技术在大宗货物运输、冷链运输、危险品运输等场景集成应用，提升智能调度、仓储协同、异常预警等能力，实现铁公水空多式联运智能协同，提升运输组织效率。支持构建多式联运电子运单、协同调度与智能合约系统，完善枢纽集疏运与大通道运输智能调度机制。推进智慧货运管理，鼓励构建全链路智慧货运协同系统。

分批推进，动态调整

应用场景创新行动将根据人工智能技术发展态势，“十五五”期分批次推出典型应用场景建设指引（首批典型应用场景建设指引详见附件），动态组织推进。

 

“人工智能+交通运输”典型应用场景建设指引（首批）

一、智能驾驶

（一）重载货车编队智能驾驶。

鼓励构建贯通“干线运输－货物装卸－能源补给”全链条的智能驾驶货运体系，在高速公路、物流骨干通道探索基于人工智能的智能驾驶货车编队自动化稳定运行，提升通道运力，降低物流成本。支持应用货物特征自适应装卸系统，实施场站智能调度，实现煤炭、粮食等散货及集装箱的自动抓取、定位与装载，实现24小时高效周转。支持采用人工智能技术实施“车－站－电网”协同、动态能源网络规划，完成智能驾驶货车绿色能源智能补给。

（二）智能驾驶系统性测评。

支持构建覆盖仿真环境－封闭场地－实际道路的全维度、多层级智能驾驶测评体系。推动建立针对不同车型、不同应用场景的测试评价要求与规范。鼓励构建基于人工智能的极端长尾场景生成、安全边界验证与预期功能安全测评工具链，加速技术迭代与可靠性验证，为智能驾驶规模化应用提供权威、统一的测评支撑。

二、智慧公路

（二）公路信息智能服务。

结合路况、天气情况和交通管控等信息，智能化分析研判车辆行驶过程中可能的拥堵和风险动态，生成最优路径或预警提示，及时引导车辆合理出行。鼓励应用多元数据，基于人工智能算法向车辆实时推送个性化安全驾驶建议与路线优化信息。鼓励应用人工智能技术赋能交旅融合，动态生成并推送个性化出行信息。

六、智慧邮政

（二）无人配送。

鼓励在住宅区、商业区、产业园、有条件的农村地区等场景部署基于人工智能的无人快递车集群调度系统，实现订单动态分配、路径实时规划与多车交通流协同优化。统筹规划无人快递车、快递无人机、快递无人重卡、快递无人仓及无人驿站等无人快递技术装备及设施应用场景。支持应用强化学习算法，提升车辆在复杂城市环境中的交互决策与长期续航能力。构建“车－柜－桩”协同运营与动态补电网络，依托物联网和运筹优化方法实现能源智能调度与基础设施高效复用，有效破解“最后一公里”运力碎片化与人力短缺难题。支持在有条件的地区，拓展寄递无人机应用场景，提升服务质效。

（三）智能路径优化管理。

鼓励构建基于大数据和人工智能算法的骨干和末端网络智能路径规划与调度系统，实现海量寄递业务与动态路况下的实时路径规划与多目标决策优化。支持应用机器学习和时空预测技术，精准预估揽投时效、交通拥堵与节点通行能力，为路径动态调整提供依据。推动发展协同决策与多车分布式调度优化模型，实现区域内整体揽投效率最优、资源消耗最低，显著提升物流运输时效性与服务满意度。

九、智慧货运

（三）智能多式联运。

支持构建基于数字孪生与人工智能的多式联运协同调度与智能合约系统，实现不同运输方式间运力、舱位等精准匹配与动态协同。鼓励构建跨方式、全流程的智能调度与自动履约模型，实现运输资源自主适配与作业流程无缝衔接。鼓励建立基于区块链的联运数据共享与可信互操作机制，保障多方协作可信可溯、责任清晰与利益公平分配，提升运输链条的可靠性、效率与集约化水平。

（五）智能运输规划与调度。

融合交通、天气等多源数据，利用人工智能技术，为物流运输动态规划最优方案。鼓励在城市货运调度系统中研发并应用智能运力预测模型，基于实时路况、历史数据与订单需求，实现车辆与司机的最优动态匹配。支持利用人工智能技术，提供货运全程可视化追踪监测，当出现突发状况或异常预警时，能够及时响应，动态调整调度方案。

十、智能安全监管

（一）公路自然灾害监测预警。

构建基于多源感知数据与人工智能的公路自然灾害监测预警系统，实现边坡塌方、路面损毁、团雾结冰等风险源的自动辨识、动态评估与预警预报。鼓励研发并部署基于人工智能的灾害快速评估系统，实现灾情范围、等级与影响路段的分钟级精准判定与可视化呈现。支持开发融合数字孪生与强化学习的应急决策推演模型，实现对多情景预案的智能仿真与处置方案自主优化，有效提升公路安全韧性水平。