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摘要

1 引言

2 智慧交通发展面临的主要问题

2.1 技术瓶颈与基础设施制约

2.2 产业协同与数据孤岛

2.3 商业模式与可持续发展挑战

2.4 标准体系与安全治理缺失

3 智慧交通研究现状

3.1 技术研发与应用场景创新

3.2 基础设施建设与试点示范

4 智慧交通发展对策建议

4.1 强化技术攻关与基础研究

4.2 完善产业生态与数据共享

4.3 创新商业模式与投资机制

4.4 健全标准体系与安全治理

5 结论与展望

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摘要

随着人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的迅猛发展，智慧交通作为现代交通发展的重要方向，正日益成为城市现代化建设与可持续发展的关键支撑。本文系统分析了智慧交通发展过程中面临的主要问题，包括关键技术瓶颈、产业协同不足、数据孤岛现象、商业模式模糊以及安全治理挑战等。同时，从技术研发进展与应用场景创新两个维度梳理了当前研究现状。在此基础上，提出了强化基础研究、完善产业生态、创新商业模式与健全治理体系等对策建议。研究表明，通过政企协同、技术融合与制度创新，能够有效推进智慧交通系统的规模化与商业化应用，为实现"人享其行、物畅其流"的现代交通愿景提供路径支持。

关键词：智慧交通；车路云一体化；人工智能；产业协同；数据共享

1 引言

智慧交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是在传统交通系统基础上，将先进的传感技术、数据通信技术、数据处理技术、信息融合技术、计算机技术、自主协同控制技术等有效集成的一种大范围、全方位、实时准确高效的综合交通运行控制与管理系统，是未来交通系统的发展方向。随着交通运输基础设施持续建设及先进技术的持续进步，由轨道、道路、航空、水路、管道等多种运输方式构成的综合交通运输体系不断完善，智能交通的概念也从单项交通的智能化逐步扩充到了综合交通系统的信息化、网络化和智能化。

智慧交通的发展不仅关乎技术革新，更是推动交通运输行业高质量发展的重要支撑。近年来，全球主要国家纷纷加大智慧交通布局，将其视为交通产业变革的焦点和汽车行业竞争的关键领域。当前技术路线主要朝着"智能化+网联化"融合发展方向演进，并在云控平台等关键环节形成先发优势。

智慧交通系统通过实时收集、分析和处理交通数据，能够有效优化交通流量、提高道路利用率、减少拥堵和事故发生率，同时降低能源消耗和环境污染。随着技术的不断成熟，智慧交通正逐步从概念验证阶段迈向规模化应用阶段，其价值和意义也日益凸显。

2 智慧交通发展面临的主要问题

2.1 技术瓶颈与基础设施制约

智慧交通发展首先面临核心技术攻关不足与基础设施覆盖不均衡的双重制约。在基础研究方面，关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术等领域存在明显短板。特别是在动态场景感知与理解、实时精准定位与导航、面向复杂环境的自主决策与群智协同等共性技术上，尚未形成突破性进展。与此同时，人、车、路耦合机理和车路云协同控制等基础理论研究不足，直接影响技术应用的深度与广度。

精确的移动体速度与位置信息是智能交通系统的关键基础数据之一，交通系统的运行环境比较复杂，雷达/区间测速与多种定位技术的多源信息融合，是代替单一测速定位方式，提升平面和空间测速定位精度的重要手段，同时产生了多源信息下的高效融合及其实时检测信号的精准滤波难题。如何设计多源信息下的测速定位技术及其滤波方法，是实现移动体在平面和空间运动状态量的精准感知的重要研究方向之一。

在基础设施方面，智慧交通依赖的道路智能化改造面临成本高、覆盖有限的挑战。据行业调查，一个智能化路口的改造成本高达数十万元，且多依赖政府主导投资，推进速度受限。例如，部分城市在智慧交通建设中就面临交通设施老旧、多平台独立运行等问题。此外，不同地区和企业在技术实施上存在差异，导致基础设施碎片化问题突出，难以形成连续、系统的数据流，降低了智慧交通系统的整体效能。

2.2 产业协同与数据孤岛

智慧交通的本质是构建"车—路—网—云—图"融为一体的复杂系统，其健康发展离不开跨行业、跨领域的深度协同。然而，当前产业生态中，车企参与度明显不足，成为系统建设的显著短板。由于当前汽车市场竞争激烈，车企忙于应对市场压力，无暇积极参与车路云一体化试点；同时，路侧设施布局不足，导致信息呈碎片化状态，未能形成连续、系统的数据流，生态处于前期探索阶段，对汽车网联化赋能水平较弱，难以吸引车企入局。

数据孤岛现象进一步加剧了协同困境。交通大数据分析目前还处于数据不够广、应用不够深的初级阶段，数据来源和质量面临着纵向断层、横向不通的实际问题，行业应用仍比较单一，综合化、智能化程度有待进一步提升。尽管已在多个城市启动车路云一体化试点，但车企数据尚未规模化接入云控平台。各部门、各系统之间的技术壁垒导致信息无法共享、数据无法互通，制约了技术的整合与协同能力，使得整体系统的效能无法充分发挥。例如，部分城市在智慧交通建设中，缺乏跨部门统筹协调机制，加之建设过程、运维阶段管理协调不足，直接影响试点推进成效。

2.3 商业模式与可持续发展挑战

智慧交通的商业化路径尚未明晰，投资回报难形成闭环成为制约其规模化发展的关键因素。在当前的各地车路云一体化试点中，类似智慧路网运营商的运营主体仍相对缺位。常见的一些商业化场景，如无人配送等的收益仍难以覆盖成本，数据增值服务等盈利模式也尚未形成规模，未能形成投资闭环。

受限于商业模式不清晰，目前多地试点的资金投入主要依赖政府部门或城投公司承担，社会资本参与度低。同时，车路云一体化尚未形成统一标准，难以形成完整融合的投资建设运营模式。这种依赖政府投入的模式难以支撑智慧交通系统的长期可持续发展，特别是在当前智慧交通系统全生命周期成本较高的背景下，商业模式的创新迫在眉睫。

以BRT系统为例，国际经验表明，即使作为成本效益较高的公共交通解决方案，也面临着不完整的交通基础设施、弱集成 between trunk and feeder services，以及网络对城市动态的适应性不足等挑战。这些因素都影响了系统的经济效益和可持续性。

2.4 标准体系与安全治理缺失

智慧交通发展面临的另一重挑战在于标准规范不统一与安全治理机制不完善。当前，车路云一体化标准仍存阻滯，如各城市路侧设备接口、通信协议不兼容，跨区域协同存在困难。这种标准不统一的状况直接导致系统互操作性差，难以形成规模化效应。

在安全治理方面，随着人工智能、大数据等技术与交通的深度融合，网络安全、数据安全、伦理道德等新型风险日益凸显。交通运输领域人工智能应用制度与标准体系尚不健全，缺乏对关键算法、重要数据的风险防控机制。同时，行业也缺乏完善的伦理审查规则和工作机制，难以妥善应对人工智能应用潜在风险。

综合交通系统的综合安全涵盖功能安全、信息安全和物理安全。综合安全态势的动态评估需要实时监测并处理大量多粒度、多维度、多模态的数据，如何结合交通系统的运行特征、架构特征等实现数据的融合和理解并建立交通综合安全态势的指标体系是需要考虑的科学和技术问题。

表1：智慧交通发展面临的主要问题分类

问题类别	具体表现	影响程度
技术瓶颈	基础研究不足、关键技术受制、基础设施覆盖有限、多源信息融合困难	严重
产业协同	车企参与不足、数据孤岛、跨部门协调不畅、产业链协同不足	严重
商业模式	投资回报难、社会资本参与少、盈利模式不清晰、运营主体缺失	中等偏重
标准与安全	标准不统一、安全治理缺失、伦理规范缺位、风险评估机制不完善	中等

3 智慧交通研究现状

3.1 技术研发与应用场景创新

在技术研发方面，基于大模型的汽车人工智能技术上发展迅速，有效拓宽了车辆运行设计域（ODD）范围。不少车企已实现大模型技术在感知、规划和控制领域的应用，部分企业已具备全栈端到端智能驾驶能力。Vehicle-to-Everything (V2X) communication has emerged as a transformative solution, creating a real-time, data-driven traffic ecosystem where vehicles, infrastructure, and pedestrians seamlessly interact。

车路云一体化建设成为技术应用的重要方向。部分试点区域已建成感知连续覆盖的城市智能道路，累计接入各类网联车辆，部署云控平台及多种应用系统。部分经济技术开发区则率先建设高级别自动驾驶示范区，车路云一体化基础设施完成大面积连片覆盖。

在应用场景方面，智慧交通正从单一应用向多元化场景拓展。各地正积极开展组合辅助驾驶示范，依法依规、稳慎推进智能辅助驾驶技术示范应用。同时在智能铁路、智慧航运、智慧民航、智慧邮政、智能建养、联程联运与智慧物流等领域全面推进创新场景赋能。部分科学城核心区的智慧交通项目围绕"平安、畅通、环保"需求，构建了智能交通集成管控平台、交通大脑、基础应用系统、可扩展应用模块的多层架构。

表2：智慧交通典型应用场景与技术特征

应用领域	典型场景	技术特征
道路运输	车路云一体化、组合辅助驾驶	智能感知、V2X通信、云计算
铁路运输	具身智能列车、智能调度	自主协同控制、故障自诊断
水路运输	智能船舶、自动化码头	自主航行系统、智能岸桥
航空运输	智能安检、航班优化	生物识别、智能决策
物流配送	无人配送、多式联运	路径优化、自动驾驶

3.2 基础设施建设与试点示范

智慧交通基础设施建设已进入加速期，各试点区域正加快构建更精细全面的城市道路智能感知体系。在道路方面，利用高速公路ETC门架等既有设施，探索采用多杆合一、多感合一等模式，科学布局车路云协同感知、控制设备与系统。在港口领域，推进智能感知网络建设，加快码头设备设施数字化建设、自动化改造、智能化升级。

车端装备的智能化升级也取得积极进展。智能网联汽车大规模商业化应用迎来关键节点，多家车企宣布量产搭载车路云一体化技术的车型。部分汽车企业联合各方力量推进高速公路车路双向赋能项目，打通运营平台与车企云平台、车载终端设备的通信链路。

在试点示范方面，各地探索出不同的技术路线，包括通信基础设施驱动的服务型模式、运营商主导的"云控平台+车路接入"方案等，彼此并行推进。部分地区的做法是推动5G、自动驾驶、北斗导航、物联网、车路协同等新一代信息技术与交通行业深度融合，构建集仿真、封闭道路、开放道路于一体的自动驾驶测试体系。这些试点项目为智慧交通的规模化应用积累了宝贵经验。

4 智慧交通发展对策建议

4.1 强化技术攻关与基础研究

面对智慧交通发展的技术瓶颈，需着力突破动态场景感知与理解、实时精准定位与导航、面向复杂环境的自主决策与群智协同等共性技术。同时，组织开展陆路交通基础设施智能化设计、混行立体交通系统智能监测、智能运维与管控方法、交通基础设施灾害智能预警与指挥调度等行业应用技术研究。

在基础研究层面，应增强人、车、路耦合机理和车路协同控制等基础理论研究，通过集成应用先进的信息、通信、传感、控制等技术，使人车路间相互作用关系以新方式呈现。设立专项基金，强化科技研发、成果转化、平台建设、人才培养的经费支持，构建政产学研用协同创新体系，为相关技术研发应用提供资金保障。

对于基础设施建设，应采取分场景、分阶段推进策略，强化精准投资，优先在事故高发路段、高速匝道部署感知设备。同时，推动交通基础设施与信息基础设施一体化建设，促进交通专网与其他网络的深度融合。特别是要推动交通基础设施数字化转型和智能化升级，进一步完善城市商圈、公交站台、重要路口、集配中心等关键节点的智能化设施系统，加快建设智慧公路、智慧港口、智慧航道、智慧轨道、智慧公交、智慧停车场、智慧交通枢纽。

4.2 完善产业生态与数据共享

破解产业协同困境，需要重构产业生态，政府、企业、资本协同发力。建议组建交通大模型创新与产业联盟，整合人工智能领域头部公司、行业企业、高校院所等创新主体，通过共享算力、共建语料、共训模型，培育开放融合的共赢生态。

在数据共享方面，应建立分级分类数据共享机制：车企可保留核心数据主权，路侧动态信息向所有车辆开放，推动车路云数据贯通。同时，加快综合交通运输信息平台和综合交通大数据中心一体化建设，推动产学研用各方深化数据共享，建设高质量人工智能大模型训练数据集。

此外，应推动云控平台与城市管理平台互联互通，强化生态共建，鼓励车企、通信商、地图商成立合资公司，开展数据清洗、高精地图更新等增值服务，充分挖掘数据价值。在这方面，部分地区的经验值得借鉴，他们健全完善综合治理体制机制，打通不同部门数据接口，聚合智能网联汽车、智能道路、城市建筑等多类城市数据，强化交通基础设施建设、道路交通运行、停车综合治理等动静交通全要素协同治理。

4.3 创新商业模式与投资机制

为破解智慧交通商业化难题，需探索多元商业模式，激活市场活力。发挥龙头企业引领作用，打造车路云一体化"城市级平台"，推动场景开放，吸引社会资本投资，在物流、环卫等低风险领域率先商业化。

在投资机制方面，应改变单纯依赖政府投入的模式，鼓励社会资本参与智慧交通建设。同时，通过数据增值服务拓展盈利渠道，培育可持续发展的商业生态。例如，可以开展数据清洗、高精地图更新等增值服务，充分挖掘数据价值。

对于车路云一体化项目，建议发挥龙头企业引领作用，打造车路云一体化"城市级平台"，推动云控平台与城市管理平台互联互通。同时强化生态共建，鼓励车企、通信商、地图商成立合资公司，共同开拓市场。还可以完善"政企合作+场景开放"机制，在桥隧管理、停车调度、低空通航等领域进一步开放应用场景，吸引社会资本参与建设运营。

4.4 健全标准体系与安全治理

针对标准不统一的问题，应加快完善数字交通标准体系，推动信息基础设施与交通基础设施同步规划、同步设计、同步建设、同步运维。相关机构应瞄准架构相同、标准统一的目标，细化完善推荐标准清单；并联合跨行业单位，探索车路云一体化测试评价体系、运营模式等。

在安全治理方面，需建立交通运输人工智能协调发展机制，加强人工智能网络和数据安全合规管理，建立应用安全分级分类管理制度。同时，完善伦理审查规则和工作机制，妥善应对人工智能应用潜在风险，建立健全网络和数据安全保护体系。

此外，应布局交通大模型标准规范体系，建立行业大模型建设指引和准入规范。加快智能驾驶、智慧航运等重点领域标准规范制修订。鼓励企业牵头围绕新产品、新技术、新业态，在生产制造、测试评估、智能交互、运行服务等方面制定标准规范。

在具体实施上，需要加快制定和完善数据开放、数据共享、数据保护、数据有偿利用、个人隐私保护等方面的法律法规，确保政府、企业、个人相关交通数据高效整合、有效保护、合理利用。同时，加强人工智能网络和数据安全合规管理，建立应用安全分级分类管理制度，完善伦理审查规则和工作机制，妥善应对人工智能应用潜在风险。

5 结论与展望

智慧交通作为现代交通发展的重要方向，正经历从概念验证到规模应用的关键转型期。本文系统分析了智慧交通发展面临的问题、研究现状及对策，得出以下结论：

首先，智慧交通发展面临技术瓶颈、产业协同不足、数据孤岛、商业模式模糊及标准安全缺失等多重挑战，特别是车路云一体化技术的规模化应用仍受制于基础设施覆盖有限、车企参与度低及投资回报难闭环等因素。V2X技术虽能创建实时、数据驱动的交通生态系统，使车辆、基础设施和行人无缝交互，但在大规模部署中仍面临网络可靠性、数据隐私、网络安全风险等一系列挑战。

其次，在行业政策推动下，智慧交通已形成较为完整的技术框架和试点示范体系，在车路云一体化、综合交通运输大模型建设等领域取得显著进展，为行业发展奠定了坚实基础。相关实施意见提出了明确的两阶段发展目标，为行业发展绘制了清晰路线图。

最后，促进智慧交通健康发展需要技术、产业、商业与治理体系的协同创新。通过强化基础研究、完善产业生态、创新商业模式与健全治理体系，能够有效推进智慧交通系统的规模化与商业化应用。

展望未来，随着人工智能技术的不断突破以及与交通运输的深度融合，智慧交通将向高度智能化、网联化、协同化方向演进。交通大模型、具身智能列车、智能船舶自主航行系统等创新技术将广泛应用于各类交通场景，显著提升运输效率与安全性。同时，随着标准规范的不断完善和安全治理体系的健全，智慧交通将更加高效、安全、可持续，最终实现"人享其行、物畅其流"的美好愿景。

未来的智慧交通系统将更加注重多层域协同智能感知与数据融合，综合利用智能传感器、跨媒体感知计算、智能信息处理、物联网、车辆网、通信及控制等理论与技术，建立面向高效融合的数据一致性标准和完备性验证机制，实现交通信息全面、实时、精准的采集、传输和融合。同时，随着综合交通运输大模型的建设与发展，我们将迎来更加智能、自适应的交通管理系统，能够更好地应对突发交通事件、优化交通流量分配，并为公众提供更加个性化、高质量的出行服务。