航空大模型发展迎来政策红利与行业机遇。七大部委联合印发《关于"人工智能+交通运输"的实施意见》，提出到2027年建成综合交通运输大模型体系。航空业具备运行复杂度高、数据质量好的特点，为AI落地提供了优质场景。然而，数据壁垒、安全限制、标准缺失等问题制约着发展。专家建议：建设高质量航空数据集，以场景为驱动推进验证闭环，培育产业生态共建标准体系。当前应用多集中于智能客服等外围场景，

由民航局牵头，打造“1+N”航空语料库：1个覆盖航班运行、机务维修、旅客服务、货运物流、气象情报通用语料，N个面向运行控制（ATC）、预测性维修、机场安检、旅客通关等专属语料；先让大模型在“滑行路径优化、APU预测性维修、跑道FOD检测、安检违禁品识别”单点替代人工决策，滑行时间↓30s、故障误报率≤5%、FOD检测准确率≥95%即可规模化复制。QAR、雷达、ADS-B、ACARS、离港、安检视频

行业内不仅有北交大、北航、同济等高校发布的交通大模型，也有百度、商汤、华为等传统大厂依托自身通用大模型能力构建的行业大模型，也有中交信科、海信、深城交等交通类企业发布的交通大模型。研发的大模型及相关应用接口不通、语义不一，交通行业大模型训练的语料和技术路径都千奇百怪，这样既增加了重复建设成本，也阻碍了行业间的互联互通。希望通过实战应用，能够验证交通大模型在“提效、降本、增安”方面的价值。例如，把一

本文系统阐述智能体的概念内涵，分析其在客流预测中的独特价值与作用机制，总结典型应用案例，并提出“单体智能-群体协同-生态演化”三阶段发展路径，为构建韧性、高效、可解释的城市轨道交通数字孪生提供方法论支撑。未来随着大模型、群体智能、数字孪生技术成熟，智能体将从“离线分析工具”升级为“在线孪生大脑”，在“规划-建设-运营-应急”全生命周期持续演化，助力城市轨道交通实现韧性、高效、绿色、可持续的高质量发

随着城市化进程加速和大型活动日益频繁，客流管理已成为公共安全与运营效率的核心议题。传统预测方法在应对复杂、动态的客流场景时面临诸多局限，而智能体技术通过其自主性、交互性和演化性，为客流预测仿真提供了新的范式。本文系统探讨了智能体技术在客流预测仿真中的核心价值、关键技术作用及发展路径。研究表明，智能体技术通过微观与宏观相结合的建模方式，在多源数据整合、动态交互仿真、行为认知模拟和政策评估优化等方面展

本文在界定港口、航空、公路概念与内涵基础上，系统梳理国家层面AI赋能典型场景，剖析共性痛点，提出“标准先行-数据共治-算法可信-人才融合”四维度人工智能治理体系，为实现“降本、增效、安全、绿色”目标提供方法论。港口、航空、公路三大传统基础设施通过AI赋能，已由“单点智能”走向“融合智能”，但痛点表明：技术成功≠治理成功。未来需以“标准互认、数据共治、算法可信、人才融合”为核心，构建覆盖中央-行业-

本文在界定港口、航空、公路概念与内涵基础上，系统梳理国家层面AI赋能典型场景，剖析共性痛点，提出“标准先行-数据共治-算法可信-人才融合”四维度人工智能治理体系，为实现“降本、增效、安全、绿色”目标提供方法论。港口、航空、公路三大传统基础设施通过AI赋能，已由“单点智能”走向“融合智能”，但痛点表明：技术成功≠治理成功。未来需以“标准互认、数据共治、算法可信、人才融合”为核心，构建覆盖中央-行业-

本文在界定港口、航空、公路概念与内涵基础上，系统梳理国家层面AI赋能典型场景，剖析共性痛点，提出“标准先行-数据共治-算法可信-人才融合”四维度人工智能治理体系，为实现“降本、增效、安全、绿色”目标提供方法论。港口、航空、公路三大传统基础设施通过AI赋能，已由“单点智能”走向“融合智能”，但痛点表明：技术成功≠治理成功。未来需以“标准互认、数据共治、算法可信、人才融合”为核心，构建覆盖中央-行业-

通过构建并有效实施一个涵盖战略、法规、标准、技术与文化的多层次人工智能治理体系，我们方能驾驭好AI这一强大工具，确保其在提升国家交通基础设施效能与韧性的伟大征程中，始终行驶在安全、可靠、向善的轨道上，最终赋能经济社会的高质量与可持续发展。数据的割裂、算法的“黑箱”、安全的隐忧、伦理的困境以及法规的滞后，共同构成了AI深度应用的“拦路虎”。因此，在大力推进AI应用的同时，如何构建一套科学、有效、敏捷

通过构建并有效实施一个涵盖战略、法规、标准、技术与文化的多层次人工智能治理体系，我们方能驾驭好AI这一强大工具，确保其在提升国家交通基础设施效能与韧性的伟大征程中，始终行驶在安全、可靠、向善的轨道上，最终赋能经济社会的高质量与可持续发展。数据的割裂、算法的“黑箱”、安全的隐忧、伦理的困境以及法规的滞后，共同构成了AI深度应用的“拦路虎”。因此，在大力推进AI应用的同时，如何构建一套科学、有效、敏捷