技术架构云化：从传统数据中心向城轨云平台演进，苏州、武汉、沈阳等城市都采用云架构。数据平台智能化：广泛采用Hadoop、MPP等大数据技术，应用AI算法进行客流预测和运营仿真。功能定位集中化：从早期"只监不控"向"平时监视、应急统管"转变，强化跨线路协调与应急指挥能力。覆盖范围扩大化：从单城线网向都市圈互联互通发展，成都、广州、西安等城市都预留了城际线路或多制式轨道交通接入条件。

摘要在“交通强国”与“人工智能+”行动叠加背景下，AI已成为公路行业数字化转型的核心驱动力，但在大规模落地过程中仍面临“多模态数据难融合、模型可解释性差、边缘算力不足、业务模式转变难、法规伦理缺位”五大突出痛点。本文基于2023-2025年30个省级智慧公路试点评估报告与开源项目数据，构建“技术-治理-产业”三维分析框架，提出“数据底座+可信AI+边缘计算+商业模式+法规伦理”五位一体对策体系，并

随着人工智能技术在港口行业的深度应用，智算中心正成为推动港口数字化转型与智能化升级的核心基础设施。本文系统分析了港口智算中心的战略意义架构设计关键技术与应用场景，并结合宁波舟山港、山东港口等实践案例，探讨了智算中心在智能配载全域调度智能闸口等场景中的价值。研究表明，港口智算中心通过整合异构算力行业大模型及多源数据融合技术，能够显著提升港口运营效率与安全性，其中智能配载系统可使船舶配载时间从3-5小

访问失控：身份验证漏洞使得模型在未授权情况下被调用，导致算力滥用和敏感数据泄露。这种风险在企业环境中尤为常见，特别是当访问权限管理不严格时-1-6。恶意入侵：恶意脚本注入、第三方插件携带后门，劫持客户端功能或窃取用户信息。这种传统安全威胁在大模型时代有了新的攻击面-1。隐私泄露：数据采集、传输、存储环节防护缺陷，导致用户身份信息、行为习惯被非法获取。随着数据保护法规日益严格，隐私合规已成为大模型应

随着人工智能技术在语音处理领域的广泛应用，调度场景下的实时语音处理系统正成为研究热点。本文提出了一种面向调度语音的实时处理系统，集成实时转写、关键要素抽取与情绪识别三大功能，能够在极低延迟条件下完成对语音信号的全面分析。系统采用流式处理架构，结合流匹配生成语音修复技术降低延迟，利用Whisper大型Transformer模型进行实时转写，并引入多任务学习机制同步抽取关键信息与识别情绪状态。在情绪识

交通人工智能进入“政策+技术+产业”三重拐点期，但规模化发展仍面临“试点分散、产业割裂、标准缺失”三大瓶颈。本文提出“交通人工智能产业集群规模化发展”全栈路径：①开展前瞻性技术创新试点，构建“车-路-云”可信数据空间，推动无人驾驶在公交、配送等场景落地，加快无人化筑养路机械、港口作业等产业化项目；②构建“应用基础研究+技术攻关+场景应用”产业协同体系，打造标杆级交通行业大模型，提供更安全、便捷、优

具身智能把车辆、信号灯、充电桩、站台门等所有交通参与者视为“有身体的智能体”，通过“感知-动作”闭环实现即时博弈与协同；本文提出的 SI-EI-WM 三元融合框架，为城市交通提供了一条从“感知智能”到“认知智能”再到“演化智能”的可行路径。面向未来，建议采用“规划先行-试点突破-生态共建”三步走战略，推动标准制定、数据共享与人才培养，最终实现安全、高效、绿色、人本的下一代智慧交通系统。其中 ℳₜˢ

在交通领域中，智能体是指驻留在交通环境中，能够通过传感器、数据接口等多源信息输入自主感知环境状态，运用内置模型或算法进行推理决策，并通过执行器、接口或指令自动执行动作以实现特定交通目标的计算实体-9。智能体在交通系统中表现出四个关键特性：一是自主性，无需人类直接干预即可自主操作；二是感知性，能通过多种传感器实时获取环境数据；三是决策性，具备基于规则、模型或学习的推理能力；四是执行性，能驱动设备或系

通过云-边-端协同、联邦学习、全局大模型、标准化接口与可解释安全认证，可系统性降低集成门槛、提升数据质量、压缩接管率，最终实现“降本、增效、零碳”三重目标。“看得见”的示范与“用得起”的系统之间，痛点贯穿数据、算法、装备、流程、安全、人才全链条。本文基于国内外最新案例，提出“云-边-端”协同、联邦学习、全局大模型、数字孪生与适港硬件一体化等五大解决路径，并对未来“港口大模型”时代的商业化模式进行展

随着人工智能技术在航空业的深度应用，智算中心正成为航空公司数字化转型的核心基础设施。本文系统分析了航空公司智算中心的战略意义架构设计实施路径与未来趋势。研究表明，智算中心通过整合异构算力行业大模型及多智能体协同技术，能够显著提升航空公司在运行安全旅客服务机队运营及收益管理等关键领域的智能化水平。国内航司如厦航、中国航信等已率先布局，通过构建自主可控的智算平台取得了实质性进展。未来，随着技术不断成熟