人工智能（AI）是指机器执行人类能够轻松完成的感知、推理、学习和解决问题等认知功能的能力。伴随着人工智能技术的发展，人工智能在交通领域有着广泛的应用。不论是在交通感知领域的图像识别、视频分析；交通管理和控制、交通安全分析决策；还是在综合交通规划、物流运营分析等方面，人工智能都能够帮助人类提高效率，减少失误。本星球长期关注人工智能能的发展及在交通物运输领域中的应用，收集了有关人工智能的技术资料，希望

技术层面：覆盖基础设施（硬件可信根缺失、计算环境防护短板、供应链投毒等）、数据（计算态防护失效、数据投毒 / 泄露、训练数据版权合规风险等）、模型（对抗攻击、模型反推、算法偏见等）、应用服务（API 滥用、Agent 越权、AI 赋能攻击等）全链条，各环节风险相互叠加放大。制造领域：参考等保三级要求构建安全体系，结合 AI 分级分类、数据全链路审计、推理业务防火墙等措施，解决模型备案、云上推理安全

这份《AI 终端白皮书》由华为联合清华大学发布，核心秉持AI 与人协作、服务于人的技术理念，立足体验为王的时代背景，深度分析 AI 终端的产业趋势、未来场景、智能化分级标准与核心技术，并提出产业发展倡议，旨在推动 AI 大模型与终端产品深度融合，构建全场景智慧生活体验，引领 AI 终端产业标准化、高质量发展。AI 技术融入终端逐步深化：历经应用层集成 AI（单点智能增强）、系统层融合 AI（AI

这份由中国信通院 2025 年 12 月发布的《端侧大模型数据治理法律要点研究》报告，立足端侧大模型 “算力前移、数据本地” 的技术特征，系统剖析其数据治理全生命周期风险，梳理全球治理实践并提出兼具前瞻性与实操性的综合治理策略，核心是打造 “发展 - 安全” 平衡的端侧智能生态，为相关法律规制与产业实践提供理论和实践指引。创新技术工具：部署端侧监管沙盒，优化轻量化数据清洗与脱敏技术，构建端云协同的

未来，随着大模型技术在交通领域的进一步落地，预计将向 “全域协同智能”（如跨运输方式调度、全国路网协同预警）与 “自主决策智能”（如无人物流全场景自主运行、复杂工程全自动施工）方向发展，持续推动交通运输行业向 “更智能、更高效、更安全、更便捷” 转型。“‘申蓝智数’智能体” 在上海海事局应用，整合 24 大类 180 余个业务场景数据，构建超 10 亿条专题数据库，数据处理效率提升 70%，报表生

未来，随着大模型技术在交通领域的进一步落地，预计将向 “全域协同智能”（如跨运输方式调度、全国路网协同预警）与 “自主决策智能”（如无人物流全场景自主运行、复杂工程全自动施工）方向发展，持续推动交通运输行业向 “更智能、更高效、更安全、更便捷” 转型。“‘申蓝智数’智能体” 在上海海事局应用，整合 24 大类 180 余个业务场景数据，构建超 10 亿条专题数据库，数据处理效率提升 70%，报表生

该文档是中国科学院自动化研究所研究员、中科闻歌董事长王磊于 2025 年 2 月发表的《人工智能技术发展与应用探索》，主要内容如下：人工智能技术发展回顾人工智能发展历程，ChatGPT 揭开通用人工智能序幕，历经学科开拓、效果突破等阶段，大模型具全领域通识等优势，但也存在非基础科学突破等不足，其学习方法分泛学、矫正、拟人阶段，依赖大数据、大算力及人机协同，还介绍了大模型应用迭代路径、误区、行业落地

在城市化进程与机动化浪潮的双重推动下，交通系统已从单纯的 “通行载体” 升级为影响城市活力、民生福祉与可持续发展的核心基础设施。当前，我国正处于从 “交通大国” 向 “交通强国” 跨越的关键阶段，智慧高速公路实现 L4 级自动驾驶测试、AI 大模型破解拥堵治理难题、数字孪生技术赋能运维管理等实践，不仅标志着交通领域技术创新的突破，更凸显出交通设计在平衡效率与公平、技术与人文、发展与生态中的核心价值

腾讯云与运营商协同模式：通过 “TCWETELE” 项目与中国移动等运营商深度合作，整合 5G 网络能力与 AI 技术，构建 “云 - 边 - 端” 智能服务体系，实现网络资源动态调度与用户需求精准匹配。大模型驱动智能应用：以 DeepSeek 大模型为基础，具备自然语言处理、知识问答及内容生成能力，可实现智能搜索、AI 写作等功能，如快速响应 “世界最大哺乳动物” 等知识查询，生成结构化内容。内

重庆（千厮门大桥、洪崖洞等周边）、北京（高速进出京段、景区商圈周边）、上海（G40 沪陕高速上海段）、杭州（西湖周边、G25 长深高速千岛湖方向）、西安（大唐不夜城周边、G5 京昆高速兵马俑方向）、长沙（G4 京港澳高速韶山方向）及珠三角、长三角等城市群重点区域易拥堵。AI 大模型整合历史交通数据（速度、流量等）、实时交通数据（传感器、浮动车 GPS 等）、环境数据（天气、能见度等）、事件数据（事