各设区市交通运输局，厅机关各处室，厅属各单位，各有关单位：

为贯彻国家、部省关于加快推进“人工智能+”发展要求，推进人工智能在交通运输全领域、全周期、全流程的融会贯通，促进交通运输更高水平高质量发展，省厅组织制订了《“人工智能+交通运输”行动方案》及重点任务清单，现印发给你们，请结合工作实际，认真贯彻落实。

                                 江苏省交通运输厅

                                  2025年12月12日

“人工智能+交通运输”行动方案

为深入贯彻落实国家、部省“人工智能+”工作要求，抢抓新一轮人工智能发展战略机遇，全面推进人工智能在我省交通运输行业规模化应用，促进交通运输新质生产力发展，制定本行动方案。

一、总体要求

坚持创新驱动、应用牵引，立足我省交通运输行业数字化转型实际需求，以推动人工智能在交通运输全过程融合应用为核心方向，构建“要素保障到位、场景覆盖全面、创新效能突出”的发展体系。到2027年，人工智能贯穿交通运输“建管养运服”全过程，形成100个示范性强、体验度高、带动性广的典型应用场景，20个行业应用垂直大模型，1个行业可信数据空间。到2030年，实现从“点上突破”向“面上成势”转变，打造全国领先的人工智能融合应用示范省。

二、加强人工智能核心共性要素供给

1.强化行业高质量数据集建设。完善全省统一的交通数据资源目录，推动公路、航道、枢纽、运输等全要素数据标准化、规范化建设，构建行业可信数据空间，保障数据高水平供给、高质量应用和高安全防护。深化公共数据授权运营试点，探索数据要素产品化开发。加快构建智慧路网、数字港航、综合执法、智能出行等场景的高质量数据集和语料库，为人工智能应用提供数据支撑。

2.拓展算力算法供给。积极争取省市公共算力资源供给，指导企业自有算力建设，推进全省行业算力梯次化布局和资源共享。构建统一集约的省厅AI 技术中台，包含数据标注、知识库管理、智能体搭建和管理等功能，为人工智能在交通政务领域的应用提供通用技术支撑。聚焦路网调度、异常监测、出行诱导等典型场景，培育计算机视觉、智慧出行、水上智慧哨卡、桥梁监测分析等垂直应用大模型。

3.开展交通人工智能前瞻性技术创新示范。组织实施“人工智能+交通运输” 创新应用攻关，研究垂直模型及通用大模型在设施感知、运行监测、应急调度、出行服务、运输服务、综合执法等业务重点场景中的应用技术，探索 “技术研究—场景算法—推广应用”成果体系，形成场景建设技术指南、典型案例手册，引导前瞻性技术创新与成果转化推广。

三、加速人工智能+交通运输领域场景赋能

（一）人工智能+行业治理

4.优化人工智能赋能数字政务服务。利用AI技术为企业、公众提供智能问答、引导、预填、帮办等服务，为审批人员提供智能辅助审批、分析等功能。聚焦交通运输政务服务事项的智能网办、高效办成一件事等改革任务，分批推出智能化政务服务事项，重点推动大件运输、航道通航条件影响评价、注册造价师资质审核等事项实现智能审批，推进AI在交通运输政务服务全领域应用。推动AI在审批与监管领域的协同应用，实现审批结果的精准推送，探索构建风险评估模型，采取分级监管措施，自动识别违法违规信息并推送至审批系统。重点推动大件运输、道路普货全生命周期等“一件事”审管业务的智能协同，实现“审批—监管—反馈”闭环管理。发布服务全省交通运输行业的统一移动应用门户“江苏交通运输便民利企服务平台”APP，部署“苏交小智”智能助手，打造“搜问办”三位一体的全天候移动应用智能服务矩阵。利用AI技术对12328热线进行智能分类与派单，提供移动端自助问答，并结合历史工单对诉求分布、处理时效、重复投诉、疑难工单等开展智能研判。

5.推进人工智能赋能行业精准执法。

提升数字治超及大件运输全链条监管智慧水平，建立全链条监管数据模型,通过多模态数据智能分析形成异常名录，实现精准执法。加强水上智能电子卡口建设，对船舶进行感知抓拍、身份识别、特征分析、异常预警，实现船舶分级赋码、重点船舶监管、预警远程处置等精准监管。在苏州探索AI识别桨板、游泳等水上碍航行为，在南京探索利用无人机对散货船舶未封舱等违法行为进行智能研判，实现对监管区域智能化巡查。探索AI精准画像技术，匹配非法码头滋生区域与货物装卸规律，实现风险点预警。以四足机器人为基础平台，实现对道路车辆、高速服务区、建筑工地的自动巡查监测，在南京开展机器狗辅助执法应用。依托沪武高速公路改扩建工程开展质量安全和市场风险信息化管控试点，建立“线上智能分析+线下执法核查”的工作机制。在交通建设工程执法领域，对高空、涉水、危险区域等施工现场，利用无人机图像识别与智能检查技术开展外观质量、安全风险检查。基于执法文书、行政处罚案例及法律法规文件构建执法知识库，探索执法数据异常监测预警、AI辅助自由裁量、执法案卷自动生成等业务模式。利用AI开展交通运输企业法制体检，定制化生成体检报告，指导企业自查整改。

6.提升人工智能赋能安全风险预警。建设生产经营单位风险网上报告平台，融合多维交通数据，构建风险画像与评估模型，实现风险态势的动态感知与量化评估。提升“两客一危”车载终端AI算力，优化检测算法，提高对夜间禁行、超速行驶和疲劳驾驶等不安全行为的监管准确率、实时性。提高重型载货汽车安全监管平台的数据智能分析能力，提升安全监管水平。推动AI技术在公路基础设施监测和预警中的创新应用，提升灾害隐患的智能感知、管控水平。推动AI技术在工业化建造基地的深化应用，构建智能监管体系，实现基地运营的数据驱动，提升桥梁预制构件安全平与生产效能。在苏州打造水运多卡口联动分析应用，融合船舶卡口监测信息与AIS数据，识别船舶身份，感知船舶位置，为船舶提供安全高效通行服务。

7.强化人工智能赋能危货道路运输全链条监管。探索AI在危险货物道路运输安全监管中的应用，以安全码为基础，打造以企业安全生产全要素和监管全流程数据集为底座的“一码通”智控大脑，建设危货道路运输监管智能体，实现全省危货运输主体和场景“一码通用”、装运卸全链条“一码通行”、各级相关监管部门“一码通查”。

8.推进人工智能在交通运输数字监督中的应用。

加快交通运输数字监督一体化平台建设，整合数据资源，开发数据对比碰撞自动预警等监督模型，增强发现苗头性、倾向性问题的能力。健全预警研判和分类处置机制，推进线上预警与线下核查结合，强化监督闭环。

（二）人工智能+普通公路

9.加强公路网运行监测。结合普通国省道公路数字化转型项目，在G312、G345、G228开展路网交通数据挖掘和综合应用，构建交通+视觉感知模型，集成路侧视频与雷达、无人机航拍、气象传感器等多源数据，实现路面抛洒、路侧堆积、交通拥堵等公路异常事件识别及交通流量监测，进一步提高路网运行的感知精度与效率。在南京试点开展基于交通视频的AI研判处置，通过视频轮巡等新技术，融合深度学习与多模态大模型，实现重点路段交通异常事件主动识别、智能研判和自动处置。

10.数据驱动公路养护决策。建立数据驱动的公路智慧养护决策系统，应用自动化采集、智能检测设备，构建路面综合养护决策模型。推进路面裂缝等病害AI自动识别技术规模化应用，为养护工程方案提供决策依据。

（三）人工智能+高速公路

11.推动人工智能赋能高速公路建设。加大人工智能在高速公路建设管理的全过程应用，打造新一代智能建造模式。探索无人机正射影像勘察设计技术应用，推动BIM+AI正向设计；开展施工自动反馈控制、高危作业替代技术研究，深化自动焊接轨道机器人、无人电动装载机、智能化无人塔吊、无人摊铺等新装备应用；推进多模态视觉AI算法技术与日常自主巡检、安全隐患动态识别及智能处置等管控措施融合，构建智慧工地、施工动态数字孪生模型等应用场景。

12.打造高速公路智能客服系统。建设“全渠道接入+多模态交互”的智能服务体系，整合高速公路咨询热线、移动应用、微信公众号等全渠道交互数据，构建多模态AI客服中枢平台，部署语音识别、意图理解等模块，提升响应效率。开发智能工单分拣系统，关联历史记录与处置方案库，针对高频问题提供自动化解答和标准化处置指引，生成服务满意度AI评价报告，推动客服质效提升。

13.建设AI化无人收费站。打造“云边端”三级架构，实现全车型无感通行。在云端融合全路网通行车辆历史数据，形成含车牌、车型、历史轨迹信息的千万级车辆画像数据库，动态更新车型库，解决车型识别难题。构建收费站流量预测模型，预判车流高峰，动态调整车道开放策略，提升高峰时段通行效率。

14.建立高速公路事件快速响应机制。依托视频加密工程，完善“云边端”一体化路网交通事件监测体系，推广“AI平方视频监测预警平台”，融合多元算法实现交通异常事件的实时智能检测。研发路网智慧管控大模型，动态生成大流量、交通事故、恶劣天气及占道施工等场景的分级管控策略。探索构建桥梁“视频+结构”监测体系，依托现有视频监控设备，利用AI技术逐步实现异常事件的自动识别与高效处置；基于结构监测数据，探索桥梁病害发展规律，建立模型实现养护方案推荐、辅助养护决策，推动桥梁管养向数字化转型。

（四）人工智能+智慧港航

15.优化航道网运行监测。加快推进水路基础设施数字化转型，统筹布局智能感知设施，依托AI技术实现数据采集与解析，在苏北运河、苏南运河、淮河等航道构建覆盖水文、气象、航道尺度、通航建筑物等多维数据的全要素实时监测网络。建设雷视融合交通流自动观测系统，集成多源感知数据融合处理功能，智能分析船舶流量流向，实现对航道交通流的连续监测，支撑全省港航“建养管服”工作。

16.人工智能赋能智慧港口运营管理。将人工智能应用覆盖港口全业务领域，推动“港船岸货”全链条智能协同。开展智能岸桥、门座起重机、斗轮堆取料机、装船机自动化作业升级，实施清舱装载机远程控制、流程带式输送机无人巡检，提升装卸作业全流程自动化水平和协同效率。优化堆场智能策划算法，动态规划堆场资源分配，降低翻箱率，提升堆场利用率。研发AI算法，精准识别人员不规范操作、设备故障、环境污染等安全隐患行为并及时预警。

17.推进人工智能赋能航道管理服务。基于大模型开展“智慧港航大脑”应用，开发数字人助手与场景智能体，对外为船民提供智能客服，对内优化航道视频巡查、智慧服务区管理等场景算法，提升决策效率和服务水平。针对船舶过闸全流程可能存在的吃水超限、超速等行为，构建AI检测算法模型，实现安全风险的自动识别、监测、预警和处置，保障过闸安全。推进船闸运行自动化，推广船闸区域调度集中化，加快苏北运河智慧运河成果推广应用。建立AI船闸调度模型，实现船闸调度自动化和智慧化，进一步缩短船舶平均待闸时间，为船民提供过闸时刻表、绿波通行等精准服务。在苏州试点建设智慧船闸和智慧水上服务区，实现过闸船舶超限智能检测、水上服务区停泊区智能管理。

（五）人工智能+运输服务

18.推进人工智能赋能智能驾驶。通过“车—路—云”协同技术，提升公路基础设施与车辆的感知、交互、协作能力，为智能辅助驾驶示范应用提供技术保障。通过部署云控平台，实现车路云多源数据汇聚与共享、车路云运行态势展示、智能网联汽车监管等功能。应用港区自动导引车（AGV）、无人集卡（IGV）等水平运输设备，实现车辆自动导航、精准避障、智能控制。

19.加强人工智能赋能一站式出行服务。积极引导运输机场推广生物识别、“智慧旅检”等应用，打造“一码通行、一脸畅行”智慧服务平台，服务航空旅客便捷化出行。在我省公交出行“一码通行”基础上，积极推动地铁“一码通行”，加快多网融合、绿色出行等场景化应用。在无锡、苏州、徐州、常州等市整合城市客运资源，分析出行需求与历史偏好，实现个性化出行方案推荐，动态优化公交线路与班次。融合省联网售票客运班线、定制客运、便民快巴等数据，为旅客在城际公路出行、长三角城市群陆空联程运输等场景提供智能出行方案，增强服务体验。

20.深化人工智能赋能数字化物流运输。推动省网络货运监测和综合服务平台建设，通过AI大模型提升合同流、发票流、资金流、运输流、信息流数据校验能力，构建异常运单监测预警模型。支持运满满“满运大模型”等模型应用，基于历史运力数据与实时需求预测，动态调配资源生成最优运输方案，降低空驶率与交易成本。推动省市两级低空飞行服务平台建设，完善低空空域数字化管理、飞行计划申报、气象信息服务、飞行监测和智能调度等功能，加强低空飞行智能化服务和管理能力建设，为无人机巡检、低空物流配送等应用提供飞行服务保障。推广航空物流公共服务平台和“智能审图”“智慧通关”应用，加强货站、航司、货代、货主和监管部门等数据信息互通，提升货运处理和通关效率。加快我省多式联运公共信息服务平台建设，利用AI大模型、大数据、区块链等技术，推动单证智能适配处理、过程实时监控与风险预控、智能调度与决策优化，探索多式联运方案智能生成与动态路径规划等应用，打造“一键下单、一站通达、一路可视”的江苏特色多式联运公共信息数智化服务模式。

三、保障措施

21.强化组织协同机制。建立“人工智能+交通运输”专班推进机制，吸纳东南大学、南京大学等技术力量，协同各方资源，明确责任分工，形成上下联动、部门协同工作格局。建立健全动态跟踪、定期会商和效果评估制度，实施目标考核，确保各项部署落实到位、闭环管理，形成发展合力。

22.营造创新融合发展环境。加大标杆成果推广力度，通过举办论坛、展会、案例推广等多种形式，全方位展示“人工智能+交通运输”的应用成效与先进经验。积极推动示范项目成果转化与规模化推广，营造社会广泛参与、支持创新的良好氛围，为行动计划实施创造有利条件。

23.优化产业发展生态。探索产学研用模式下技术转化机制，鼓励开展“人工智能+交通运输”复合型人才培养。推动交通运输领域人工智能应用制度与标准体系建设，加强对关键算法、重要数据的风险防控。组织开展人工智能+交通运输创新行动，加速人工智能全面赋能，大力培育交通运输未来产业。

附件：人工智能 交通运输重点任务清单.docx