前言
本报告由中国智能交通产业联盟牵头，联合15家单位共同起草，旨在推动智慧交通与人工智能的深度融合。报告以智慧公路为切入点，调研了国内外交通领域人工智能发展趋势及现状，并针对公路建设、养护、运营、管理四大领域进行了深入分析，梳理了行业痛点与难点。
人工智能与智慧公路发展概述
- 人工智能发展概述：人工智能经历了符号主义、专家系统和基于学习的三个发展阶段，目前正处于蓬勃发展时期。
- 智慧公路发展概述：智慧公路通过融合新一代信息技术，实现公路建造、养护、运营、管理全生命周期的智能化，提升公路系统服务水平和效能潜力。
- 人工智能对智慧公路的赋能作用：人工智能技术助力公路转型升级，提升资源配置优化能力、公共决策能力、行业管理能力和公众服务能力。
- 人工智能在公路领域应用的关键技术：主要包括计算机视觉、知识图谱、智能体仿真和数字孪生等技术。
国内外人工智能在公路领域发展现状
- 北美地区：美国和加拿大在智慧公路建设方面起步较早，重点发展车联网、自动驾驶等技术。
- 亚太地区：日本和韩国在ETC系统、车路协同等方面取得显著进展。
- 欧洲地区：欧洲以主动交通管控为路径推进智慧高速建设，并积极推动人工智能技术研发和应用。
- 中国：中国智慧公路建设快速发展，政策支持力度不断加大，但仍存在关键技术应用不足、指导性规范缺乏等问题。
公路领域人工智能应用现状
- 公路建设领域：人工智能技术应用于外业勘测、道路桥隧定线与设计、工程建设、智能穿戴设备等方面，但存在顶层设计缺乏、标准规范不足等问题。
- 公路养护领域：人工智能技术应用于养护前期工作、养护巡查与检测、养护施工、养护评价、公路资产养护管理等方面，但存在养护决策不智能、病害检测不及时、人工监测不高效等问题。
- 公路运营领域：人工智能技术应用于高速收费、路政执法、服务区建设等方面，但存在数据与算法泛性化、规范性差、应用价值量化方法缺乏等问题。
- 公路管理领域：人工智能技术应用于行人非机动车及业务人员管理、车辆交通控制系统管理、道路管理、信息管理与服务等方面，但存在交通数据感知能力不足、异常事件监测与管控水平不高、数据库建设与管理缺乏体系标准规范等问题。
人工智能首要应用场景
- 公路建设领域：外业勘测、道路桥隧定线与设计、智能穿戴设备、工程建设。
- 公路养护领域：养护决策、公路表面病害检测、桥隧病害检测、标志标线安全设施。
- 公路运营领域：收费稽核、自由流收费、治超执法。
- 公路管理领域：交通数据感知、异常交通事件检测与管控、常态化交通检测与管控、数据库建设与管理、伴随式信息服务。
人工智能在公路领域发展趋势
- 发展趋势：人工智能在公路领域将经历传统公路、初步智慧化公路、高度智慧化公路和完全智慧化公路四个阶段，逐步实现智能化、多模态发展。
- 应用技术架构：包括基础共性、人工智能基础技术、AI应用场景、公路领域应用领域、安全伦理、测试评估等部分。
- 应用系统架构：包括AI应用、AI算法、AI应用使能、AI基础设施及工具等部分。
人工智能在公路领域未来发展建议
- 推进交通行业顶层设计，建立标准体系。
- 加强多部门平台联动，建立信息协同机制。
- 建立大数据平台，促进人工智能生态共建共享。
- 推行精细化管理，促进资源合理配置。
- 降低一线工作人员作业量，注重落地应用效果评价。
