近日，河南省交通运输厅印发《河南省“人工智能＋交通运输” 创新应用行动方案》。
其中提到，到2028年，实现人工智能在公路、物流、监管等重点领域的创新性融合与示范性落地，基本建成覆盖数据、模型、算力的行业数智底座，打造20个以上具有行业示范效应的标杆场景，建设15个以上高质量行业数据集，研发部署20个以上具有核心竞争力的智能化产品与解决方案。
河南省“人工智能＋交通运输”
创新应用行动方案
为深入贯彻党中央、国务院关于加快发展新一代人工智能的决策部署，全面落实交通运输部等七部委《关于“人工智能＋交通运输”的实施意见》精神，积极响应《河南省支持人工智能产业生态发展若干政策措施》《河南省推动“人工智能＋”行动计划（2024—2026年）》等省级战略要求，推动人工智能在我省交通运输领域的融合创新与规模应用，加速行业数智化转型进程，培育壮大交通领域新质生产力，特制定本方案。
一、总体要求
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和历次全会精神，充分发挥交通运输数据资源丰富、应用场景广阔等优势，坚持以科技创新为驱动、以业务需求为导向、以场景应用为牵引，重点推动人工智能在基础设施建管养运、行业治理、运输服务等关键领域的创新应用，推动人工智能创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，加快形成协同共进、融合创新的发展格局，全面提升交通运输数智化水平，为加快建设交通强省、实现“人享其行、物畅其流”的美好愿景提供有力支撑。
二、工作目标
到2028年，实现人工智能在公路、物流、监管等重点领域的创新性融合与示范性落地，基本建成覆盖数据、模型、算力的行业数智底座，打造20个以上具有行业示范效应的标杆场景，建设15个以上高质量行业数据集，研发部署20个以上具有核心竞争力的智能化产品与解决方案。
到2030年，实现人工智能与交通运输全方位深度融合，建成国内领先的智能交通基础设施网络，形成覆盖重点业务领域的模型算法体系与智能产品生态，实现行业治理精准高效、服务便捷可靠、安全韧性提升、物流降本增效，培育壮大交通运输领域新质生产力，打造具有全国影响力的河南智慧交通发展模式，为行业数智化转型贡献中原经验。
三、重点任务
（一）深化场景融合应用
1．人工智能＋监管
强化公路治超智能监管能力。围绕大件运输管理、超限车辆识别、信用监管等核心场景，通过构建智能分析研判模型，强化大件运输全流程管控，实现申报材料自动校验、通行风险智能评估、在途违规行为智能预警；融合入口检测、ETC门架、服务区卡口、出口称重、现场勘验全链条多源感知数据，实现违法超限车辆车牌、车身等特征智能识别与行驶轨迹追踪，路径比对与合规性分析，以及多源称重检测数据的智能分析与异常预警，强化“精准识别、智能研判、闭环处置”的治超监管能力，全面提升公路治超执法效能与治理水平。
提升综合执法智能化水平。围绕违法行为研判、案件办理、案卷评查、普法宣传等核心场景，通过AI算法实现违法行为的智能识别与预警，精准推荐执法检查事项清单和检查指引，综合分析音视频证据材料完成高效取证，自动匹配推荐案由，精准推送指导案例分析及处罚参考，智能分析执法重点区域和薄弱环节，实现执法文书智能生成与法制审核辅助、案卷智能评查与异常预警；运用数字人等技术实现“一案一策”精准普法与虚拟实训、违法处理咨询与政策解读智能问答，形成“智能识别、高效办案、规范评查、精准普法”的执法新模式，全面提升综合执法的精准度与规范性。
筑牢交通安全监管防线。围绕施工安全、车辆监测、企业风控、枢纽应急等核心场景，基于AI视频分析实现施工场景风险动态识别、风险态势分析与隐患处置跟踪；通过多模态视觉技术精准识别重点营运车辆危险驾驶特征，同步推送预警与处置指引；构建“企业－车辆－驾驶员”关联分析模型，动态生成驾驶安全评分与企业风险画像，实现对高风险主体的精准预警与主动干预；构建枢纽客流一体化智能监测网，实现超限风险的实时感知预警与协同处置，形成“全域感知、动态研判、精准管控”的安全监管模式，全面提升交通运输领域安全治理效能。
2．人工智能＋公路
夯实基础设施智能监测与管养能力。围绕路面病害、桥隧健康、边坡稳定性与基础设施灾毁的监测预警、应急处置与养护决策支持等核心场景，依托路侧传感设备、智能巡检机器人、无人机、遥感卫星等装备，构建“陆空一体”智能巡检体系，构建基于BIM＋GIS＋IoT的公路全生命周期数字孪生底座。深度融合气象与基础设施运行状态数据，依托AI模型实现对路面裂缝坑槽、桥隧结构损伤、边坡位移等病害的智能识别与设施健康评估，并结合气象条件动态研判水毁、滑塌等衍生风险，快速识别突发灾毁事件，实现分级预警与趋势预测、养护策略推荐与应急处置方案生成，形成“精准监测、动态评估、科学养护”的全周期智慧管养机制，全面提升公路基础设施安全韧性、使用寿命与运维效能。
提升路网运行监测与调度处置水平。围绕拥堵管控、异常处置、灾害防控、应急保障等核心场景，升级部署路域智能感知设备，增强全天候、全要素智能感知能力，通过AI智能算法融合分析收费、通行、气象等多源数据，提升对恶劣天气、交通事故、施工作业等异常状态的识别精度和预警时效，实现交通流预测、拥堵识别与态势分析、事件分级告警与高效处置；利用灾害性天气预测模型实现路段级精细化预警与设施影响评估，智能生成分流疏导策略、应急资源调度与协同管控方案，构建“全域感知、动态研判、精准调度”的路网运行调度机制，全面提升路网通行效率、安全韧性及应急协同响应能力。
优化路网运营与运输服务体验。围绕通行收费、智慧服务、零碳运营等核心场景，依托AI模型实现通行车辆精准识别与路径还原，支撑逃费行为智能识别、自动取证、精准稽核与快速处置，推广“手机＋”无卡预约通行、站前预交易等模式，提升收费站无感通行与特情处置能力；运用AI技术实现交通能源网智慧规划与能源供需动态调控、公路市场智能分析与政策建议，优化服务区车流引导、充电调度与智能客服，提升新能源车辆出行便利性，推动形成“高效运营、精准服务、绿色低碳”的公路运营服务模式，全面提升公路运营综合效益与运输出行服务品质。
强化工程建设智慧监管效能。围绕质量管控、安全监管、进度优化等核心场景，推进人工智能技术在交通基础设施智慧监理检测、智慧建造等领域的融合应用。依托北斗高精定位与AI视觉等技术开展远程监理，实现从图纸会审、结构无损检测到关键工序质量研判的全流程智能辅助，支撑路基压实度、路面平整度等指标自动检测与智能验收；通过AI模型实现工程材料与结构缺陷智能检测、施工风险识别与分级预警，探索无人化智能巡检与质检作业全流程辅助，开展工程进度动态比对与智能化调优，保障施工安全和质量进度；推动装配式智能建造与路面集群施工技术应用，优化参建方协同监管与资源配置，实现施工过程的实时感知与自适应调控，形成“智能监测、精准管控、绿色高效”的工程智能监管能力，全面提升公路工程建设质量、安全水平与建设效率。
完善公路资产管理与运维体系。围绕资产核查、机电设备运维等核心场景，通过AI技术融合多源数据，实现公路实物资产高精度数字化建档与动态核查、机电设备运行状态实时监测与健康评估，提升隐患早期识别与故障预警能力，自动生成预测性维护方案与备品备件需求计划，形成“数字建档、动态感知、智能预警、精准运维”的公路资产管理新模式，全面提升公路资产管理精细化水平与运维保障能力。
3．人工智能＋航运
构建电子航道图智能支撑能力。围绕航道多维感知、智能航行服务、通航能力评估等核心场景，依托无人机、水下探测机器人等智能感知装备构建“水陆空一体”巡查与智能感知网络，实现航道地理信息高精度采集与时空动态更新，融合通航环境、水文气象与船舶动态数据，构建结构化、全要素电子航道“一张图”，提升航道运行监测与风险预警能力；结合船舶实时位置、航速、航向等信息，提供航线动态优化、智能导助航、靠离泊辅助、船桥防碰撞等航行服务，形成“全面感知、智能决策、精准服务”的智慧航道运营服务体系，提升航道数字化管理与航行智能化服务水平。
提升通航设施监测与调度效能。围绕船闸联合调度、锚地智能监管、设施诊断维护等核心场景，依托无人机、机器人、视频、AIS、传感器等多元化智能感知手段，实现船闸运行状态、船舶过闸行为及锚地停泊秩序的实时监测与动态预警，支撑多级船闸智能联动调度与最优过闸计划生成，提供适配泊位智能推荐；对航道通航设施运行状态进行监测预警与故障诊断，智能识别水下结构病害、排查设施隐患并生成处置建议，提升养护运维效率，形成“协同感知、智能调度、精准运维”的通航设施监管模式，提升通航效率与设施运行可靠性。
推动港航智慧运营与绿色发展。围绕港口运营调度、港口运行安全监管、绿色航线规划调度等核心场景，推动部署无人集卡、自动装卸机等智能装备，实现港口自动化作业；依托智能调度模型优化“船－机－场－货”协同运营与资源动态配置，实现集疏运资源的智能匹配与动态优化，强化港口全域安全监测、合规核验与风险预警能力；优化绿色补能网络布局与能源调度策略，实现绿能消纳与碳减排成效动态监测评估，形成“智能调度、安全可控、绿色高效”的港航智慧运营模式，全面提升港口运营效率、安全保障能力与绿色发展水平。
筑牢内河航运安全应急智能屏障。围绕危货运输监管、航运风险预警、应急处置决策等核心场景，融合分析电子卡口、船舶航行、气象水文等多源数据，实现危险品船舶进出港全流程可视化监管与异常预警，通过AI模型精准识别、智能评估船舶航行安全风险，构建应急知识库与智能决策模型，实现内河航运安全风险的实时监测预警、应急处置调度智能辅助，形成“全程可溯、智能预警、协同处置”的内河航运安全应急管控机制，全面提升内河航运安全治理与应急响应能力。
4．人工智能＋物流
强化交通物流智能协同能力。围绕交通物流一体化服务、全程监测预警、智慧仓储等核心场景，整合货源、枢纽、运力、线路等多维数据，依托AI算法实现智能路径规划与运输方案优化，支撑物流供需精准匹配与运力动态调度；基于运输全程可视化跟踪智能识别货物积压等异常，自动匹配路径调整、运力补位等处置建议并精准推送提醒信息；推进仓储作业智能化，依托可信数据空间实现数据跨主体互信共享，推动“仓－运－配”一体化协同与资源优化调度，形成“数据融合、智能决策、动态协同”的联运服务模式，推动交通物流降本增效。
提升低碳运输智慧化运营水平。围绕新能源车辆智慧运维、新能源规划布局与智慧调控运营等核心场景，通过AI模型实现新能源车辆电池健康状态监测、性能预测与故障预警，智能优化充电策略与场站调度方案，降低用能成本与电网负荷压力；基于高频运输通道识别与补能需求分析，智能规划兼顾成本与碳排放的（近）零碳运输线路及补能网络，实现能源与运力的动态协同调度；推动（近）零碳物流园智能微电网建设与能碳协同管理，试点构建虚拟电厂参与电网互动，打造“智能运维、绿色规划、动态调度”的低碳运输模式，全面提升运输能效，助力物流行业绿色转型。
优化物流配送多元化智能服务。围绕城乡融合配送、低空物流运输、无人化末端服务等核心场景，智能优化农村物流运力配置与配送路径，实现运力资源复用与异常识别预警；支撑低空运输运力调度、安全监测预警与陆空协同优化，打造无人机常态化线路；推进无人化配送在末端服务、高速物流及封闭场景中的规模应用，形成“多元协同、智能调度、安全高效”的物流配送服务体系，全面提升物流资源利用效率与服务响应能力。
5．人工智能＋出行
构建智能驾驶出行服务体系。围绕智能驾驶公交、出租、接驳等核心场景，在重点区域布局示范运营，通过AI算法实现运力动态调度与线路优化，集成车道保持、防碰撞预警等核心功能，并依托车路云协同能力提供超视距预警、绿波通行等协同服务，构建“自动驾驶＋人工应急接管”安全运行模式，联动公共交通系统实现无缝换乘，打造“多场景覆盖、全流程协同、高安全保障”的智能出行模式，提升出行效率与服务体验。
提升轨道交通智慧运营保障水平。围绕运营调度、安全防控与设施运维等核心场景，通过AI模型精准预测线网与站点分时段客流需求，动态调整列车运行计划并同步推送候车时长及换乘接驳建议等多模态交互信息服务；通过AI智能监测与巡检报告智能解析，实现设备故障、客流超限等风险的精准识别、分级预警与实时响应，支持应急预案智能匹配与辅助决策，实现安全疏导；开展设备健康状态评估并智能生成维修方案，实现运维资源高效协同调度，推动轨道交通“智能防控、精准运维、高效运营”落地见效，全面提升运营安全、运维效能与服务质量。
推动公共交通服务智能升级。围绕运力协同调度、线网动态优化、智能客服响应等核心场景，构建覆盖公交、轨道、慢行系统的城市公共交通数据底座，通过AI模型实现三网运力动态匹配与弹性调度，基于出行需求精准预测实现公交线网智能生成与列车时刻表优化，依托智能客服提供线路查询、票务咨询、联程出行规划等高效应答服务，联动智慧城市交通大脑实现交通运行态势“一图统览、一屏统管”与突发事件秒级响应，形成“多网协同、服务精准、决策智能”的城市公共交通服务模式，全面提升城市出行便捷度与服务体验。
构建交旅融合智慧服务生态。围绕行程智能规划、客流接驳优化、场景沉浸导览等核心场景，基于用户偏好与时空交通态势分析，动态生成“交通＋文旅”一体化行程方案，实现“车票＋门票＋住宿”一站式预订；智能优化景区“外快内慢”接驳网络布局，实现接驳运力精准投放与时刻表自适应调整；融合AR技术提供场景化导览与智能交互；动态适配行程变更并提供备选方案服务，形成“需求精准匹配、资源无缝衔接、体验沉浸互动”的交旅融合服务模式，全面提升交旅出行品质与服务效能。
（二）夯实行业数智底座
1．强化行业数据供给
建设交通行业高质量数据集。依托河南省交通运输数字底座，构建覆盖公路、航运、物流等领域的全省统一交通数据资源目录体系与标准化数据治理流程。面向基础设施监测、运行调度、运输服务等重点场景，打造高质量、高标注、多模态的数据集，满足AI模型训练、评估与迭代优化的数据需求。
推动数据流通与应用赋能。深入实施交通运输领域“数据要素×”行动，探索交通数据授权运营机制与创新应用模式，健全政企数据双向对接机制，推动跨部门、跨区域、跨层级数据合规高效流通。加速数据资源向数据产品、数据服务的转化进程，培育数据驱动的新业态，构建“数据驱动、场景牵引、价值赋能”的良性交通数据生态。
筑牢数据安全防护屏障。构建交通运输可信数据空间，集成隐私计算、数据脱敏、访问控制等安全可信技术，实现数据“可用不可见、可控可追溯”。完善数据安全管理制度，制定数据采集、脱敏清洗、安全分级、质量评估、授权使用等全流程标准规范，加强数据全生命周期行为监测与动态管控，强化数据安全审计与违规追溯能力。
2．加快模型研发应用
共建共享综合交通大模型。深化部省联动，积极争取交通运输部“人工智能＋交通运输”创新行动试点示范，推动部级模型库、数据集与工具链在河南交通场景落地部署、适配优化。鼓励省内交通企业、科研院所开展模型算法及智能体的研发攻关与创新应用，贡献河南场景应用案例与模型能力增量。
建设交通智能模型算法库。聚焦监测预警、态势预测、应急处置、车路协同、运输服务等典型场景，搭建AI技术中台，基于行业统一数智底座，实现对模型、算法及智能体的集中管理与动态调度，推动模型与智能体的标准化封装与模块化调用，形成“一模型多场景复用、一算法多系统赋能”的集约化应用格局。
3．统筹算力资源支撑
加强行业算力资源统筹。遵循“科学规划、集约共享、弹性扩展”的原则，系统整合省属政务云算力、交通骨干企业自有算力及社会化算力资源，构建全省交通行业“中心＋节点＋边缘”协同的梯次化算力布局。建设可动态调配、弹性扩容的行业智能算力资源池，强化关键场景算力设施覆盖与服务网络保障。
完善算力调度服务体系。探索构建全省统一的交通算力运营调度体系，实现算力资源的智能感知、动态匹配与弹性供给。创新算力资源共享模式，推动政企算力资源双向互通与市场化配置，通过租建互补优化算力资源结构，支撑行业人工智能规模化、可持续发展。
（三）培育智能产业生态
1．推动创新平台建设
构建多层次创新载体。支持交通运输领域人工智能重点实验室、省级中试基地建设，持续完善河南省人工智能行业赋能中心（交通）功能，加快构建“应用基础研究—技术攻关—场景验证—产业转化”一体化创新链条。
培育高水平科研平台。鼓励省内科研院所、高校与骨干企业共建高水平智能交通科研平台，聚焦车路协同、智慧物流等领域，开展前沿技术攻关、成果转化与示范应用，鼓励与国内外顶尖团队合作，提升河南在智能交通领域的科研实力与产业引领能力。
2．加快装备研发应用
强化核心装备研发。支持产学研形式联合开展交通领域智能终端（智能感知设备、智能巡检设施等）、智能体产品（调度智能体、客服智能体等）及智能化交通运输装备研发。推动新一代具身智能装备在巡检、收费、监理等领域的规范化部署与规模化应用。鼓励装备企业与交通运营单位开展定制化合作，提升装备适配性与应用效能。
创新建设运营模式。探索“政府引导、企业主导、市场运作”的多元化建设运营模式，统筹推进智能交通项目建设、运营与维护，形成可持续的良性发展机制。加快推进一批示范项目建设落地，重点推动自动驾驶、车路协同等示范项目在省内布局运营。
3．打造交流合作平台
搭建产业交流桥梁。适时举办专业特色鲜明的智能交通展会、学术论坛、创新创业大赛等活动，摸底产业技术创新能力，汇聚行业优质资源，强化技术交流、成果展示与项目合作，推动形成“引进来＋走出去”的开放合作格局。
提升行业品牌影响力。围绕交通运输人工智能创新应用建设成果，编制典型案例集、创新成果清单，加速成熟经验与成果在省内外复制推广。以交流合作活动为载体，打造具有区域特色的智能交通产业品牌，提升河南在全国智能交通领域的行业影响力。
四、保障措施
强化组织协同。建立“人工智能＋交通运输”专项工作专班，协同各方资源，形成上下联动、部门协同、政企联动的多维工作格局。建立动态跟踪评估机制，定期开展成效评价，确保任务闭环落实。
强化资金支持。发挥政府投资引导作用，列支专项资金对符合条件的“人工智能＋交通运输”项目、关键核心技术攻关及创新平台予以积极支持。鼓励社会资本、产业基金、金融机构等多方参与，形成多方共建格局，构建“财政引导、企业投入、市场运作”的多元化资金保障体系。
强化安全保障。统筹高质量发展和高水平安全，建立健全人工智能算法安全评估、数据合规管理、系统运行监测与应急响应机制，加强人工智能应用全链条风险管控，确保技术可控、数据可信、应用可靠。
强化标准支撑。聚焦交通人工智能核心应用场景，实施标准提升等行动，牵头或参与制定数据治理、算法接口、应用性能、测试认证等方面的地方标准与行业规范，制定交通运输人工智能应用安全指南，形成覆盖“数据—模型—装备—应用—安全”全链条的标准体系。
强化人才引育。构建多层次、复合型交通人工智能人才培养体系，推动高校、企业、科研机构联合开展专业培训与技能认证。建立涵盖技术、管理、政策等多领域的专家智库，为行业发展提供持续智力支持。
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