问题——规模化应用仍受“数据与标准”掣肘 交通运输是国民经济基础性、先导性、战略性产业，也是现代化基础设施体系的重要支撑；全国政协委员钟章队两会期间接受采访时指出，人工智能正加速融入调度组织、运维保障、枢纽管理、应急处置与综合服务等环节，但从行业整体看，当前应用仍以试点示范为主，距离跨区域、跨方式、跨主体的规模化推广尚有差距。制约因素中，数据分散、口径不一、接口协议不统一等问题较为突出，多式联运等场景下不同运输方式之间的数据互通仍存在壁垒。 原因——产业链条长、主体多元与技术供给不均衡叠加 业内人士分析，交通行业具有链条长、系统复杂、参与主体多的特征，既涉及铁路、公路、水运、民航等不同子领域，也涵盖基础设施、装备制造、运营服务等多环节。各系统在长期建设中形成相对独立的数据体系和技术架构，导致“各自为战”的数据治理格局难以适配智能化跨域协同需求。，人工智能对应的核心软硬件与高端器件仍存在短板，关键技术的可控性、供应链稳定性等因素，也在一定程度上影响了规模部署的速度与边界。 影响——效率、安全与绿色转型迎来新空间也伴随新挑战 钟章队认为，从实践看，人工智能正在改变交通运输运行逻辑。在城市轨道交通和高速铁路等领域，设备状态监测、故障预测、健康管理等手段加快普及，推动运维由“按周期”向“按状态”转变，有助于缩短检修占用时间、提升线路利用效率。在综合客运上，基于客流预测的运力组织、票务与信息联动、出行提示与服务优化等应用，正为缓解拥堵、提升出行体验提供新工具。与此同时，智能化广泛应用对数据安全、算法可靠性、系统韧性提出更高要求，特别是应急、安防等场景，需要在技术进步与风险防控之间建立更完善的制度安排。 对策——以政策牵引、数据共享与标准统一打通“最后一公里” 围绕下一阶段重点任务，钟章队建议，从行业政策与产业政策两端发力，形成支持“人工智能+交通运输”的稳定制度供给：一是加大数据开放与治理力度，建立跨部门、跨区域、跨方式的数据共享机制，推动形成可追溯、可治理、可授权的数据流通体系；二是加快统一数据接口、设备协议与评价规范，完善标准体系建设，减少不同系统之间的兼容成本，提升应用复制推广效率；三是强化协同联动，推动交通“大市场”一体化运营能力建设，鼓励多主体联合创新，促进技术供给与场景需求更顺畅对接；四是同步完善法规规则，从应用场景出发明确责任边界与合规要求，为智能调度、自动化作业、辅助决策等新模式提供可预期的制度环境。 前景——“十五五”或成从示范走向普及的关键窗口期 近年来，国家层面围绕“人工智能+”行动持续部署。2025年国务院印发相关意见，将交通、物流等纳入重点应用领域；同年，交通运输部会同有关部门出台“人工智能+交通运输”实施意见，明确关键技术供给、场景赋能、要素保障与产业生态等任务安排。钟章队据此判断，“十五五”时期有望成为人工智能在交通领域由点到面扩展的关键阶段。我国在车路协同、港口自动化、智慧地铁诸上已具备一定先发优势，叠加5G、大数据等数字基础设施持续完善，应用场景丰富、产业链较完备，为规模化落地奠定了良好基础。下一步能否实现跨方式协同与系统性跃升，关键仍在于数据要素治理、标准体系完善以及核心技术能力持续突破。
从"交通大国"迈向"交通强国"——技术赋能是重要路径之一——但技术潜力能否充分释放，最终取决于制度设计的前瞻性与系统性。数据流通、标准统一、政策协同，看似是技术问题，实则是治理命题。"十五五"时期能否真正成为人工智能在交通领域规模化落地的历史节点，考验的不仅是技术创新的速度，更是跨部门协作的深度与制度供给的质量。