早晚高峰时段的地铁站台，候车队伍蜿蜒如长龙，一列列地铁呼啸而过，乘客们在拥挤中奋力挤上车厢——这样的场景，已成为大城市通勤族的日常写照。与此同时，地面交通同样陷入拥堵困境，机动车、公交车与电动车在主干道上交织成密集的车流，进一步加剧了城市交通的压力。面对地下与地上双重拥堵的挑战，如何优化交通治理体系，成为城市管理者亟待破解的难题。
在近期举行的交通运输部新闻发布会上，一项关键举措引发关注：交通运输部宣布将加速推进综合交通运输大模型建设。这一被形容为“会思考、能分析、善决策”的智能系统，旨在通过人工智能技术为交通治理注入新动能。据科技司负责人介绍，该模型采用“1+N+X”架构，整合算法库、数据集与工具链，覆盖交通规划、调度组织、应急保障及公众服务等全链条业务，计划到2027年实现人工智能在行业典型场景的广泛应用。
当前，我国主要城市正面临严峻的交通拥堵挑战。根据最新监测报告，2024年全国36个重点城市工作日高峰时段平均车速为20.1公里/小时，虽较前一年略有下降，但整体仍处于中度拥堵状态。更值得警惕的是，严重拥堵城市数量有所增加：深圳与哈尔滨首次跻身其中，与北京、上海、广州、成都、兰州共同构成“拥堵七城”，其高峰时段平均车速均低于18公里/小时。这一趋势表明，交通治理已成为城市可持续发展的核心议题之一。
传统治理手段的局限性日益凸显。过去，拓宽道路、修建高架桥等工程措施是缓解拥堵的主要方式，但在城市空间趋于饱和的当下，这类“扩容”模式已难以为继。因此，通过精细化、智能化管理提升现有路网效率，成为更具现实意义的突破口。在此背景下，综合交通运输大模型被寄予厚望，其通过深度融合行业知识与复杂场景，有望重构交通运行范式。
该模型的建设路径已明确规划：一是出台专项方案，构建包含算力调度、知识中枢等功能的共性技术底座；二是通过竞赛机制激发行业创新活力，推动技术迭代；三是成立产业联盟，联合55家龙头企业、高校及科研机构，深化产学研用合作，促进数据共享与标准统一。这一系列举措旨在形成开放协同的产业生态，为模型落地提供支撑。
部分城市已率先探索人工智能在交通领域的应用，并取得初步成效。以智能信号灯为例，襄阳、广州等城市通过升级改造，使路口通行效率提升超30%，延误时间与停车次数下降逾30%，高峰拥堵时长与程度降低20%至25%。在轨道交通领域，武汉地铁5号线自2021年实现全自动驾驶后，故障率显著下降，准点率提升至99.99%，运行速度提高至37.55公里/小时，同等运力下可减少两列上线列车，运营效率大幅提升。
更多创新应用正在路上。近期，七部门联合印发文件，明确将在大通道货车智能驾驶、内河船舶自主编队、公路灾害智能管控、高速磁浮系统及低空陆空协同等领域推进标志性工程。这些项目将在“十五五”期间全面落地，通过“科技+工程”模式，推动科研成果与实际场景深度融合，打造一批具有行业引领性的示范项目，为交通治理现代化提供可复制的经验。
