AI+交通企业的悲与欢：在技术浪潮中的挣扎与破局

近年来，人工智能与交通的融合成为行业热点，交通大模型从概念炒作逐步走向规模化试点与商业化探索，持续推动交通行业数字化转型发展。

政策层面也在持续加码。今年9月，交通运输部、国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局、国家铁路局、中国民营航空局、国家邮政局联合发布《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，为AI+交通发展保驾护航。

然而，在政策赋能、技术突破的背景下，AI+交通企业却陷入“冰火两重天”的格局：有的企业在技术迭代与场景落地中找到生机，有的则在算力烧钱、数据壁垒、商业化困局中黯然退场。企业的“欢喜”与“悲痛”交织，勾勒出行业转型的真实图景。

Part 01欢喜：技术突破与政策东风加持，行业焕发新机

欣欣向荣的交通大模型市场

大模型作为人工智能技术发展的核心引擎，自2023年ChatGPT爆火，到今年DeepSeek再度出圈，其正以出人意料的速度赋能各行各业。文心一言、通义千问、豆包、DeepSeek等通用大模型产品，已经成为提升日常工作效率的重要工具。

通用大模型取得的成效，让交通行业看到了大模型技术产品的应用潜力，也初步完成了对用户的认知启蒙。基于问答交互类大模型的智慧收费机器人、车架管引导机器人、交通机器人等产品相继落地应用，受到了行业用户的重点关注和广泛讨论。

随着AI+交通的迅速发展，大模型产品逐渐成为企业布局市场的重心，取代了数字孪生、交通大脑、交通云脑等过往行业热点。行业市场的盛况，吸引了一大批以AI技术为主导的企业纷纷跨行业、跨领域涌入智能交通领域，竞相投资算力基础设施和智能体基础设施建设。

市场竞争的热度在今年4月武汉举办的中国国际道路交通安全产品博览会上体现得淋漓尽致，海康威视、大华股份、中电通途、百度智能云、佳都科技、海信网络科技等企业纷纷推出各自的大模型产品，上演了一场“交通大模型之战”，抢滩登陆行业市场。

技术突破与算力奠基

市场的繁荣离不开大模型技术的快速发展。

年初DeepSeeK的横空出世，让大模型开源成为行业潮流的同时，更凭借其部署成本低，加速推动大模型在管理部门和企业内部的规模化应用。大模型头部企业紧随其后，纷纷宣布开源旗下大模型技术架构，全力抢占技术生态圈的制高点。开放的技术体系降低了行业准入门槛，也给予了小型企业更多市场机遇。

与此同时，企业在算力领域的持续投资也为行业带来了意外惊喜。相关企业透露，2025年的算力训练成本较往年出现降幅。这一变化让企业有更多资金投入到数据训练、人才培养与场景研发中，更为中小型企业产品研发提供了算力保障。

政策的不断加码

人工智能技术作为新质生产力的重要组成部分，被视为下一次工业革命的核心驱动力，国家在相关领域政策资源还在持续加码。

“十五五”规划建议中，提出“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革”；《公安交通管理发展“十五五”规划（征求意见稿中）》，强调要进一步加强行业人工智能大模型构建，加强人工智能、大模型等新技术的深度赋能应用，实现公安交通管理科学化智能化。

在《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》中，更是明确提出，到2027年，综合交通运输大模型体系落地部署，普及应用一批智能体，建成一批“人工智能+交通运输”标志性创新工程；到2030年，人工智能深度融入交通运输行业，智能综合立体交通网全面推进。

市场需求不断增加、技术能力快速提升、政策资源持续倾斜，共同绘就了行业欣欣向荣的发展图景。而在热闹喧嚣的背后，仍有一波又一波的企业在迷茫中逐渐退场。

Part 02悲痛：技术与需求的市场混沌

传统交通企业：技术追赶乏力、产品落地受阻

传统城市交通智能企业近年来受市场大环境影响，企业经营压力逐渐增大。在推进交通大模型技术研发时常面临资金限制，相关技术人才的储备和培养也相对滞后。加之大模型技术迭代迅速，企业忙于紧跟技术趋势并不断调整研发方向，使得企业独自完成产品的研发难上加难。

高速公路企业在建设中更加看重产品的落地实用性，虽然可以利用开源大模型技术架构，减少在模型基底的建设投入，加快技术向产品的转化效率，但在整体技术水平、人才储备方面存在短板。同时，行业对产品的技术自主性严格要求，使得相关产品难以满足高速公路业务发展需求。

中小企业更受限于研发资源的不足，从通用大模型到垂直领域小模型，从单模态大模型到多模态大模型融合，在技术升级中被头部企业逐渐拉开差距。

技术优势公司：交通工程专业素养缺乏

以技术领先为优势的行业企业和跨界企业，虽然紧跟市场技术发展趋势，但面对行业痛点问题，因缺乏交通工程专业知识，对业务场景的认知不够深入，导致技术产品与应用场景的适配性差，难以做到根本解决，进而影响产品的规模化布局。

类型数据和数据质量也是影响企业发展的重要阻碍。交通行业数据分散，各地交投、交管部门掌握着核心数据，却因数据权属、安全等问题难以对外开放共享；而企业自身收集的互联网数据、生成数据，又难以覆盖复杂的交通场景，导致模型训练的效果受限，也因数据的缺乏导致大模型无法应用。

也有部分企业一窝蜂投入算力建设，试图以此提高产品竞争性，却忽视了交通行业的真实痛点，实际的技术产品应用仅停留在信息问答、数据统计等浅层次场景，未能解决交通安全、运营效率等业务问题，导致用户付费意愿低。

对此，浙江大华技术股份有限公司高速公路行业经理黄庆德表示：“交通大模型的建设发展和市场竞争，品牌积淀、资金实力、数据储备缺一不可。那些只跟风砸算力、不扎根场景的企业退出，其实是市场回归理性的正常现象。”

中电通途（北京）科技有限公司总经理张永才表示：“不管是央企、国企还是民营企业，即便在项目中投入再多算力，解决不了用户的核心痛点，那用户凭什么买单？”

此外，交通行业的项目制模式也让企业难以形成规模化盈利，定制化开发的高成本与项目回款的周期长，进一步加剧了企业的现金流压力。

因此，市场形成了业主方有着明确的需求，但供给方不是技术难以解决问题，就是产品与应用场景的适配性差无法改善业务环境。

Part 03破局：在痛点中寻找生存之道

那交通大模型企业的市场破局点在哪里？

杭州海康威视数字技术股份有限公司解决方案工程师杜虎指出：“大模型本质是工具性技术，需服务于具体业务需求，避免盲目追求技术先进性而忽视实用性。未来大模型的发展重心，是将技术研发转向场景落地，打造真正解决业务痛点的应用产品。”

场景落地无疑是破局的关键。企业需清楚认识到，大模型并非万能，目前许多智能化果实为多种技术组合实现，不应将所有成效归功于大模型。

例如，针对行业数据分散问题，企业自发进行合作，共建交通数据集。今年3月，陕西交控集团、山东高速集团、江西交投集团、河南交投集团、安徽交控集团、内蒙古交通集团六省交通企业联合发布全国首个交通行业大模型“经纬交通大模型”，并共同宣布成立“交通创新AI联盟”。

交通运输部更是牵头组建行业大模型联盟，推动建立国家级交通数据集。8月，交通大模型创新与产业联盟成立暨交通大模型建设启动会在北京召开，由行业企业、人工智能公司、高校及科研院所等55家创新主体共同发起的联盟，覆盖公路、铁路、水运、航空、邮政及综合交通六大领域。

在此背景下，相关企业围绕业务场景落地，在实践中取得了不俗的成绩。

中电通途研发的TVM-R1视觉推理大模型，能部署在普通服务器中，大幅降低高速公路事件检测误报率，依托“从下向上”的数据采集上报、排查分析、场景研判等纵向管理机制，形成从数据实时监测、多维度分析评估到阶梯式预警处置的智能化管理链条；针对道路塌陷、山体灾害、桥梁垮塌、隧道口落石检测等业务场景，其蒸馏的小模型适配嵌入式设备，表现优异。同时，中电通途在信创领域实现突破，打造了纯信创的交通信息平台，适配国产化CPU、操作系统与数据库。

海康威视、大华股份等企业也在多模态大模型与视觉大模型上实现自研突破，通过多模态数据融合分析，不仅识别事故、抛洒物等事件，还能研判事件成因、影响范围，为交通管理提供决策支持。

政策红利下，交通大模型的应用场景也逐步清晰。事件检测、路网监测、养护辅助决策等与安全、效率强相关的场景成为落地重点，山东、浙江、江苏等省份已在交通事件检测中实现大模型的实际应用，让技术真正产生实用价值。

Part 04结语

“理性看待技术边界”，是此次受访企业向赛文多次强调的话语。AI+交通企业的破局之路，终究要回归解决真实问题的本质，

AI+交通的赛道上，技术的浪潮终将褪去，唯有那些扎根场景、解决痛点的企业，才能在行业的变革中站稳脚跟，将“欢喜”留在身后，让“悲痛”成为成长的注脚。

来源：本文转自赛文交通网

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