當“十五五”規(guī)劃的藍圖徐徐展開，“人工智能+交通”成為了驅(qū)動行業(yè)變革的引擎。交通行業(yè)作為國民經(jīng)濟的大動脈、社會運轉(zhuǎn)的生命線，也站在了數(shù)字化向數(shù)智化躍遷的關(guān)鍵路口。

《交通強國建設(shè)綱要》錨定“提升通道能力、保障通道安全、釋放通道數(shù)字價值”的要求站在從“交通大國”邁向“交通強國”的歷史交匯點，交通行業(yè)面臨的已非要不要轉(zhuǎn)型的選擇題，而是如何轉(zhuǎn)型、如何破局的生存題。

以人工智能為翼，交通方能致遠。

但長期以來，公路行業(yè)受困于系統(tǒng)架構(gòu)的“煙囪林立”，“數(shù)據(jù)孤島”的壁壘依然聳立，算力的供需存在錯配……在這場變革中，淺嘗輒止的“打補丁”已無濟于事，唯下定決心，重構(gòu)底層邏輯，方能迎來數(shù)智化的新生。

直面公路數(shù)智化轉(zhuǎn)型的三大痛點

華為公路智慧化軍團總裁方坤鵬指出：“‘十五五’交通運輸智能化藍圖，將是以人工智能深度融合應(yīng)用為核心，通過基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)智化改造與數(shù)據(jù)要素價值釋放，實現(xiàn)綜合交通運輸體系更安全、更高效、更綠色的高質(zhì)量發(fā)展。”

而公路作為“支撐實體經(jīng)濟的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施”，具備“豐富的業(yè)務(wù)場景與海量的數(shù)據(jù)資源”，是發(fā)展和應(yīng)用人工智能的重要領(lǐng)域。

但要將這些場景與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為發(fā)展動能，就必須直面長期制約行業(yè)升級的三大痛點。

第一，數(shù)智底座缺失導(dǎo)致數(shù)據(jù)價值難以釋放。過去幾十年，公路行業(yè)在建設(shè)、管理、運營、養(yǎng)護等環(huán)節(jié)，沉淀了海量數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)往往分散在不同部門、不同時期建設(shè)的“煙囪式”系統(tǒng)中。標準不一、接口各異，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以匯聚、融合與共享，形成了嚴重的“數(shù)據(jù)孤島”，使得全周期數(shù)據(jù)的集成與治理成為奢望。而缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)底座，所有的上層智能應(yīng)用都將是空中樓閣。

第二，計算架構(gòu)滯后難以匹配 AI 時代的發(fā)展需求。隨著AI技術(shù)的深入應(yīng)用，特別是大模型在路況預(yù)測、事件捕捉等場景的探索，公路行業(yè)對算力的需求呈現(xiàn)出指數(shù)級增長。傳統(tǒng)以通用計算為主的IT架構(gòu)，在面對大規(guī)模、高并發(fā)的AI訓(xùn)練和推理任務(wù)時，顯得力不從心。行業(yè)需要從通用算力向“通算+智算”的融合架構(gòu)轉(zhuǎn)變，形成統(tǒng)一高效的AI算力平臺。

第三，AI 能力與業(yè)務(wù)場景脫節(jié)，落地效果不及預(yù)期。公路行業(yè)場景豐富且高度復(fù)雜，從路網(wǎng)態(tài)勢的精準預(yù)測，到異常事件的秒級捕捉與自動派單，再到面向公眾的智能問答與個性化服務(wù)，都需要構(gòu)建貼合業(yè)務(wù)邏輯的行業(yè)模型和智能體。但現(xiàn)實是，通用大模型缺乏對交通專業(yè)知識的深刻理解，而傳統(tǒng)的小模型又難以應(yīng)對復(fù)雜多變的現(xiàn)實場景。

這三大痛點相互交織、相互制約，構(gòu)成了交通智能化轉(zhuǎn)型的 “攔路虎”，亟待系統(tǒng)性的解決方案來破解。

三位一體，精準破局轉(zhuǎn)型難題

實際上，公路行業(yè)的數(shù)智化破局不僅需要決心，更需要一套從底層邏輯到頂層設(shè)計的系統(tǒng)性解法。

華為中國政企交通系統(tǒng)部副總經(jīng)理黃利志指出，“華為憑借多年的 ICT 的技術(shù)經(jīng)驗的積累，提煉出交通行業(yè)的數(shù)智底座?！边@其中就包含數(shù)智底座、計算架構(gòu)、AI 能力三把破局的“鑰匙”。

首先，針對數(shù)據(jù)孤島和系統(tǒng)分散的痛點，華為強調(diào)構(gòu)建“全要素、全周期的交通數(shù)據(jù)底座”。其核心在于“統(tǒng)一”與“協(xié)同”。黃利志提出，首要任務(wù)是“做好統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理：通過‘一數(shù)一源、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準’的數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)公路建設(shè)、管理、運營、養(yǎng)護等全生命周期數(shù)據(jù)的集成與治理，打破‘煙囪式’的系統(tǒng)孤島”。

這意味著，過去各自為政的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，將被匯聚到一個統(tǒng)一的平臺，實現(xiàn)真正的融合。同時，面對國家對技術(shù)創(chuàng)新日益提升的要求，這一底座也強調(diào)了“多級協(xié)同與開放創(chuàng)新”，依托軟硬一體的根技術(shù)，從芯片、操作系統(tǒng)到數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，全方位保障信息安全，為行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型構(gòu)筑起穩(wěn)固的基石。

其次，針對計算架構(gòu)難以承載AI的難題。華為打造了“鯤鵬+昇騰”的算力架構(gòu)，實現(xiàn)了通用算力與 AI 算力的協(xié)同，結(jié)合超節(jié)點技術(shù)，將多臺服務(wù)器通過高速互聯(lián)技術(shù)整合，形成 “超級服務(wù)器”， 從而破解了傳統(tǒng)算力集群的通信瓶頸，大幅提升數(shù)據(jù)流通速率與算力利用率，為訓(xùn)練千億級參數(shù)模型和運行復(fù)雜推理任務(wù)掃清了障礙，為“基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)智化改造”提供了堅實的動力。

最后，針對AI能力與業(yè)務(wù)脫節(jié)的問題，華為提出要“構(gòu)建場景化智能應(yīng)用和大模型賦能”。華為不僅提供盤古等基礎(chǔ)大模型，還攜手伙伴和客戶，深入具體業(yè)務(wù)場景進行聯(lián)合創(chuàng)新。在黃利志分享的云南交投案例中，通過打造公路語言大模型、公路視覺大模型、公路預(yù)測大模型等，實現(xiàn)了“路網(wǎng)交通時空態(tài)勢預(yù)測、路網(wǎng)運行態(tài)勢風(fēng)險研判”，以及“辦公助理、智能問答等場景”的應(yīng)用。華為也由此摸索出一套行業(yè)落地的“方法論”，打通從技術(shù)到業(yè)務(wù)應(yīng)用的“最后一公里”。

至此，華為以“數(shù)智底座、計算架構(gòu)、AI能力”的三位一體，精準回應(yīng)了公路行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的三大痛點，為構(gòu)建一個“可感知、可預(yù)測、可進化的數(shù)智化生命體”鋪平了道路。

邁向交通“數(shù)智化生命體”的新未來

通過華為在交通行業(yè)的深耕與實踐，不難推導(dǎo)出公路行業(yè)數(shù)智化的趨勢：從碎片化的單點智能，邁向全局化的系統(tǒng)協(xié)同。而華為所提供的，正是一套能夠支撐這個宏大愿景的、完整的能力體系。

這也是為什么，黃利志會提出的將公路行業(yè)從傳統(tǒng)機電系統(tǒng)，升級為“可感知、可預(yù)測、可進化的數(shù)智化生命體”的原因。

在感知層，通過開源鴻蒙生態(tài)，實現(xiàn)機電設(shè)備的萬物互聯(lián)；在連接層，憑借領(lǐng)先的通信技術(shù)，確保數(shù)據(jù)高速、可靠傳輸；在計算層，依托鯤鵬、昇騰構(gòu)筑的多元算力底座，以及超節(jié)點等創(chuàng)新技術(shù)，提供澎湃動力；在平臺層，通過數(shù)據(jù)治理平臺、模型管理平臺、AI開發(fā)平臺，匯聚能力、賦能生態(tài)；在應(yīng)用層，則聯(lián)合伙伴，孵化出貼合業(yè)務(wù)痛點的各類智能體。

這一套從硬件到軟件、從底層到應(yīng)用的全棧協(xié)同能力，使得交通系統(tǒng)不再是各種設(shè)備和系統(tǒng)的簡單堆砌，而是一個能夠感知外界變化、自主思考決策、并持續(xù)學(xué)習(xí)進化的有機整體。

而這才是華為全棧技術(shù)能力，使能公路行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的最佳注解。

當每一個交通要素都能被感知，每一次出行需求都能被精準響應(yīng)，當整個路網(wǎng)成為一個智慧的生命體，我們迎來的將不僅是通行效率的提升，更是一個安全、便捷、高效、綠色的未來交通新時代。