2024年政府工作報告中，將“大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力”列為十大工作任務之首。

要做到“求新”，就要探索新模式，拉動新產業，打造新動能;而“質優”則代表結果，需要不斷優化產業結構，拉動產業向高質量發展。要打造“新質生產力”，還要形成與之相應的新型生產關系，讓行業場景與數智化技術深度融合。

交通行業，正通過融入人工智能等新興技術，提高運營效率和服務質量，推動新質生產力的發展。

同時，交通行業的數智化轉型也在反哺新質生產力，通過交通系統的智能化、高效化和低碳化，為新質生產力鋪就一條暢通無阻的“高速路”。

交通數智化轉型  需要技術領域的“同路人”

交通行業，作為國民經濟的基礎性、戰略性產業，其數智化轉型不僅是提升服務效率、優化資源配置，更是實現“人悅其行、物優其流”美好愿景的必由之路。

隨著《國家綜合立體交通網規劃綱要》的深入實施，交通行業的數智化轉型被賦予了前所未有的重要性，旨在通過新技術廣泛應用，實現數字化、網絡化、智能化、綠色化，構建安全、便捷、舒適、高效的現代綜合交通運輸體系。

交通行業數智轉型，是提升服務質量和運營效率、促進產業升級的重要途徑，但同時也面臨著多方面的挑戰：

首先是認知局限。 部分交通企業對數智化轉型的深遠意義認識不足，缺乏長遠的戰略規劃和明確的實施路徑。這種認知上的滯后，直接限制了轉型的深度和廣度。

其次是數據基礎薄弱。 數據是數智化轉型的基石，但當前交通行業普遍存在數據集中程度低、數據孤島現象嚴重的問題。數據的不完整、不共享，嚴重阻礙了數字處理效率的提升和智能化應用的開發。

第三是方法論缺失。 缺乏統一、標準化的數字化方法論，使得不同交通企業在推進轉型時各自為政，難以形成合力，成功經驗難以復制，導致整體進展緩慢，效果參差不齊。

要跨越這一系列的難題，才能增強交通行業對新質生產力的創新能力和發展動力。那么找到懂交通行業需求，并具備全面技術能力的“合作伙伴”就尤為關鍵。

而華為則可以成為交通行業數智化轉型的“同路人”。

過去30年，華為在交通信息化領域深入耕耘，有很多的實踐經驗和方法論。

華為在感知、聯接、計算、存儲、云和數字能源等領域，都沉淀了領先技術。通過這些技術的融合，華為可以為整個交通行業構筑堅實的數智底座，并充分聚焦業務創新，融合創新ICT技術，為交通行業提供多樣的數字化方案。

我們知道，如果從大交通的角度，交通行業存在多個完全不同的子行業，要做好交通行業的數智化，關鍵就是要解決每個細分業務場景的數智化。只有將數智化融入交通行業的每一個細分場景，各個場景的串聯形成垂直行業的數智化，而垂直行業的數智化再進行串聯融合，就實現了上下一盤棋的大交通新質生產力格局。

串聯大交通場景  盤活數智化一盤棋

交通數智化轉型，是不同場景和場景化技術的貫通和組合，因為交通運輸系統本身就是一個復雜而多元的網絡，涵蓋了鐵路、公路、港口、機場等多個領域，每個領域都有其獨特的運營場景和技術需求。

數智化技術要針對這些不同的場景，運用相應的場景化技術來實現高效、安全、智能的交通管理和服務。

●在軌道交通場景。 合肥軌道交通線網連續取得里程和總客流的突破，為了進一步提升運營效率、優化乘客體驗、實現可持續發展，合肥軌道交通選擇與華為，共同開展城軌云一期項目。

華為為合肥提出了基于城軌云平臺的整體解決方案，以云平臺為核心，融合云計算、大數據、人工智能等新ICT技術，構建了一個開放、彈性、安全的智慧城軌體系。城軌云平臺的建成，將為合肥軌道交通帶來顯著的客戶價值，包括軟件 SDN 滿足業務需求、云網安一體化保障安全及統一運維提高效率等。

●在鐵路場景。 朔黃鐵路，是中國西煤東運的關鍵通道，全長近600公里，跨越77條隧道，西起山西神池，東至河北黃驊港，是中國西煤東運第二大通道。面對運量的持續攀升，朔黃鐵路亟待通過創新技術突破發展瓶頸，實現運能與運營效率的飛躍。

在梳理了網絡架構之困、安全隱患之憂、數據孤島之患和設備管理之難等問題后，朔黃鐵路主動擁抱數字變革，決定引入華為F5G全光園區解決方案。全光園區的建成，使朔黃鐵路園區的網絡生態發生了根本性變革：一根光纖實現了通信網、互聯網和物聯網的深度融合，徹底解決了網線亂布、新增設備布線困難等問題;并實現了“1人1網”的極簡運維模式，一旦發生故障，系統能夠在 10 秒內自動定位故障責任，3 分鐘內完成 ONU 設備的故障恢復;無線 Wi-Fi 6 與有線 F5G 網絡協同工作，讓園區整體安全性和運營效率得到顯著提升，為鐵路運輸事業的發展提供了有力保障。

●在機場場景。 機場周邊環境的復雜性，如多變的氣候條件、豐富的植被和野生動物，都可能對圍界安全系統造成干擾。這些因素增加了安全監測的難度，使得傳統的圍界安全系統難以準確識別真正的安全威脅。

華為在與成都雙流機場聯創開發過程中，對智慧機場光感圍界方案進行孵化和測試。測試結果顯示：方案不僅提高了圍界監測的精度和效率，還大大降低了運維成本，提升了機場的整體安全水平。廣東梅州機場通過采用華為的光感圍界解決方案，有效應對了旅客吞吐量增長帶來的安全挑戰。該方案的實施，使得機場在保障安全的同時，也實現了運維成本的優化，為機場的可持續發展提供了有力支撐。

●在高速公路場景。 高速公路網絡是交通運輸的大動脈，隨著高速公路車流量的持續增長，如何提升車輛運行效率就顯得尤為重要。而建設智慧高速的關鍵，首先就要解決數據方面的一系列難題。

華為與伙伴北明軟件為遼寧交投集團沈康智慧高速項目打造的數據中臺工具，幫助企業消除數據孤島，統一數據標準，加快數據變現，實現數字化轉型。通過華為與北明軟件的合作，遼寧交投集團沈康智慧高速項目取得了顯著成效。數據中臺的建設提升了沈康智慧高速的智能化水平，為用戶提供了更加安全、便捷、高效的出行服務。

截至目前，華為已服務全球210家機場航司空管、100多個港口口岸、超200,000公里公路網絡、70多座城市300多條城軌線路、超180,000公里鐵路。交通行業“同路人”名副其實。

為交通塑造新質生產力  探索出可行性路徑

交通，作為城市間緊密相連的生命線，不僅是城市繁榮的動力源泉，更是塑造現代城市格局的關鍵因素。 交通數智化的成熟度，也是衡量一個城市新質生產力水平的重要標尺。

特別是大模型技術的出現，讓交通數智化轉型的方案能力更加豐富。比如，鐵路盤古CV大模型，通過“AI檢車”結合人工復核的方式構建了TFDS(貨車故障軌邊圖像檢測)系統：一列貨車只要從探測站通過，電子眼就會高速拍攝、動態采集車底配件和車體側部狀態圖像，實時傳輸到動態檢車室。

這一項創新就帶來四大突破：一是提質： 自動標識故障，綜合故障識別率大于99.3%，嚴重故障近“0”漏報;二是增效： 改變現有人工看圖作業模式，減少50%的人力投入;三是提速： 5分鐘完成一列車的分析，高峰過車無積壓;四是效益： 間接提升了車輛周轉率，幫助應對日益增長的貨運需求。

可以說，鐵路盤古CV大模型所帶來的是典型的新質生產力，通過大模型作為“求新”的抓手，實現了AI檢車“質優”的結果。

這也與華為提出的通過交通+AI賦能交通新質生產力高質量發展理念，有了異曲同工的地方。

華為還通過CV大模型及伙伴、客戶的行業能力，延伸構建城軌L2、港口L1/L2模型，在天津港實現了港區生產安防檢測一模多識，在北京地鐵推動了360車輛故障檢測標準的成型。

除此之外，華為交管大模型正在通過AI Agent大小模型協同、百模共生，支持城市交通復雜場景。通過交投大模型，構建公路交通意圖中控業務認知能力，服務集團綜合管理業務等等。

這一系列的實踐，推動大模型的技術，與交通場景相融合，為交通領域塑造新質生產力，探索出一條可行性的路徑。

新質生產力的構建，就是這樣“潤物細無聲”，在不知不覺中，通過大模型的應用，已經突破了很多交通領域的關鍵場景，這同樣也是交通數智化轉型之于新質生產力的意義所在。

而華為對交通行業理解的進一步加深，大模型與華為的根技術集相互交融，還會形成更多新的解決方案，推動交通行業的智能化、數字化和綠色化發展。

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(新媒體責編：wa123)