“以往用视觉技术做交通感知，需要大量人力辅助进行数据标定，还要人工定义场景、明确要解决的问题；但现在的大模型，相当于具备了‘经验知识’，能自主读取图像中的各类语义信息，分析、解释交通事件，甚至能做一些预测。”沈峰说。

　　近期，交通运输部等7部门联合印发《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，围绕技术供给、场景赋能等4方面部署16项具体任务，并提出到2030年，智能综合立体交通网全面推进，关键核心技术自主可控，总体水平居世界前列。

　　本届中国智能交通大会的主题是“人工智能——智能交通高质量发展新动能”，“人工智能+交通”是会场内外的热词。沈峰表示，从目前来看，“人工智能+交通”仍处于推进过程中——人工智能本身属于共性、基础性的技术范畴，要在交通领域落地应用，必须与该领域的环境、场景、需求以及数据进行深度结合，才能真正发挥作用。

　　交通领域的发展向来以“目标导向、问题导向”为核心，先明确具体场景、需求与待解决的问题，再匹配合适的技术、产品与系统，推进相关建设。作为国内智能系统领域领先的解决方案服务商与系统集成商，近年来，电科智能一方面紧跟最新技术趋势，在技术供给端持续创新；另一方面，在需求侧帮助用户优化需求、推动需求创新，业务范围涵盖了城市智能交通、城际智能交通、智能机电系统、信创服务等多个领域。

　　沈峰认为，交通是国家重点发展的行业，无论是技术、应用还是市场规模，未来都会持续发展，但是全国各地区的先天条件、发展历程不同，具体发展路径需要“因地制宜”。上海在智能交通领域起步早、基础好，能推进更多创新场景，但也有局限性，比如：上海高速公路总里程仅800多公里，且地形地貌大多属于平原地区。和有些省份的高速公路里程超1万公里，场景差异就很大。

　　人工智能与交通运输的深度融合，关键在于丰富的应用场景。沈峰告诉记者，为了打通技术与市场之间的断层，降低创新试错成本，强化企业核心竞争力，电科智能专门组建了一个新部门——数智研究院，内部称其为“1.5 线部门”——既不是直接承担市场指标的 “一线”，也不是纯支撑的 “二线”，其KPI核心是“帮助一线部门获得用户认可、拿到更多订单”，具体工作包括提供高水平咨询服务、聚焦新技术\新产品验证与研发等。

　　电科智能对该部门定位类似于华为2012实验室或者阿里达摩院——不是“当年投入当年见效”，而是看“方向是否正确、需求是否精准、技术供给是否匹配、能否推动用户落地”，避免陷入“阳春白雪、脱离实际”的误区。据介绍，他们还会与用户、高校联合成立创新实验室，开展概念验证、科研攻关等工作，从“小切口、小场景”入手，逐步解决用户在数字资产能力建设、管理痛点等方面的问题。（记者 战钊）