從“鐵公機”到“云數智”，交通智能體的進化論

在城市路網當中，成千上萬輛的車流在紅綠燈的指揮下有序穿行；高速公路的重要卡口和路段，智能攝像頭實時捕捉著每一處異常；在民航領域，高性能計算可以準確的預測天氣，讓航班減少延誤……

交通，這個承載著國民經濟命脈的行業，正在迎來一場智能化的變革。

在這場變革中，從公路到鐵路，從航空到水路，無不需要云、數、智技術的融合與賦能。航空氣象預測需要龐大的算力支撐，車路協同需要毫秒級響應，城市交通管理依賴海量數據實時分析，這些場景對算力供給、數據安全以及技術與場景的融合提出了新的挑戰。

面對這些挑戰，我們亟需一個既能筑牢安全底座、又能提供強大算力，同時真正“懂交通”的整體解決方案。而曙光云交通智能體的出現，或許正是這一關鍵拼圖。

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交通行業智能化轉型的四道關卡

交通是經濟的血脈，也是數字中國建設的重要戰場。

《交通強國建設綱要》明確提出，到2035年基本建成交通強國，智能、平安、綠色、共享交通發展水平明顯提高。今年《政府工作報告》3次提到人工智能，并提出持續推進“人工智能+”行動。2月，交通運輸部黨組理論學習中心組舉行2025年第二次集體學習時提出，加快推動“人工智能＋交通運輸”，以人工智能技術賦能交通運輸高質量發展，以交通運輸典型場景帶動人工智能技術提升。

所謂知易行難，從傳統的“鐵公機”向數字化、智能化的方向演進，機遇與挑戰必然同時存在。

首要難題便是數字底座的安全與可信。我們知道，交通數據涉及國家安全和公眾利益，路網信息、車輛軌跡等敏感數據的安全保護不容有失，一旦數據泄露或遭受攻擊，不僅會影響交通系統的正常運行，還可能對國家安全和社會穩定造成威脅。因此，交通行業需要一個安全可靠的數字化底座，確保數據主權得到保障，并滿足自主可控的要求。

其次，由于智能化轉型，對算力的供給提出了極高的要求。交通場景中的實時計算任務，如交通視頻分析、路網仿真等，都需要強大的算力支持。而傳統單一CPU架構難以支撐實交通大腦的算力訴求，這需要通過“CPU+GPU”的異構算力協同來解決問題。在實際應用中，如何構建高效的異構算力平臺，消除算力鴻溝，是交通行業數字化面臨的又一挑戰。

其三，交通是一個高度專業化的行業，具有復雜的業務流程和特殊的行業規范，因此對云服務商的行業理解能力提出挑戰。例如公有云服務商，通常缺乏對具體交通場景的深入理解，所提供的服務往往無法精準匹配交通行業的需求，無法幫助客戶充分發揮數字化的優勢。

最后，交通行業的智能化轉型，也存在“最后一公里”落地和服務的難題。眾所周知，交通基礎設施具有明顯的廣域分布特征，從城市中心到偏遠山區，從東部沿海到西部邊疆。而大部分的數字化服務商，并不具備在較偏遠地區本地化服務的能力。廣覆蓋的服務能力，一定程度上放大了為“每一條路”提供數字化服務的難度。

02

誰掌握了交通智能體破局的

“萬能鑰匙”

通過這些分析，不難發現一個事實：交通行業的智能化轉型，并非是某個單點技術升級所能取得的突破，行之有效的交通智能體必須是一個能夠同時解決安全、算力、行業理解和服務覆蓋四大痛點的整體解決方案。

那么，曙光云推出交通智能體，是否能夠成為這把“萬能鑰匙”？

首先，全棧自主可控技術一直是曙光云的重要“標簽”。比如在芯片層，曙光云與國產芯片廠商緊密合作，采用C86架構等國產芯片，從硬件底層就確保了底座的安全。而云平臺則是曙光云自主研發，本身具備高度的自主性。

在數據安全方面，曙光云采取了數據隔離保障機制，支持敏感的路網數據本地化、非敏感數據上云，同時可以為安全敏感性較高的項目，提供加密傳輸和量子通信試點能力，整體上消除了客戶對供應鏈風險的顧慮，為交通行業的數字化轉型提供了堅實可靠的安全底座。

其次，在算力方面，曙光云背靠中科曙光的超算基因，具備強大的異構算力融合能力。曙光云能夠提供 CPU+GPU+AI 加速的綜合算力平臺，滿足交通視頻分析、路網仿真、車路協同等實時計算場景的需求。

例如，針對交通智能體的復雜場景，如全省路網流量預測、多模態信號燈優化，曙光云能夠提供低延遲、高并發的計算資源，對比普通云廠商性能提升30%以上。同時，曙光云通過邊緣云節點下沉算力，能夠滿足收費站、路口攝像頭等邊緣端實時處理的需求，車牌識別時間可控制在在100ms以內，極大地提高了邊緣端的處理效率，確保智能交通系統的實時性。

第三，曙光云在大交通行業的各個細分場景均有豐富的落地實踐，是真正懂行業的交通數字化轉型伙伴。例如，助力大興國際機場助力打造高效云平臺，全面支撐其“Airport 3.0智慧型機場”的運行管理理念；在鄂爾多斯部署車路云應用，助其成為全國首批五部委智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市之一；在天津，曙光云構建的交通數據共享平臺實現50+部門數據統一管理、日均服務調用5萬次；在福建，助力省級綜合交通數字孿生平臺建設，實現高質量數據供給與集約化服務。

大量的實踐樣本也反哺曙光云在各個交通場景的技術創新。目前，曙光云已能提供開箱即用的交通組件，如智能路網平臺，能夠融合雷視感知、氣象數據，實現事故自動預警；車路協同底座，提供 V2X 通信中間件、高精地圖動態更新接口，為車路協同的發展提供有力支持；物流調度引擎，能夠集成路徑優化算法、多式聯運數據通道，優化物流運輸流程。

最后，當然是曙光云具備的強大服務能力。據悉，在全國范圍內，曙光云設有眾多分支機構，形成了屬地化服務團隊，能夠快速響應不同地區客戶的技術支持需求，尤其對于三四線城市等偏遠地區的項目也能實現有效覆蓋。

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智能體時代

構建交通行業的未來圖景

隨著AI和大模型技術的快速發展，交通行業也勢必會逐步邁入智能化時代。因為，大交通場景應用的日益復雜，數據量的不斷增長，傳統的交通管理模式和技術體系，已難以滿足智能化升級的需求。

但交通智能體，又與通用AI解決方案不同，真正的交通智能體必須扎根行業土壤，是一套能夠緊密貼合實際應用場景、具備強大落地能力的解決方案。是融合感知、計算、決策能力的“新事物”，未來將有望成為未來交通管理系統的核心中樞。

當然，要推進這一過程，依靠曙光云一家企業的力量并不足夠，曙光云也憑借全面的技術能力和行業經驗，拉動生態伙伴的力量，共同推動行業向前。

截至目前，曙光云已聯合120多家生態合作伙伴，包括交通行業頭部企業、AI 技術廠商及地方政府機構，構建了覆蓋全產業鏈的智能交通生態，服務范圍遍及全國 30 個省份、近 50 個城市及地區。

客觀地說，曙光云交通智能體的發布，所帶來的價值是多向的。對于交通行業而言，它推動了交通管理模式向智能化的方向升級，為構建高效、安全、綠色的現代交通體系奠定了基礎。

對于行業集成商來說，曙光云提供的預集成行業解決方案，如在公安、教育、醫療等領域的成功經驗，能夠降低集成商的開發成本，有助于集成商快速落地項目，可以直接推動交通智能化部署的效率提升。

曙光云交通智能體的發布，本身可以看做是曙光云在交通領域的行業深耕，與全棧自主可控技術體系、強大的異構算力支撐能力交匯后的一種集中輸出。未來，交通智能體將持續進化，深度融入社會發展，為構建更便捷、高效、可持續的交通體系，推動經濟與社會的繁榮貢獻力量。