破壁與重構，公路數智化的“生命體”進化論

當“十五五”規劃的藍圖徐徐展開，“人工智能+交通”成為了驅動行業變革的引擎。交通行業作為國民經濟的大動脈、社會運轉的生命線，也站在了數字化向數智化躍遷的關鍵路口。

《交通強國建設綱要》錨定“提升通道能力、保障通道安全、釋放通道數字價值”的要求站在從“交通大國”邁向“交通強國”的歷史交匯點，交通行業面臨的已非要不要轉型的選擇題，而是如何轉型、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，公路行業受困于系統架構的“煙囪林立”，“數據孤島”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，重構底層邏輯，方能迎來數智化的新生。

直面公路數智化轉型的三大痛點

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用為核心，通過基礎設施數智化改造與數據要素價值釋放，實現綜合交通運輸體系更安全、更高效、更綠色的高質量發展。”

而公路作為“支撐實體經濟的關鍵基礎設施”，具備“豐富的業務場景與海量的數據資源”，是發展和應用人工智能的重要領域。

但要將這些場景與數據轉化為發展動能，就必須直面長期制約行業升級的三大痛點。

第一，數智底座缺失導致數據價值難以釋放。過去幾十年，公路行業在建設、管理、運營、養護等環節，沉淀了海量數據，但這些數據往往分散在不同部門、不同時期建設的“煙囪式”系統中。標準不一、接口各異，導致數據難以匯聚、融合與共享，形成了嚴重的“數據孤島”，使得全周期數據的集成與治理成為奢望。而缺乏高質量的數據底座，所有的上層智能應用都將是空中樓閣。

第二，計算架構滯后難以匹配 AI 時代的發展需求。隨著AI技術的深入應用，特別是大模型在路況預測、事件捕捉等場景的探索，公路行業對算力的需求呈現出指數級增長。傳統以通用計算為主的IT架構，在面對大規模、高并發的AI訓練和推理任務時，顯得力不從心。行業需要從通用算力向“通算+智算”的融合架構轉變，形成統一高效的AI算力平臺。

第三，AI 能力與業務場景脫節，落地效果不及預期。公路行業場景豐富且高度復雜，從路網態勢的精準預測，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，都需要構建貼合業務邏輯的行業模型和智能體。但現實是，通用大模型缺乏對交通專業知識的深刻理解，而傳統的小模型又難以應對復雜多變的現實場景。

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

三位一體，精準破局轉型難題

實際上，公路行業的數智化破局不僅需要決心，更需要一套從底層邏輯到頂層設計的系統性解法。

華為中國政企交通系統部副總經理黃利志指出，“華為憑借多年的 ICT 的技術經驗的積累，提煉出交通行業的數智底座。”這其中就包含數智底座、計算架構、AI 能力三把破局的“鑰匙”。

首先，針對數據孤島和系統分散的痛點，華為強調構建“全要素、全周期的交通數據底座”。其核心在于“統一”與“協同”。黃利志提出，首要任務是“做好統一的數據治理：通過‘一數一源、統一數據標準’的數據湖和數據倉庫，實現公路建設、管理、運營、養護等全生命周期數據的集成與治理，打破‘煙囪式’的系統孤島”。

這意味著，過去各自為政的業務數據，將被匯聚到一個統一的平臺，實現真正的融合。同時，面對國家對技術創新日益提升的要求，這一底座也強調了“多級協同與開放創新”，依托軟硬一體的根技術，從芯片、操作系統到數據網絡，全方位保障信息安全，為行業數智化轉型構筑起穩固的基石。

其次，針對計算架構難以承載AI的難題。華為打造了“鯤鵬+昇騰”的算力架構，實現了通用算力與 AI 算力的協同，結合超節點技術，將多臺服務器通過高速互聯技術整合，形成 “超級服務器”， 從而破解了傳統算力集群的通信瓶頸，大幅提升數據流通速率與算力利用率，為訓練千億級參數模型和運行復雜推理任務掃清了障礙，為“基礎設施數智化改造”提供了堅實的動力。

最后，針對AI能力與業務脫節的問題，華為提出要“構建場景化智能應用和大模型賦能”。華為不僅提供盤古等基礎大模型，還攜手伙伴和客戶，深入具體業務場景進行聯合創新。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、公路預測大模型等，實現了“路網交通時空態勢預測、路網運行態勢風險研判”，以及“辦公助理、智能問答等場景”的應用。華為也由此摸索出一套行業落地的“方法論”，打通從技術到業務應用的“最后一公里”。

至此，華為以“數智底座、計算架構、AI能力”的三位一體，精準回應了公路行業數智化轉型的三大痛點，為構建一個“可感知、可預測、可進化的數智化生命體”鋪平了道路。

邁向交通“數智化生命體”的新未來

通過華為在交通行業的深耕與實踐，不難推導出公路行業數智化的趨勢：從碎片化的單點智能，邁向全局化的系統協同。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從傳統機電系統，升級為“可感知、可預測、可進化的數智化生命體”的原因。

在感知層，通過開源鴻蒙生態，實現機電設備的萬物互聯；在連接層，憑借領先的通信技術，確保數據高速、可靠傳輸；在計算層，依托鯤鵬、昇騰構筑的多元算力底座，以及超節點等創新技術，提供澎湃動力；在平臺層，通過數據治理平臺、模型管理平臺、AI開發平臺，匯聚能力、賦能生態；在應用層，則聯合伙伴，孵化出貼合業務痛點的各類智能體。

這一套從硬件到軟件、從底層到應用的全棧協同能力，使得交通系統不再是各種設備和系統的簡單堆砌，而是一個能夠感知外界變化、自主思考決策、并持續學習進化的有機整體。

而這才是華為全棧技術能力，使能公路行業數智化轉型的最佳注解。

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，當整個路網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。