AI浪潮下,交通智能体的技术实现与应用实践

2026年，交通运输部接连推出多项政策，推动交通智能体从技术试验走向实际路网运营。1月，交通运输部印发《综合交通运输大模型智能体创新应用典型案例名单（第一批）》，发布102项优秀智能体示范案例，为行业落地提供参考样本；2月，提出围绕交通运输领域高价值综合性典型场景，更加主动开发应用智能体，加快开发部署垂域模型和应急调度、统计监测、路网管控等急用实用智能体；6月，联合多部门印发《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》（交科技发〔2026〕60号），明确推动智能体普及应用；8月，发布《“人工智能+交通运输”应用安全指引》，建立大模型、智能体在交通领域安全可控的应用规范。

依托政策牵引，国内多地已落地一批路网交通智能体项目，覆盖路网研判、应急处置、道路养护、收费稽核等领域。例如，交通运输部“路网研判智能体”依托AI技术，动态梳理节假日易拥堵路段清单，落实“一段一策”管控；江苏高速“EI路网智能体”覆盖全省5000余公里高速，有效降低收费特情发生率、减少拥堵里程；湖南“AI湘伴·路网综合智能体”依托“数据、算法、算力”三位一体的数字底座，面向不同业务场景打造事件检测、智能问答等具备“感知－分析－执行－反馈”自闭环能力；浙江“鹿宝”基于ETC数据深度挖掘的决策智能体基于多源融合数据，实现交通事件分钟级主动预警、自然语言路网态势查询与事件溯源、运营分析报告一键自动生成等功能；河北高速公路通途运营智能体依托多维度监测数据，快速联动处置事故，降低道路通行风险。

苗雨等^[1]介绍了“高速公路运营管理智能体”的总体结构。“高速公路运营管理智能体”并非简单的信息检索或分析工具，而是一位能够融入业务流程、承担具体职责的“数字员工”。其关键技术能力主要体现在从被动到主动、从分析到执行、从孤立到融合的根本性转变。

在总体架构方面，“高速公路运营管理智能体”采用分层解耦的“云-脑-端”架构，构建了从数据感知到决策执行的完整智能闭环。

云层：多元融合的数据与模型底座

云层是智能体能力的基石，由统一数据底座和多元模型矩阵构成。

数据底座是构建了覆盖“人、车、路、环境、管理、事件”六大维度的“全息交通数据资源池”。通过数据中台技术，对内外部多源异构数据进行标准化接入、清洗和治理。依据高速公路领域本体，将原始数据转化为结构化的知识图谱，形成一个包含千万级实体、亿级关系的“数字路网”，为上层应用提供高质量、可追溯的数据资产。

多元模型矩阵创新性地采用“模型即服务”模式，构建了包含多种大语言模型、视觉模型、多模态模型的动态矩阵。通过智能路由算法，系统能根据任务类型（如文本问答、图像识别、因果推理）自动选择最优模型或模型组合，确保了技术能力的鲁棒性和前沿性，避免了绑定单一模型的风险。

脑层：“双核驱动”的智能体引擎

脑层是智能体的技术中枢，其核心是“领域知识图谱＋大语言模型”的双核驱动机制，并通过智能体范式实现任务自动化。以智能体为核心范式，设计其具备自主能力，能了解用户意图、规划复杂任务、执行业务操作和反思优化等。

• 意图理解：通过自然语言交互理解用户请求的真实意图。

• 任务规划：将复杂请求分解为一系列可执行的子任务步骤。

• 工具调用：通过函数调用技术，调用封装好的业务API（如设备控制、数据查询、报告生成等）执行动作。

• 结果生成与反思：整合各步骤结果，形成最终响应，并可根据执行效果进行优化。

为解决大模型的幻觉问题，通过知识图谱+RAG技术，实现智能体在决策时，优先从构建好的高速公路知识图谱和企业知识库中进行向量检索，获取最相关的、权威的实时信息作为上下文，再交给大模型进行生成。该RAG机制确保了决策建议的精准性、可靠性与可解释性，使输出内容“有据可查”。

通过函数调用（Function Calling）使智能体具有行动能力。为打通数字世界与物理世界，系统将数百个业务系统的核心功能封装为标准化的RESTful API。智能体通过函数调用能力，可以像程序员调用函数一样，直接操作现实世界的设备（如发布情报板信息、调度摄像头），实现了从“思考”到“行动”的无缝衔接。

端层：统一自然的智能服务入口

端层彻底革新了传统的多系统操作模式，为管理者和一线员工提供了统一的自然语言交互界面。无论是PC指挥中心大屏还是移动终端，用户均可用最熟悉的对话方式与智能体交互，极大降低了AI使用门槛，实现了AI能力的普惠化。

此外，在关键技术能力方面，“高速公路运营管理智能体”应具备从“分析建议”到“自动执行”的任务闭环能力、“领域知识图谱+大模型”双核驱动的可信决策机制、多模态信息融合与主动预警能力、基于隐私计算的安全协同与轻量化部署等。

据媒体报道，普通公路路网运行研判与应急处置智能体^[2]，已在福建漳州G319、G324示范通道落地应用。项目立足山区国省道复杂通行环境，依托国产大模型、多源数据融合、云边协同技术，构建全链路交通智能处置体系，破解山区公路数据孤岛、应急处置滞后、跨部门协同不畅等痛点，为普通干线公路数字化转型提供可复制的实践方案。

漳州G319、G324属于典型山区临水临崖国省干线，山地河谷交错，客货混行突出，滑坡、积水、交通事故等风险多发。传统管理模式存在四大难题：交通、气象、应急、监控数据相互割裂，大量业务数据闲置；隐患排查依靠人工巡检，风险预警滞后；应急处置依靠人工协调，流程串行效率低；各类数字化系统分散，缺少适配山区路况的专业AI决策支撑。

针对上述问题，搭建完整技术底座，构建感知、研判、决策、输出四层一体化架构，打通“空天地感知—数据治理—大模型推理—闭环处置—迭代优化”全自动业务链条。

行业专属数据底座：建成超500GB公路多模态高质量数据集，汇聚路侧雷达、AI监控、无人机航拍、气象、应急物资、养护工单、历史事故等多维数据，覆盖300公里国省道、400万路视频监测资源。依托上百条应急预案、行业规范及处置案例搭建混合向量知识库，支撑国产大模型行业微调，解决通用AI交通场景适配性不足问题。

“通用大模型＋公路专业小模型＋规则引擎”协同推理架构，实现云边协同。边缘端秒级识别拥堵、边坡隐患、占道等路况；云端通过LoRA轻量化微调行业大模型开展全域路网研判。结合GIS、多目标资源调度算法，自动评估24小时路网风险，匹配救援力量与物资，一键生成应急处置方案，以算法替代传统人工经验研判。

业务高效处置。在平战场景下，无人机及路侧感知设备实现7×24小时自动巡检。系统打通跨部门数据，实现事件处置全流程自动化。可适配暴雨台风、突发事故、重大活动保障等场景，高风险事项增设人工复核，兼顾智能化与业务安全。

迭代安全机制。自学习迭代能力，事件处置数据自动归档形成复盘样本，经人工校准回流数据集，持续优化模型，同类场景可复用处置模板，提升研判处置精度。通过规则前置、摘要压缩降低算力消耗，平衡智能效能与运行成本。系统部署公路内网，落实等保二级、商用密码规范，实行分级权限管控，数据加密存储传输、敏感信息脱敏，全链路操作留痕可追溯，守住交通数据安全底线。

在广中江高速公路的AI智能体^[3]示范应用场景中，系统采用三层三核双闭环的总体架构，实现感知、理解、决策、执行、复盘一体化，具有架构稳定、兼容开放、安全可靠、轻量化部署的特点。

AI智能体总体框架示意图

感知接入层：全要素多源数据接入，含视频检测、视频巡查、话务录音、收费特情、门架数据、流量数据、隧道数据、养护上报和气象数据，形成事件自动感知的多源数据层。

AI能力核：以智谱GLM大模型为核心，搭载FunASR、千问向量模型，并内置智能体架构中的RAG引擎、向量数据库、工作流引擎、规则引擎，具备语义理解、信息抽取、向量检索、流程编排、工具调用、报告生成等能力，是系统的智能中枢。

应用服务核：由AI助手智能体、事件助理智能体、管理智能体组成应用服务中枢，联动数字预案库、应急资源一张图、事件回查中心、报告生成中心、统计分析中心，形成可复用、可扩展的服务组件体系。

流程执行核：基于统一工作流驱动，执行监控岗八步闭环与管理岗六步闭环。可自动调用系统接口、自动记录数据、自动推送节点、自动生成工作入口，实现全流程执行闭环。

用户应用层：面向监控值班岗提供业务操作台，面向安全监督岗提供监管驾驶舱，面向收费管理岗提供特情协同台，面向流量异常场景提供管控指令室，面向管理层提供应急指挥全局拓扑图。

整体架构实现了模型轻量化、部署私有化、操作语音化，支持数据不出域、接口全兼容、流程全贯通、能力全开放，可无缝嵌入现有信息化运维体系。

部署模式：AI智能体采用私有化部署架构，将模型、向量数据库及核心业务数据均独立运行，全程实现数据不出域，可有效规避数据外泄风险，完全适配交通行业高安全、高合规、高稳定的等级保护建设标准。

核心技术栈与接口对接：依托Dify智能体框架、GLM大模型、vLLM推理引擎等核心技术，AI智能体搭配流媒体、地图、中间件及前后端开发框架，搭建起底层能力。同时依托标准协议、API接口、数据同步等多种方式，汇聚监控、话务、门架、路政GPS等多源业务数据，支撑数据调用检索、智能推理分析与跨系统互联互通。

大模型选型和智能体架构：AI智能体以智谱GLM-4.7-flash作为基础大模型，支撑语义理解、信息抽取、表单填报、公文生成、流程编排等核心业务；搭配千问向量模型，实现预案向量化、语义检索、智能匹配、相似度计算等功能；依托阿里通义FunASR语音引擎适配现场语音交互，结合Dify内置RAG引擎，实现知识增强输出、预案检索、上下文保持等核心用途。智能体采用明确分工、多角色协同体系。事件助理智能体承担事件全流程自动化处置工作，包括事件告警、预案匹配、事件登记、自动通知与上报、事件归档及全流程记录；AI助手智能体专注于数据分析、报告生成与趋势研判等辅助决策职能；管理智能体主要支撑安全监督、收费管理等部门开展应急响应、预案启动、事后重建、总结复盘等跨部门协同工作。

AI智能体的核心功能聚焦高速公路安全应急管理全流程，可实现AI事件智能发现、预案向量匹配、自动登记上报、AI可视化辅助决策、归档复盘。AI智能体融合视频、话务、门架等多源数据，可自动识别路面异常，替代人工盯屏值守。同时，系统可实现预案智能匹配、事件自动填报与多级上报，借助应急资源拓扑看板进行智能调度与趋势预判，并支持事件自动归档、报告生成及预案迭代，适用于广中江高速路况复杂、流量大、协同要求高的运营处置场景。

参考资料：

[1] 苗雨,刘帅彤.智慧高速运营管理大模型智能体应用探索[J].中国交通信息化。2025 (S2)：73-75+99.

[2]路网运行研判与应急处置智能体打造智慧治理样板 [EB/OL].[2026-10-16].https://mp.weixin.qq.com/s/2TCvbNlPZD0nos_AVH--Xg.

[3] 陈舜杰，李海运，朱宏祖，等.AI智能体在广中江高速公路安全应急管理中的应用探究[J].中国交通信息化.2026 (08): 80-84.