夜雨聆风
2026 年作为 “十五五” 规划起步之年，亦是交通运输领域 “人工智能 +” 行动规模化落地的关键节点。
当前，AI 正全面渗透高速公路监测、管控、收费、养护、运维全场景，在破解事件漏检、恶劣天气管控、人工运营盲区、收费稽查低效等行业长期痛点上成效初显，但也面临数据质量不足、算法泛化有限、标准缺失、成本偏高、人才断层等现实瓶颈。
为此，赛文交通网特邀业内四位行业资深专家，从技术、运营、管理、实践等多元视角，深度解析 AI 在高速公路领域的应用价值、现实挑战与发展方向。
赛文交通网：与传统高速运营/服务模式相比，AI能破解哪些高速行业特有的、此前难以突破的核心痛点（如长隧道巡检盲区、恶劣天气车流管控难等）？
张艳（中咨泰克交通工程集团有限公司总工程师）：
1)提升高速公路事件检测准确率和及时率，破解传统检测手段事件“发现晚、漏检多、响应慢”的 痛点；
2)提升高速公路交通流量饱和及过饱和路段的交通流管控及诱导能力，破解传统方式“管控粗放、诱导滞后”等难题；
3)利用AI+大数据分析，提高高速公路收费稽查的效率，破解收费稽查 “取证难、追溯难、效率低” 的行业痛点。
费腾（湖北交投江汉高速运营管理有限公司）：
AI技术最大的价值，就是补上了传统人工运营在时空覆盖、极端场景下的短板，精准解决了高速行业多年来的老大难问题。
例如，湖北地处中部，跨境车流大，江汉公司又管着长江特大桥这类关键枢纽，节假日车流井喷、凌晨人工值守薄弱时段，还有冻雨、大雾这类恶劣天气叠加的时候，传统人工巡查根本顾不过来。以前靠人工上路巡查、监控室轮班盯屏，不仅覆盖不到位，还容易漏报、迟报，遇到突发事故响应慢。现在AI结合多元雷达、高清摄像头等前端设备，能实现24小时不间断全域监测，不管是车流高峰、凌晨时段，还是长江大桥、长隧道等重点路段，都能实时捕捉违停、事故、拥堵等异常，彻底补上了人工巡查的盲区。
尤其是冻雨、冰雪等恶劣天气，以前车流管控全靠人工经验，预警慢、处置滞后，极易引发次生事故。现在AI可融合多源数据，实时感知天气变化、车流态势，提前发布预警、自动生成管控方案，真正实现“早发现、早预警、早处置”，大幅提升应急响应速度，为长江特大桥安全通行筑牢防线。同时，随着检测设备升级，AI还能提前预判拥堵、疲劳驾驶等风险，从“被动救火”转向“主动防控”，从根源上降低安全隐患。
春江：简单说高速公路是“建、管、服”。
从建设上来看，核心痛点是怎么把建设期构建的一系列“全寿命周期资产系统”、BIM系统、智慧工地、智慧梁场等等系统的沉淀数据利用起来，跟那些后期管理贯穿起来，比如“路面养护”、“桥隧坡监测”等等，AI提供了“唤醒数据”的可能，需要行业去结合需求和实际去挖掘AI和场景的应用。
从管理上来看，目前“数和图”有相当大的规模，但仍然“只监不控”，不是不想控，行业一直在努力提升“控”的程度，不断提升感知能力，但感知能力越提升，处理“数图”越困难，这是核心的痛点。这里边细分的痛点就多了，养护巡检数据，交通事件视频，小尺寸的气象数据，隧道运营安全的提升等等都可以应用到AI来辅助解决。
从服务上来看，老百姓对出行的获得感的提升一直是高速公路努力的方向，基于上述管理类“数图”的有效使用，才能在细分领域为百姓出行服务，因此AI应用服务的痛点，个人认为是从出行者角度思考应用，百姓真正想需要什么，AI基于管理获得的大量的“数图”去提供服务场景。
赛文交通网：您认为当前AI在高速公路的应用瓶颈是什么？
张艳：个人认为AI在高速公路的应用目前主要存在以下三方面的瓶颈：
数据的质量：高速公路的数据包含了不同的路段、天气、交通流量等动态和静态数据，数据的种类丰富，数据量大，但数据的质量不高，亟待需要建立高质量的数据集，这也是制约AI在行业发展的关键因素；
AI应用的效果：对于高速公路异常、特殊事件由于缺乏样本量的训练，AI难以精准识别和分类；同时对于 “非标准” 交通行为（如：违规变道、车辆紧急避险、临时道路施工等）的语义理解不足，无法像人类驾驶员一样预判风险，决策缺乏灵活性。
数据的安全和合规的风险：高速公路的数据包含大量车辆轨迹、车牌、驾驶员行为等隐私性数据，存在数据泄露、滥用风险；同时，数据跨行业、隐私保护的法规要求严格，虽然行业正在逐步建立可信数据空间，但在一定程度上仍然限制了数据的自由流动与使用。
春江：制约AI应用的瓶颈是“成效、标准和人才”。当下AI高速公路应用处于“百家争鸣、百花齐放”的阶段，无论是软硬件提供商还是管理方，都在讲述自己理解的应用场景、技术和产品，但真正落地实用的AI场景还比较少见，投入有产出的场景较少。经过23年以来部分高速企业的尝试投入来看，效果不太明显，一部分管理方（投资方）处于观望态度，数转项目上也是慎重推进。
从行业发展的基础来看，讲故事的多，形成共识的场景和方案较少，需要围绕“小切口、小场景”去“见实效、统标准”，这样才能避免重复投资，快速推广。
成效和标准的缺失，恰恰是反映了当前行业市场的人才困境，“懂业务的不懂AI，懂AI的不懂业务”，市场上的AI应用大多是几次交流头脑风暴或者“几个老板”的思路，跟需求的结合度还存在差距，造成“你想的是你想的，不是我要的”最终市场不买单，资源浪费，人才是的大问题，建议高等院校与企业分层次联合定向培养AI行业人才，第一层次是企业管理的中层最懂业务，但年龄一般是中年，培养方向是“定场景”，搞清楚AI到底能干什么？怎么与业务结合，怎么定AI开发架构；第二次层次是为企业培育的AI开发人员，年轻人、学生等。这个过程中建议组成“高校、路公司、产品企业”共建共享的模式。
费腾：结合湖北交投的实际应用，除了算法准确度不足、无法完全替代人工外，还有几个核心运营瓶颈：
一是数据孤岛问题突出，算法泛化能力不足。高速各业务系统数据分散、标准不统一，AI模型难以获取全量高质量训练数据，导致不同路段、场景适配性差，仍需人工复核，无法完全自主决策。
二是极端场景与小样本事件识别能力有限。AI对常规拥堵、违停识别精准，但对冻雨叠加车流高峰、长江大桥罕见事故、大件车违规通行等极端场景，识别精度大幅下降，仍离不开人工干预。
三是算力与运维成本高，规模化推广受限。全域AI监测需要大量前端设备与算力支撑，设备采购、运维及模型迭代的成本与技术压力，制约了全面推广。
乔川龙（湖南省交通运输厅科技信息中心高级工程师）：
一是认知和跟风的问题。盲目跟风大模型、智能体热点，尤其是不切实际的行业通用大模型的训练和智能体概念的炒作，误导为人工智能即大模型智能体，用基于概率统计的大模型进行决策和直接的指令输出甚至是危险的。实际上，基于既有的视频感知设备基于机器视觉的深度学习才是行业人工智能应用的重点方向；另外基于通用大模型底座+RAG的方式是行业大模型应用的正确方法，因此，重点需做好RAG知识库和知识图谱的持续建设工作。
二是人工智能场景应用具有强烈的定制化特征，拉高了行业人工智能技术应用的成本。对数据工程师、算法工程师、架构工程师等技术能力要求高，对集成工程师的工程化落地能力要求高。任何应用场景的算法研发都需要持续不断的迭代升级以及校准等工作。数据标注的质量也决定了算法的训练能力水平，以上持续不断的人力物力财力的投入都是不小的成本付出。
赛文交通网：结合高速公路行业发展趋势，未来3-5年，“AI+高速公路”的行业发展重点是什么？哪些场景会成为核心突破点？
张艳：未来3-5年，“AI+高速公路”的行业发展将以“一网四化”为核心，重点在安全及降本增效方面发力，一是以 AI 筑牢路网安全底线从被动处置转向主动预警、风险预判、同时强化恶劣天气、长大桥隧、长下坡、互通枢纽等高风险场景的 AI 感知与管控能力，构建道路安全防护体系；
二是以AI 实现运营降本增效，围绕路网管控、收费稽核、运维养护等核心业务，用 AI 替代重复性、高强度人工工作，降低人力与运维成本，提高路网整体通行效率。
核心突破点主要有以下几方面：
高速公路事件的及时、精准识别：AI 融合视频、雷达、气象等数据，实现车辆违停、抛洒物、拥堵、占道施工等交通事件的秒级精准识别，大幅降低二次事故率，提高道路安全通行能力；
大流量路段的动态交通管控：基于AI的 流量预测，实现科学动态限速、硬路肩开放等，提升道路通行效率，尤其是缓解高峰拥堵；
手机+便捷通行及收费稽核： AI 对 ETC 门架、车牌识别、多义路径进行智能校核，快速还原行驶路径，并可自动识别逃费、大车小标等行为，既可提高用户通行的体验感，也为运营者提高管理效率。
智能巡检与预测性养护：AI+车载/无人机等实现自动识别路面病害、标志标线缺损等，自动生成养护工单与优先级决策，从而替代人工巡检，显著降低运营养护成本。
春江：从行业政策趋势和市场技术发展趋势来看，未来AI就是在高速公路领域实现“一网四化”的基本工具，场景可以贯穿整个高速公路“建管养运服”各阶段，核心突破不是大场景，而是“小切口、小场景”，围绕解决一个单一问题和痛点一个一个来突破，比如对于视频事件的分析，现在的AI都是对于全事件的检测处理，实际解决效果反而不明显，不是所有事件都需要处置，有些事件反而是对交通流安全干扰最大的，如果抛洒物这是单一事件，攻关第一场景可能实际效果会更好，更快的落地。
乔川龙：一是基于主线、服务区、隧道视频的高速公路运行状态监测和交通事件识别人工智能技术应用场景。
二是基于InSAR监测中长期时序比对、无人机+AI日常巡检时序比对、北斗+(LPWAN/5G)实时监测的天空地一体的边坡、重大构筑物等基础设施安全监测人工智能技术应用。
三是基于无人机+AI路面、桥梁日常养护巡检的降本增效人工智能技术应用。
费腾：结合湖北交投发展方向及江汉公司业务特点，未来3-5年“AI+高速”的发展重点清晰明确：
一是全量数据融合与一体化平台建设是核心基础。随着ETC、手机支付普及，车牌识别、车辆路径等数据将全面采集，融合施工、事故、管制等业务数据搭建一体化平台，AI可全局感知路网运行，助力精准制定长江特大桥养护计划、跨境车流疏导方案，实现路网资源高效配置。
二是车路协同与主动式出行服务是核心突破场景。针对中部跨境车流多的特点，AI将深度赋能车路协同，打通路网与车辆数据，提前推送路况预警、路径优化建议，针对长江特大桥等关键节点实现“一路一策、一车一策”精细化管控，提升通行效率与司乘体验。
三是AI赋能特大桥全生命周期运维是重点方向。AI将深度融入桥梁养护全流程，通过分析结构、设备数据预判病害故障，制定科学养护计划，避开车流高峰与恶劣天气，实现“预防性养护”，降低运维成本，保障特大桥长期安全稳定运行。
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