从执法到出行,从管养到应急:苏州 AI 交通实战清单

编者按：3月，在第十五届（2026）智能交通市场年会--人工智能+交通运输应用技术及产业发展论坛上，苏州市交通运输局数智交通处处长陆庄伟，作了《人工智能赋能交通运输发展的苏州实践》主题演讲。

当前，人工智能正成为交通运输高质量发展的核心引擎，各地加速探索技术落地与场景创新。陆庄伟系统分享了苏州在“人工智能 + 交通运输”领域的落地路径与实效成果，苏州立足产业优势与治理需求，把AI深度融入交通运行、执法监管、民生服务与设施管养全链条，形成一批可复制、可推广的实战化应用。

过去一年多来，交通运输部、江苏省交通运输厅等上级部门对人工智能工作的关注度和重视程度不断提升。

从曲线图可以看出，自2025年至今，几乎每1-2个月，交通运输部领导都会反复强调人工智能的重要性，并提出相关工作要求。我们选取了几个重点内容：去年，交通运输部印发了《“人工智能+交通运输”实施意见》；去年年底，交通运输部年度工作会议上提出要实现“一网四化”，其中重点包含数智化升级方向。只有准确把握上级政策精神，地方部门从业人员才能更好地找准工作方向，扎实推进各项具体工作。

我将从三个方面展开分享：一是过去一年多来，苏州在“人工智能+交通运输”领域的探索实践及初步成效；二是我们近期及下一步的重点工作举措与思路；最后，简要谈谈未来的发展展望。

1.1 数字交通运行管理与应急指挥驾驶舱

苏州在人工智能与交通融合领域的应用建设，首先体现在数字交通运行管理与应急指挥驾驶舱的打造上。这一建设与本次年会举办地杭州有着深厚渊源，苏州市级层面多年前便启动城市大脑建设，后续又搭建了城市运营管理中心，交通作为核心板块，按照市委市政府部署建成交通驾驶舱并纳入整体体系，该平台历经近两年的持续打磨与迭代升级。

在大数据、人工智能技术不断成熟的背景下，驾驶舱实现了一屏统揽全局、实时监测交通运行状态的核心功能，汇聚了水上、港口、船舶、交通事件等多类信息，整合陆上、水上及公共交通等不同领域交通运行要素，实现全域交通态势的集中呈现。

同时，自去年起，基于视频分析的水上交通监测应用也成为建设重点，相关技术应用将在后续内容中进一步展开。

1.2 数字化执法指挥平台

其次是数字化执法指挥平台的建设，该平台在首届全国综合交通运输大模型智能体创新应用大赛中荣获二等奖，苏州也是全国唯一获此奖项的地级市，依托平台打造的执法指挥智能体还得到了交通运输部主要领导批示，被要求研判全国推广价值。

平台建设源于2020年苏州交通机构改革的现实需求，此次改革将公路、海事等分散执法队伍整合，组建起交通综合执法部门。而苏州执法人员数量仅为省内周边城市的三分之二甚至一半，执法工作量却达到其一倍至两倍，亟需人工智能与信息化技术提升执法效能，执法指挥智能体正是在这一背景下落地建设。

该智能体平台围绕四大核心功能构建，一是全域感知，实现水上、陆上、交通枢纽、公共交通等全场景智能化态势感知；二是智能研判，依托各类算法与轻量化模型开展交通执法相关数据分析，形成科学研判结果；三是精准指挥，依托苏州交通指挥中心，将研判结论转化为指令与工单，及时推送至一线执法人员；四是动态闭环，执法人员处置完成后将结果回流系统，为后续研判优化提供数据支撑，形成完整的业务管理闭环。

在实现四大功能的基础上，平台从技术层面重点围绕三个维度构建核心能力：

一是数据融合：深度融合水上、道路、两客一危、网约车巡游车等100余项数据，打破信息孤岛。

二是模型支撑：目前已打造72种智能算法模型，其中多项成熟模型已投入实际应用。

三是场景覆盖：涵盖道路、水路、高速、指挥调度、处置、智能问数等6大应用场景，实现“全域一盘棋”。

例如，针对巡游出租车计价器私自改装问题，平台通过比对车辆计价器里程收费数据与GPS实际运行里程，识别可疑车辆并纳入黑名单，执法人员可在节假日等重点时段精准布控拦截，有效遏制了违规营运行为。

1.3 水上应急二期

针对水上船舶监管，研发未按规定开启定位设备监测模型，部分船舶进入苏州水域后关闭定位装置，存在偷排垃圾泥浆、违规运输建材等安全环保隐患，平台依托水上卡口摄像头、激光雷达及感知算法，可实时发现关闭定位设备的船舶，及时指挥执法人员拦截处置，切实强化了水上通航安全与生态环境保护。

相关模型也因贴合行业监管与公众出行需求，获得上级部门高度认可。该项目为执法指挥与交通驾驶舱运行监测提供了重要的数据支撑。

1.4 巡游车短途复载

该应用聚焦交通行业长期存在的管理痛点，通过智能化手段提升管理效能，虽未采用高精尖算法，却取得了切实有效的治理成果。

苏州作为旅游城市，火车站周边热门景点距离较近，出租车司机长时间排队后接到短途订单易产生抵触情绪，节假日拒载等问题突出，乘客投诉频发。

为此，苏州推出短途复载机制，采用积分制与围栏制相结合的模式，以火车站为中心划定三级电子围栏，出租车司机完成短途订单后可获得相应积分，积分达标后可通过专用绿色通道进站，无需长时间排队。

这一模式有效缓解了驾驶员抵触心理，提升了乘客出行体验，实现司乘双赢，苏州站地区相关投诉量下降近70%，也是交通管理向智能化、人性化转型的有益探索。

1.5 桥梁结构健康监测

该应用是昆山等下辖地区围绕交通设施安全开展的智能化探索，针对桥梁、高速公路等设施安全事故影响重大的行业痛点，通过摄像头结合感知算法，引入无人机移动拍摄与倾斜摄影技术，实现对桥梁、隧道等交通设施结构状态的动态监测。

目前已能实时掌握设施健康状况，后续还将持续拓展预警与预控功能，进一步缓解交通安全监管压力，这也是全国交通行业共同探索的发展方向。

1.6 边坡与桥下空间智能管控

该应用同样依托设施周边摄像头与无人机移动拍摄画面，运用视觉分析技术，及时识别边坡损坏、高速公路及高架桥下空间违规占用等安全隐患，将隐患排查纳入常态化智能监管范畴，成为近两年技术应用的重点方向。

1.7 高速路网立体监测

这项是高速公路数字化转型试点应用，苏州作为江苏试点区域，依托低空经济与无人机技术，在境内高速公路分布式部署低空设施，构建空地一体立体化监测体系。

遇到交通拥堵时，无人机可第一时间飞抵现场回传画面；发生交通事故时，能够快速投送应急物资，并开展定向播报管控，大幅提升应急处置效率。

1.8 12328热线AI一键达

这项为民生热线智能化升级，借鉴上海先进经验，通过AI技术实现热线工单自动分类与派发，有效提升服务流转效率，目前已完成初步应用落地。

同时，苏州还在公交失物查找领域开展小切口创新，以往乘客遗失物品需通过热线人工转接、站点核查后反馈，流程繁琐耗时，后续将引入自动语音与机器人技术，乘客只需通过电话语音告知线路与时间信息，系统即可自动分析并直连站点，减少中间转接环节，缩短响应时间，以微小场景实现AI对公众出行的精准赋能。

1.9 国省道公路路面养护科学决策系统

该应用聚焦公路建管养一体化，当前各地公路已基本完成大规模建设，进入以管养为主的阶段，在地方财政资金趋紧的背景下，精准化养护需求愈发迫切。

传统养护依赖历史数据采集与对比分析，未来将深度融入人工智能技术，通过智能分析判定养护时机、路段与内容，把有限资金投向最需养护的地段，提升资金使用效率，为公路常态化管养提供智能化支撑。

下一步工作将从三个维度推进：

一是聚焦重点项目建设，夯实智慧底座。

2026至2027年计划实施三大核心项目，首先将现有执法指挥平台升级为综合指挥系统，在执法效能提升的基础上，向公路管理、水运管理、日常养护与监测等领域拓展应用覆盖范围。

其次围绕长江干流与内河安全协同监管系统建设发力，该项目已获交通运输部、国家海事局认可，将重点破解交界水域监管分割、协同不足的问题，补齐水上视频分析与监测相对滞后的短板。

同时，持续推进公路水路数字化转型，按照部级试点示范要求，加快智慧收费站、智慧服务区、水上智慧船闸等设施建设。

二是聚焦场景培育，破解治理难题。

聚焦应用场景优化升级，执法类场景将持续深化，针对客车非法上下客、出租车不文明用语等问题，计划运用语音识别技术替代人工回听回看，实现客观智能研判。

审批服务类场景将引入文本智能体与大语言模型，对许可审批中的数值准确性、文件合规性、名称规范性等基础重复性审查工作进行AI辅助，在防范履职风险的前提下减轻人工负担、提升审批效率。

三是聚焦数据与产业协同发展。

数据层面，将落实国家与省级部署，推进数据授权运营，在合规透明的前提下逐步向科研院所与科技企业开放相关数据，加快构建高质量数据集。

产业层面，将依托全省唯二的省级数字交通产业园，面向自动驾驶、新能源汽车、智慧交通等领域的优质企业开放合作渠道，助力企业技术与产品出海拓展，以交流合作推动交通产业高质量发展。

未来苏州交通将持续深化人工智能与交通运输的融合创新，推动人工智能+交通运输高质量发展，助力交通运输现代化建设。