一季度收官，AI在交通运输行业表现如何？

公路、铁路、航空、水运，共同构成了这个国家的交通网络。货物经由港口中转，旅客借助铁路和航空流动，城市依靠道路交通维持日常运转。这张网络每天承载着数以亿计的出行和运输需求，任何一个环节的效率与安全，都会影响整体。

长期以来，这张网络的运行高度依赖人工经验：夜间雨雾靠人盯，故障排查翻档案，安全巡查靠轮班，信号优化靠调研。但这些方式在特定条件下有效，面对复杂环境和规模化需求，局限也逐渐显现。

今年一季度，有些变化正在公路、铁路、航空、港口、城市交通五个领域同步发生。

上述案例分布于公路、铁路、航空、港口、城市交通五个领域，涉及广东省交通集团、中国中车、中国东方航空、山东省港口集团、北京市交管局等机构，均为百度智能云在交通运输行业真实业务场景中的持续运行项目。

这些场景的落地，背后调用的是同一套底层能力——昆仑芯提供算力支撑，文心大模型负责核心推理，智能体进入具体业务流程。不同场景调用的能力组合不同，但底层架构一致，这也意味着一个场景跑通之后，经验可以复用，能力可以迁移。

开头提到的那些局限——夜间雨雾靠人盯，故障排查靠翻档案，信号优化靠调研——正在被一个个具体的智能体替代。这种替代不是一次性的改造，而是持续运行、持续迭代的过程。

这张网络还在运转，变化也还在发生。交通运输行业的数智化，走到今天不是终点，更像是一个新的起点。

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