当凌晨时分城市沉入寂静，地铁隧道中闪烁着智能检测车的光束；当日出时分车流渐密，自动驾驶汽车已悄然汇入城市动脉；当高峰期道路面临考验，云端智慧系统正在实时优化每一个信号灯——中国特大城市的交通图景，正在人工智能技术的驱动下，经历一场深刻而全面的重塑。

在北京这座常住人口超过2100万、工作日出行总量近4000万人次的超大型城市，交通系统的智慧化转型已不仅是技术进步的体现，更是城市治理能力现代化的必然选择。让我们透过几个关键场景，深入探究人工智能如何改变城市出行模式与管理方式。

地下动脉的智能守护：从人工巡检到AI预警

城市轨道交通作为公共交通的骨干网络，其安全运营至关重要。以往，地铁轨道巡检主要依赖人工完成。巡检人员需要在地铁停运后的深夜，徒步检查数公里轨道，用肉眼识别钢轨损伤、隧道异常。这项工作不仅劳动强度大，更受到人眼识别精度的限制。

近年来，轨道智能综合巡检车的应用改变了这一传统作业模式。该设备集成了高精度工业相机、智能处理系统和实时显示终端，能够以每小时20-30公里的速度完成检测任务。更重要的是，搭载的人工智能系统不仅能“看见”轨道表面的异常，还能进行智能识别与判断。

地铁工程专家介绍，人工智能系统为检测设备赋予了类似“会思考的眼睛”的能力。该系统不仅能够识别微小至毫米级的缺陷，还可基于历史数据预测缺陷的发展趋势，这一功能已超越了传统人工检查的极限。在实际应用中，这种智能检测系统已成功识别出多种传统方法难以发现的早期损伤，实现了从“事后维修”到“事前预警”的转变。

智能化检测技术正向更专业领域延伸。针对地铁供电系统的关键设备——接触网，研发人员开发了基于AI的连续磨耗测量仪。该设备能够实时监测接触线的磨损状态，通过智能算法预测其使用寿命，为供电系统的稳定性维护提供了科学依据。这类智能化维保设备的应用，标志着城市轨道交通运维正在从依赖经验向数据驱动转型。

地面交通的自动驾驶革命：从单车智能到协同出行

随着自动驾驶技术的突破，地面交通正在发生革命性变化。在北京亦庄等区域，无人驾驶汽车已实现常态化运营。这些达到L4级别自动驾驶标准的车辆，通过融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多类传感器数据，构建起对周围环境的精准感知。

自动驾驶系统的核心在于其“智能大脑”。车辆不仅能够识别道路标线、交通信号、行人车辆等要素，还能理解复杂的交通场景，做出符合交通规则的决策。例如，在汇入车流时，系统会综合评估周边车辆的速度与间距，选择最安全的切入时机；当检测到路边车辆有启动迹象时，能够提前预警并采取避让措施。

专家指出，现代自动驾驶系统已从简单的规则执行，演进为基于深度学习和大数据训练的智能决策系统。该系统能够应对城市道路中绝大多数复杂场景，其反应速度与安全冗余度甚至已超越人类驾驶员。

值得关注的是，单车智能正朝着车路协同方向发展。在北京高级别自动驾驶示范区，车辆与路侧设施、云端平台形成了协同联动的整体系统。路侧的智能感知设备能够捕捉车辆盲区的信息，通过低延迟通信网络实时传输给车辆，极大扩展了车辆的感知范围。云端平台则能统筹区域内的交通流量，优化信号灯配时，为自动驾驶车辆规划更高效的通行路径。

交通管理的系统革新：从局部优化到全局智慧

传统的交通管理往往针对具体路段或节点的拥堵采取应对措施，而人工智能技术的应用，使城市交通管理能够从系统层面进行整体优化。北京交通发展研究院开发的“特大城市交通仿真系统”，正是这一变革的典型代表。

该系统基于海量的交通运行数据，通过人工智能算法建立了能够模拟城市交通动态的虚拟模型。与传统的基于固定参数的交通模型不同，这一系统采用了深度学习技术，能够从实际数据中学习出行者的行为规律，从而更准确地预测交通流的变化。

而且，这套系统不仅融合了北京本地的交通数据，还整合了全国多个城市的出行模式。通过跨城市的学习过程，人工智能模型能够掌握不同城市形态下的交通规律，从而具备较强的泛化能力。这种能力在新城规划中尤为重要——即使在没有历史出行数据的情况下，系统也能基于土地利用、路网结构等基础信息，科学预测未来的交通需求。

在实际应用中，该系统已为北京城市副中心的交通规划提供了重要支撑。通过微观仿真技术，研究人员能够精确模拟特定路口的车流运行状况，评估不同交通组织方案的优劣，从而制定出更科学的交通管理措施。实施后，相关区域高峰时段的拥堵状况得到显著改善。

智能网联的创新生态：从技术突破到产业协同

智能交通的发展离不开完整的技术创新生态。在北京，以国家智能网联汽车创新中心为代表的科研机构，正在构建从实验室验证到实际应用的全链条创新体系。

该中心建立了多个具有国际先进水平的实验室，其中驾驶员在环实验室通过高精度仿真系统，能够安全地测试智能驾驶系统在各种极端场景下的表现。通过虚拟环境，可以模拟暴雨、浓雾、夜间等低能见度条件，以及行人突然闯入、车辆紧急变道等危险场景。

车辆在环实验室则通过专用设备与真实车辆对接，在仿真的道路环境中测试车辆的智能驾驶系统。四台高精度测功机能够实时测量车辆在虚拟场景中的加速、制动、转向等操作，验证智能系统的决策是否符合设计要求。

这些实验室不仅服务于技术研发，还承担着标准制定、测试认证等重要功能。随着中国智能网联汽车产业的快速发展，建立科学、公正、权威的测试评价体系，对于保障产品质量、推动产业健康发展具有重要意义。

以人为本的出行服务：从交通工具到出行体验

技术发展的最终目标是提升人的出行体验。在智能交通系统中，这一理念正得到越来越充分的体现。未来的城市出行将不再是各种交通工具的简单叠加，而是基于个人需求的完整出行服务。

什么是理想的智慧出行系统？它应能理解个体出行需求，整合地铁、公交、出租车、共享单车等多种交通方式，并规划出最优出行方案。用户仅需输入目的地，系统即可提供包含路线、时间、费用等完整信息的出行方案，甚至有望实现“一键预约、全程服务”的体验。

实现这一愿景需要攻克多项技术难题。首先是跨交通方式的信息整合，需要打破不同运输系统之间的数据壁垒；其次是动态运力调配算法，要能够根据实时需求优化各种交通工具的配置；最后是精准的用户需求预测，要能够基于历史数据和个人偏好，提前预判出行需求。

在北京等城市的实践中，一些初步的整合服务已经出现。通过手机应用程序，用户已经能够查询到包含多种交通方式的路线规划，部分区域还实现了地铁与共享单车的优惠换乘。随着技术的不断完善，更加智能化、人性化的出行服务将成为可能。

智能交通系统的运行离不开大数据的支撑。车辆轨迹、出行习惯、交通流量等数据的采集与分析，是优化交通管理、提升服务品质的基础。然而，这也带来了数据安全与个人隐私保护的挑战。

在推进智能交通建设的过程中，中国始终重视数据安全与隐私保护。相关技术团队采用了数据脱敏、加密传输、权限控制等多种技术手段，确保个人信息的安全。同时，通过法律法规的完善，明确数据收集和使用的边界，保障公民的合法权益。

随着技术的进步和应用的深入，智能交通正在与绿色出行理念深度融合。在北京，通过智慧信号控制系统的优化，主要道路的通行效率提升了约15%，相应减少了车辆的怠速排放；通过智能停车引导系统，减少了寻找车位产生的额外行驶；通过一体化的出行服务，鼓励更多人选择公共交通。

数据显示，在北京中心城区，绿色出行比例已经超过70%。智能交通技术的应用，正为这一比例的提高提供新的动力。更加高效的公共交通、更加便捷的换乘体验、更加合理的交通组织，都在潜移默化地改变着人们的出行选择。

智慧出行的中国实践：技术创新与城市治理相结合

从轨道检测的智能化，到自动驾驶的实用化，从交通仿真的精准化，到出行服务的个性化，人工智能技术正在城市交通的各个层面引发深刻变革。这些变革不仅提升了交通系统的运行效率，更重要的是，它们正在重新定义城市出行的体验与内涵。

北京等特大城市的智能交通实践表明，技术创新必须与城市治理相结合，硬件升级必须与软件优化相协调，效率提升必须与人文关怀相统一。在推进智慧交通建设的过程中，平衡技术与伦理、效率与公平、创新与规范，是持续面临的课题。

展望未来，随着5G、物联网、边缘计算等新技术的融合应用，城市交通将变得更智能、更绿色、更人性化。人工智能将继续在这一进程中发挥关键作用，与城市发展同频共振，与人民需求紧密相连，共同绘制智慧城市交通的新蓝图。在这一历史进程中，中国的实践不仅为本国城市发展探索路径，也为全球城市治理贡献着东方智慧。

本文为科普中国·创作培育计划扶持作品

作者：环球时报

审核：冯超 三一智矿科技有限公司 高级工程师

出品：中国科协科普部

监制：中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司

来源: 科普中国创作培育计划

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