2026 年 6 月，交通运输部会同国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、中国国家铁路集团有限公司发布《“人工智能+交通运输"典型应用场景创新行动方案》，围绕十大重点方向梳理出首批 41 个重点场景。
十大方向
行动方案聚焦智能驾驶、智慧公路、智能铁路、智能航运、智慧民航、智慧邮政、智能建养、智慧出行服务、智慧货运、智能安全监管十大重点方向。这十个方向基本覆盖了"运载工具—基础设施—运营服务—安全监管"的完整链条。
方案的推进方式是以场景为单元：明确场景所有方、组织实施试点，计划启动布局实施，集聚创新主体，形成一批场景级解决方案，推动智能终端与智能体普及应用。
智能驾驶作为首要攻坚赛道
在十大方向中，智能驾驶被置于首要位置。行动方案提出开展智能驾驶"端到端"大模型研发与测试，面向公路货运、园区运输、短途接驳等不同类型场景，开展智能测评技术研发与验证，探索建立虚实结合的智能化测试体系。
这一表述的关键词是"端到端"与"虚实结合”。端到端意味着从感知到决策的链条由模型整体承担，测试与验证方式随之改变；虚实结合则指向仿真测试与实车测试的组合，这与自动驾驶安全验证的行业实践方向一致。
与"人工智能+“整体的关系
交通运输是"人工智能+“落地的高价值场景之一。此前制造业、软件等领域已有专项行动，可参见「人工智能+软件」专项行动实施方案解读。行动方案的共同逻辑是：以行业场景为牵引，推动技术与产业结合，而非泛泛地谈技术能力。
场景落地时的合规线索
场景越是贴近真实运营，合规问题越具体。
第一是数据合规。智能驾驶、智能航运涉及大量传感器数据、位置数据、行为数据，可能包含个人信息甚至重要数据。数据的采集、存储、使用与出境安排，需要在项目设计阶段厘清，相关边界可参见AI 企业数据合规。
第二是责任划分。自动驾驶、智能航运场景中，一旦发生事故，责任如何在车辆制造商、软件供应商、运营商之间划分，是必须事先安排的问题。合同中需要明确数据提供、模型服务、运营责任各自的边界。
第三是安全评估与准入。智能驾驶等高风险场景，通常伴随测试许可、安全评估等准入要求，企业需要预留合规时间。
第四是基础设施数据的确权与授权。智慧公路、智能建养等场景涉及基础设施数据的采集与使用，数据的归属与授权链条需要明确。
对参与企业的三点提示
一是选准场景切口。41 个重点场景对应不同的主体与要求，企业应选择与自身技术栈匹配的场景切入，而非全面铺开。
二是把合规做进方案设计。交通运输场景的合规不是上线前补的，而是从测试方案、数据方案阶段就要嵌入。
三是重视多方合作合同。场景所有方、技术提供方、运营方往往分属不同主体，数据、责任、知识产权的安排需要在合作合同中预先明确，可参见商业合同指南。需要就交通场景数据合规、责任安排与合作合同获得支持的，可参见数据合规服务与商业合同服务。
本文依据交通运输部等部门 2026 年 6 月发布的《“人工智能+交通运输"典型应用场景创新行动方案》公开信息编写，仅供参考，不构成法律意见。具体实施要求请以正式文件为准。