2025年全国多地启动交通大模型应用项目，从算法优化走向实战部署，智慧交通正从“感知智能”迈向“认知智能”新阶段。

交通大模型在国内的热度始于2023年，随着ChatGPT的爆火，大模型技术迅速向各个行业场景渗透。2025年，这一趋势显著加速——广西交科集团、海信网络科技等企业相继发布垂直大模型，8月“交通大模型创新与产业联盟”在北京成立，标志着综合交通运输大模型建设从分散探索迈向协同共建。

从技术演进脉络来看，此前交通大模型更多停留在算法优化、数据训练的理论层面，而今年以来，技术探索方向明显转向“以场景为核心”。无论是交通运行监测还是信号控制优化，交通大模型开始针对具体痛点提供解决方案，技术与实际需求的结合度显著提升。

01 发展现状：从技术验证到场景深耕的关键转折

2025年成为交通大模型落地的重要转折点。2月，广西交科集团发布交通领域垂直大模型“科宝”；4月，海信网络科技发布“海信云信·通途交通大模型”；8月，交通大模型创新与产业联盟在北京成立。

这一系列事件表明，交通大模型正在从早期的概念探索、技术验证阶段，进入到场景深耕、价值落地的新阶段。行业讨论焦点已从模型算力、感知精度等技术指标，转向如何解决实际交通管理中的具体问题。

目前，交通大模型的应用主要集中在三大方向：交通运行监测、信号控制优化和事故应急处理。这些应用共同特点是紧密结合交通管理部门的实际需求，针对长期存在的痛点提供智能化解决方案。

02 案例剖析：六大项目揭示应用前景

巴中市智慧交通建设项目（总投资1.5亿元）

该项目已于2025年8月获得可行性研究报告批复，其核心特色是构建交通大模型应用系统。大模型通过视频监控、车型识别、车牌检测、交通态势预测等功能，实现对交通运行状态的精准监控和分析。

这一系统能够实时掌握全市交通流动态势，为交通管理决策提供数据支持，代表了中等城市智慧交通建设的新趋势。

莎车县数智应用新型基础设施建设项目（总投资1.1亿元）

该项目采用EPC+O模式进行招标，创新性地将交通大模型应用于交通事故应急处理。大模型可实时定位事故位置，评估事故程度和原因，自动生成应急预案和事故报告，显著提升突发事故处置效率。

这一应用展示了交通大模型在提升道路交通安全保障能力方面的潜力，特别适用于基础设施相对薄弱的地区。

贵安新区智慧交通体系发展项目（投资估算23.8亿元）

作为亚洲开发银行贷款项目，该项目致力于为贵阳市提供全域智能设备的全息管控与交通拥堵指标感知。其核心亮点是建设交通大模型引擎、感知数据增强分析引擎等后端应用系统。

该项目规模庞大、技术先进，代表了交通大模型在超大城市交通治理中的高端应用方向，具有重要的示范意义。

03 应用深度：从信息管理到决策支持的系统性赋能

广州交通运行评价项目：数据分析新高度

在广州市交通运行评价服务中，交通大模型展现出强大的数据分析能力。它能够深入分析交通出行需求，研判进出口道路流量、核心区内外部道路、过江桥隧等的交通运作情况。

大模型还能从不同维度统计全年交通事故发生量，分析交通事故的主要特征及原因，为预防性交通安全管理提供科学依据。这种深度分析能力远超传统交通分析工具。

长春智能交通信控优化：实时调控突破

长春市公安局交通警察支队智能交通信控优化平台项目，展示了交通大模型在实时控制领域的应用。通过对路口摄像头画面进行分析，大模型能够准确识别车辆类型、数量、行驶方向以及交通信号灯的状态。

这些实时、准确的信息为交通信号控制提供了精细化调控依据，使信号灯配时方案能够根据实际交通流动态优化，有效提升路口通行效率。

北京城市副中心智慧交通：个性化服务创新

北京城市副中心智慧交通（一期）项目依托交通大模型，建设多源数据融合引擎、交通特征挖掘引擎、交通仿真推演引擎，为应用场景提供模型算法支撑。

该项目最大的创新在于实现了信息的无界获取，以全新的人机交互模式，打破传统展示界面和分析维度的局限，满足不同用户个性化的监测信息获取、报告撰写、图表分析等需求。

04 趋势展望：交通大模型成智慧城市建设核心支撑

随着全国多地交通大模型项目的落地，其价值正在得到实际验证。未来几年，交通大模型或将成为智慧交通建设的重要支点，在“提效、降本、增安”三个方面发挥关键作用。

从技术发展角度看，交通大模型正推动智慧交通从“感知智能”向“认知智能”演进。传统智能交通系统主要解决“看到了什么”的感知问题，而大模型能够进一步解决“意味着什么”和“应该怎么做”的认知与决策问题。

从应用场景拓展来看，交通大模型将从单一的交通管理向综合出行服务延伸，覆盖公交优化、停车管理、出行即服务（MaaS）等多个领域，最终为市民提供更加智能化、个性化的出行体验。

交通大模型的发展正在重塑智慧交通建设格局。随着技术成熟度提高和应用场景拓展，大模型不仅将成为交通管理的“智慧大脑”，更将通过持续学习和迭代优化，为城市交通治理提供越来越精准的决策支持。这一进程将深刻改变我们的出行方式和城市交通生态。