12月12日至14日，2025年粤港澳大湾区人工智能与机器人产业大会暨广东省人工智能与机器人技能大赛于广州举办。其中，12日开展的“AIR＋交通”论坛以“智驭交通·未来之路”为主题，各界嘉宾聚焦AI技术怎样驱动智慧交通系统升级、面临哪些商业化挑战，以及如何构建支撑长远发展的产业生态等议题，展开了深入对话与思想碰撞。

“AI大模型正使交通信号控制从‘被动响应’转变为‘主动预测’。”“人形机器人在交通领域拥有结构化场景、环境稳定、市场广阔等独特优势，有望率先达成规模应用。”“我们必须在人才培养上推动学科深度交叉，让学生既懂交通专业，又掌握AI技术。”圆桌讨论环节，来自学界与业界的多位专家妙语连珠。

佳都科技智慧城市交通业务群常务副总裁许健用生动的“下棋”比喻阐释了AI带来的变革。他分析，传统的信号控制如同“对手下一步，我下一步”的被动响应，而如今基于海量交通数据训练的大模型，让系统具备了“学习棋谱、预判未来”的能力。

据介绍，广州6个城区的主要路口都运用AI大模型来生成红绿灯的配置和控制方案，通行效率显著提高。“现在借助大模型，我们已在广州实现了对数百个路口24小时的人工智能托管，无论在优化效率还是管控范围上都实现了跨越式提升。”在同期举办的XAIR大会嘉年华上，佳都科技集中展示了包括“交通佳鸿”操作系统、全站巡航机器人等多项成果。

谈及更具前沿性的人形机器人应用，广汽集团人形机器人团队负责人、高级主任工程师张爱民指出，尽管人形机器人全面落地尚需时间，但交通领域因其产品结构化、环境相对稳定、市场容量巨大且需求刚性，极有可能成为首个规模化应用的行业，广汽已开始在相关领域进行探索与布局。

华为智慧轨道行业首席架构师米粮川分享了华为在智慧交通多场景的实践，如港口、地铁、铁路等。他同时指出，AI落地城市交通面临两大核心挑战：一是在某些关键安全场景，算法精度仍需从90%向99.9%持续提升；二是如何打破不同交通子系统间的壁垒，构建城市级“综合大交通”智能协同体系，以应对突发事件的全局调度与效率优化。

“广东作为全国交通大省，1.13万公里高速公路承载了全国1/5的车流量，排名全国第一。”广东联合电子服务股份有限公司CIO陈哲介绍了在高速场景大模型成功应用的案例，将传统ETC数据跟视频识别数据通过大模型进行融合分析和理解，共同找出异常出现的原因，从而指导决策、解决异常问题。

技术的最终落地离不开人才与生态的支撑。华南理工大学土木与交通学院教授温惠英强调，培养“AI+交通”的复合型人才是当务之急。她介绍，其所在学院通过重构课程体系、设立校企联合实验室、实施“企业导师制”以及将学生带入真实产业场景等方式，力图打破学科边界，让学生具备解决实际问题的能力。

针对更深层次的产学研用协同，温惠英指出，当前仍存在高校侧重学术创新、企业追求经济效益与快速落地等不同目标之间的协调难题。在产学研合作中需要更加注重融合，例如企业开放真实数据与场景，高校投入前沿算法研究，双方共同培育项目与人才，形成可持续的创新闭环。

为推动成果实质性转化，本次专场活动特别组织了“供需对接专题座谈会”。与会代表围绕城市交通治理与城市轨道交通两大关键方向进行交流，达成了多项初步合作意向。

（文章来源：21世纪经济报道）

原标题：红绿灯背后的AI大模型：从被动响应到全局预判

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