运输服务数智化升级指南（暂行）

为深入贯彻党中央、国务院决策部署，加快发展交通运输领域新质生产力，推动运输服务数智化升级，支撑行业高质量发展，依据《综合运输服务发展“十五五”规划》《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》等，制定本指南。

一、总则

（一）适用范围。

本指南适用于运输服务领域数智化升级工作，主要为行业管理部门、市场经营主体、科研院所、行业协会等提供指导。

（二）总体要求。

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，以加快建设交通强国为统领，坚持问题导向和效果导向，聚焦“效率提高、成本降低、安全提升”目标，强化数据共享、深化智能应用、突出场景牵引，加快形成运输服务领域“普及推广类、应用示范类、攻关突破类”三类集成应用成果，为实现“人享其行、物畅其流”美好愿景提供坚强有力支撑。

二、综合运输客运服务

（一）旅客联程运输数智服务。

枢纽运行监测与协同调度。应用人工智能（AI）摄像头、射频识别（RFID）等感知设备，实时采集客流、运营环境等数据，融合铁路、民航、公路、城市交通等多元数据，构建客流监测与应急响应模型，自动生成大客流疏导方案，提升旅客出行效率；突发事件时自动匹配应急响应方案，通过广播、动态标识等引导旅客安全疏散，提升枢纽应急处置能力。

联运“一票制”出行协同服务。整合各运输方式票务数据，打造一体化出行服务平台，综合考虑时间、成本、换乘次数等因素，智能推荐一站式联运出行方案；构建多方式票务动态调配算法模式，自动推荐退改签方案，并支持同一平台办理，有效提升联运出行全程服务保障能力。

客流分析与预警。建立涵盖客流规模、联程比例、经济贡献等维度的综合运输客流监测指数体系，客观反映不同运输方式一体化融合水平及对经济运行的支撑作用。构建跨区域出行链识别和客流预测等算法模型，实现对分方式、分时段客流动态变化的智能研判分析，为开展多维度客流特征分析研判提供技术支撑。推动应急预案数字化智能化，构建场景模拟、资源调度最优解算法，为枢纽安全稳定运行提供全天候、智能化的应急保障。

跨运输方式安检双向互认。建立跨运输方式安检信息共享与互认机制，统一互认规则和信任等级标准，推动铁路、民航、城市轨道交通等方式安检结果互认共享，实现旅客“一次安检、多方式通行”，提升联程运输换乘效率和枢纽一体化服务水平。

（二）包车客运数智监管。

包车客运智能运行监测。应用包车客运电子标志牌、车辆安全码、动态监控轨迹等多源数据融合技术，构建包车客运运行监测与风险研判机制，实现实时运行状态监测、违规行为智能筛查、重点时段提级管控和分类闭环处置，支撑监管部门对不同风险等级包车实施差异化精准监管，提高监管效率。完善包车客运标志牌查询系统，便利社会公众查询车辆、驾驶员、行程路线等基础合规信息。

包车客运智能安全预警。应用车辆卫星定位、智能视频监控报警、驾驶员状态监测等多源感知数据融合技术，构建包车客运安全风险智能预警模型，对超速行驶、疲劳驾驶、偏离约定线路等异常行为进行实时识别与分级预警，推动包车客运安全管理从被动响应向主动预防转变，提高风险识别效率，降低安全事故处置成本。

（三）定制客运运行监测。

定制客运供需态势监测。应用大数据归集和多源数据融合技术，动态全量接入定制客运企业及第三方网络服务平台的车辆、线路、站点、客运量等数据，开展不同地区、不同线路客运服务供需状况的动态监测和智能分析，支撑运力结构调整、运营线路优化和停靠站点科学设置，提高运力配置效率，减少车辆空驶，降低运营成本。

定制客运旅游场景智能服务。应用与景区景点、旅行社、酒店等主体的数据对接和智能匹配技术，构建“车票+门票”“车票+酒店”等一体化服务数据链，实现旅游定制客运线路智能规划、停靠点灵活设置、信息实时推送，满足游客直达景区需求，提升旅游客运服务安全与品质。

定制客运安全智能管控。综合应用便携式安检设备、车辆动态监控、驾驶员行为识别等技术手段，构建定制客运全流程安全管控体系，实现旅客行李物品安全检查、实名制查验、车辆技术状况监测、驾驶员状态预警等环节的智能化管理，压实各环节安全责任，提高安全检查效率。

农村客运预约响应智能化调度。应用移动互联网、智能调度算法和地理信息系统（GIS）技术，构建农村客运预约响应服务平台，实现农村居民出行需求线上预约、智能匹配、动态调度和车辆实时定位，结合农忙、赶集等特殊时段客流特征，灵活调配运力资源，提高农村客运服务响应效率，减少车辆空驶，降低运营成本。

（四）农村客货邮融合。

农村客货邮智能调度运营。应用路径优化算法、多目标优化模型和网络数字孪生等技术，建设客货邮综合服务智能体或区域平台，或通过应用轻量化SaaS类智能调度工具，实现“人、货、车、站、线”智能匹配、统筹调度，促进运力复用与资源整合，提高客车代运邮件快件、货运班车等农村客货邮服务模式的协同运输效率，降低农村物流末端配送成本。

农村客货邮运行监测。应用人工智能、大数据分析等技术，依托建制村通客车运行监测系统等现有信息化系统，通过升级改造或功能拓展，打通“部省市县企”五级农村客货邮数据共享渠道，实现线路、运力、站点、邮件快件等关键数据互联互通，提升行业运行监测能力，为优化完善管理制度、改进提升服务质量、调整支持引导政策提供支撑。

（五）自动驾驶载客运输监管。

动态监测预警与风险干预。搭建自动驾驶载客运输监测平台，实现车辆运行状态的全息感知与动态监测。构建安全风险识别预警大模型，自动识别并量化评估线路偏离、安全员离岗、危险驾驶、车辆故障、恶劣天气等风险，实现分级预警，有效防范化解自动驾驶载客运输安全风险。

应急处置与乘客防护。构建风险智能干预决策模型，实现自动驾驶载客风险快速响应与分级管控。研发车端轻量化多模态感知模型，识别乘客危险行为、健康异常及违禁品隐患，联动一键求助、缓冲防护和一体化应急逃生等装置，全方位保障乘客出行安全。

三、交通物流

（六）货物多式联运数智运营服务。

多式联运单证协同。依托电子签章、数据加密等可信流转技术，推动铁路、道路、水路等运输企业及多式联运经营人共享数据并开放接口，实现货运信息跨主体、跨方式互联互通。建设国家多式联运电子单证系统，覆盖单证在线生成、签署、流转、归档全流程，推进单证标准化、电子化、物权化升级，实现“一单通行、全程可溯”，提升多式联运组织效率。

多式联运方案智能生成与协同调度。应用数据融合与智能匹配技术，整合铁路、道路、水路各运输方式运行数据、运价数据及货物信息，构建联运运力资源池和路径规划模型，实现联运方案智能生成、运价动态预测、运力资源智能匹配与协同调度，有效提升多式联运运力利用率和整体运行效率，降低物流成本。

综合货运枢纽智能互联。运用机器视觉、自动控制、人机交互、数字孪生等技术，推进内陆港、港口、中欧班列集结中心、规模化产业园、大型物流园区等各类综合货运枢纽设备智能化改造，实现“物物智联、智能处理”。

货物场内流转轨迹追踪。依托智能传感器、定位设备、AI智能摄像头等边缘感知终端，构建多式联运数字孪生系统，对货物场内流转轨迹进行全维度数据采集和多场景仿真优化，还原货物场内流转路径，实现对场内货物流转轨迹的数字化映射和智能管控。

（七）道路货物运输数智监管。

网络货运承运平台合规运行监测。应用大数据挖掘技术，对平台运单、车辆轨迹、资金票据等数据开展联动校验，自动识别虚假运单、超载运输等违规行为，形成风险线索，实现网络货运承运平台各类风险智能化识别与提前预警。

道路货运市场运行监测。应用大数据挖掘技术，从道路货运量、货车运行情况、重点通道通行效率、货运价格波动、宏观经济等维度提取多元监测指标，建立货运市场运行监测分析模型，智能识别影响运量规模、运输价格等核心要素的先导指标及影响周期，动态捕捉运力供需错配、运输效率下降、运费异常波动等问题，为行业政策制定和实施效果评估提供支撑。

城市配送货车运行监测。通过城市货运配送平台，汇集城市货运配送驾驶员信息、车辆信息、位置信息、配送站点、配送线路等多元信息数据，实时监测城市配送货车运行线路、货物信息，提升轻型货车数字化监管能力。

无人快递车运行监测。应用车辆感知、数据溯源与大数据分析等技术，建立无人快递车运营安全监管体系，实时监测车辆运行状态、智能识别运营安全薄弱环节、快速溯源事故原因，实现无人快递车安全运营与全流程闭环监管。

（八）国际物流智慧运营与通道运行监测。

关键通道运行监测预警。依托平台大数据分析和多元数据融合等技术，动态关联车辆、船舶等定位信息、自动识别系统（AIS）数据，加强对国际陆路和海运关键通道、枢纽节点、口岸运行态势感知，设定分级预案启动“开关”，实现通道节点通行异常自动识别、分级预警与预案智能启动。

国际物流数智化运营与管理。应用区块链、跨境可信数据交换空间和隐私计算、电子单证等技术，依托国际公路运输公约（TIR）运输、中欧班列、跨境陆海联运等线路，在汽车、新能源、机械装备等国际贸易领域推动应用电子单证跨境流转和数据交换，推动基于可转让货物单证公约（NCD公约）的电子单证在贸易结算、在途货物融资等领域应用。

（九）交通物流与制造业数智化融合发展。

供应链上下游生产作业信息协同。应用多源数据融合技术，打通交通物流企业与运输装备生产制造企业、配件供应商等上下游企业的信息系统，推动运输管理、仓储管理和货主企业资源计划、订单管理等系统互联互通、智能交互，实现运力、仓储等资源配置的协同优化和联合调度，提高供应链整体响应效率和协同运作水平，降低物流各环节衔接成本。

物流全程透明化数智化管控。应用人工智能、物联网、区块链等技术，推动运输、仓储、转运等环节装备数智化升级，实现物流全程跟踪定位、可视可溯，以及温控、防潮、防震等过程管控，并将必要信息及时反馈至运输委托人和货主，提升物流全程透明化数智化管控能力。

（十）自动驾驶货运智能运行与监管。

编队智能调度与全流程管理。依托云端货运调度平台，实现编队自动匹配组队、准入自检、动态拆分重组、绿波连续通行及跨路段错峰管控，全局优化编队行驶路线与发车时序，开展编队全流程一体化联动调度，提高编队运行效率和通行能力。

编队安全冗余与应急处置。搭建感知、通信、计算、执行多层级硬件冗余体系，联动气象与路侧监测信息，实时识别社会车辆穿插、恶劣气象、车辆故障、货物遗撒、碰撞等风险，自动触发拉大安全车距、限速、分层紧急制动、就近解散编队等应急处置措施，降低编队运行安全风险，提升自动驾驶货运安全水平。

动态监测预警与风险干预。搭建自动驾驶货运物流监测平台，构建多维度安全风险识别预警与智能干预决策模型，实现货运全过程全息感知、动态监测与风险研判预警。依托路网管控、应急点位、场站调度资源开展隐患分级管控、主动介入与联动处置，提高风险发现和响应效率，保障自动驾驶货运物流全过程安全可控。

（十一）低空交通物流协同运行。

陆空协同数据资源集成。应用多源数据归集技术，搭建陆空协同数据大脑，全面接入无人机、货运、车辆以及场内视频、停车场等各类实时数据，推动货运场站与低空服务功能衔接，形成字段关联、结构完整、格式贯通、资源汇聚的低空交通物流数据底座，为低空交通物流运行调度和协同监管提供全流程数据支撑。

低空运行状态全域监测预警。应用物联网、AI等技术，通过低空交通物流基础设施网络硬联通以及站点运行等数据软联通，实现对低空交通物流基础设施和物流运行状态的实时可视化监测。基于AI算法对运行数据进行实时分析，自动识别飞行航线冲突、空域拥堵、运行异常等潜在安全风险，实现飞行风险的自动预警与提示。

陆空一体智能协同调度。应用大数据、AI与数字孪生等技术，搭建陆空协同综合服务平台，通过智能算法优化飞行路径，动态匹配运力配置，实现无人机、地面运输工具、场站、货物、能源的统一调度与协同联动。

四、城市交通

（十二）城市交通数智管理与服务。

城市交通运行监测预警。应用大数据分析、GIS、人工智能等技术，整合城市交通、公安交管、气象环境等多源数据，构建“城市交通大脑”，对全要素交通数据进行动态挖掘与深度分析，实现对交通拥堵等异常状况的精准识别和监测预警，形成“一图统览、一屏统管”的城市交通运行监测管理体系。

城市交通协同调度与应急指挥。应用数字孪生、AI仿真推演等技术，构建城市交通系统全要素平台，针对大型活动、恶劣天气、突发事件等场景，实现大型群众性活动、恶劣天气、突发事件等场景下的交通组织仿真推演与量化评估、跨交通方式指令一键下发、可视化协同调度、一体化应急处置，提高应急响应速度和跨部门协同效率。

城市交通一站式出行信息服务。应用物联网感知、GIS、人工智能等技术，整合公交、地铁、巡游车、网约车、共享单车、道路通行、停车、城际客运等出行资源，构建全出行链服务智能体，为公众提供出行查询、站点换乘、路径规划、智能导航、一码通乘、无障碍通行等全流程、一站式出行信息服务，提升城市交通服务品质和群众出行体验。

（十三）智慧公交运营。

公交线网智能评估优化。应用大数据挖掘、仿真评估等技术，整合历史客流、公交线网、城市路网运行等多源数据，构建城市公交线网评估智能体，实现出行需求精准识别与预测、线网优化方案自动生成、仿真评估和效果评估，支撑线网方案动态迭代和运力配置优化，提高线路设置与出行需求的匹配效率，降低公交运营投入成本，提升公交资源利用效益。

公交运行智能调度。综合应用车载智能终端等设备以及北斗高精度定位、GIS等技术，关联驾驶员信息、线路基础信息、实时客流信息、车辆运行状态、充电设施状态、道路拥堵状况等数据，建设公交智能调度平台，动态优化调整班次间隔、运营车型配置等，实现线路智能排班、车辆实时调度、跨线路跨区域运力协同调配，降低运营成本，提升公交运行整体效能。

公交行车安全智能管控。综合应用驾驶员出岗监测、智能辅助驾驶、智能座舱等设备和视频智能识别等技术，精准识别驾驶员身体状况、精神状态、驾驶行为和车辆运行状态，实现驾驶行为风险实时监测预警、行车过程主动安全防护、车辆故障预测诊断与智能维保，提升公交行车安全管控水平。

定制公交协同运营。应用大数据分析、大模型等技术等技术，整合公众定制出行需求与公交运力资源等数据，联动公交智能调度平台、乘客出行服务终端、车载智能终端等设备，实现定制公交线路自动生成、客源精准匹配、实时需求响应和动态路径规划，提高定制公交出行精准服务水平。

（十四）出租汽车数智监管与服务。

网约车运行智能化监测。应用大数据归集和多源数据融合技术，动态关联网约车司机、车辆、运行轨迹、订单交易流水及平台结算明细等数据，实现对平台抽成、派单匹配、运价波动、司机劳动状况及收入等关键指标的动态监测与智能分析，引导平台合理定价，提高行业管理效率。

网约车运行风险识别及分级预警。应用大数据和人工智能技术，研发网约车行业运营风险分析算法，对司机收入、订单量大幅变化、违规行为、异常危险驾驶、车辆大规模线下聚集等关键风险进行自动标记、跟踪、评估，实现网约车运行风险的主动识别和分级预警，提高行业风险防范能力。

出租车运营服务与智慧调度。依托“城市交通大脑”等平台，汇总车载终端运营数据、12328投诉数据，实现智能计价、电子发票、驾驶员行为预警等功能的一体化设计与集成应用。应用多源大数据分析区域用车需求热点、时段分布特征等出行规律，优化运力调度与车辆投放方案，提升车辆利用效率和驾驶员运营效益。

（十五）城市轨道交通数智运营。

风险监测预警与隐患治理。应用数据库、物联网、二维码等技术，完善运营安全风险数据库，构建城市轨道交通风险辨识和隐患治理大模型，开发故障诊断、趋势研判和隐患根因分析智能体。推动构建隐患治理“感知—确认—整改—复核—关单”全流程跟踪机制，实现风险清单的线上维护、动态更新和分级管控，高风险事件的预警、推送与辅助决策，提供隐患智能分析和治理措施建议等功能，并对隐患治理情况进行智能化跟踪和超期预警、督办报告、分析总结。

数字化培训与应急演练。应用大数据、人工智能、数字孪生、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，开发与岗位能力需求相适应的培训教材和线上培训课程，完善数字化培训资源，建立基于人员基础条件、培训考核、操作作业、生理心理特征等多维因素的人员知识技能画像和短板诊断评估模型。模拟火灾、地震、洪涝等巨灾场景，推进构建“虚拟现实+实战演练”双轨应急演练体系，开展多形式、针对性技能培训，实现应急演练的多专业协同、多灾种耦合、可视化复盘。

乘客智慧安检。应用生物识别、出行大数据、信用体系、人工智能和深度学习等技术，攻关基于生物特征的多模态复合识别技术，研究开发多源数据归集与画像技术，推动建立乘客信用评估模型，支撑高信用等级乘客的快速身份核验与便捷通行。推动建立违禁品样本库，构建车站、线路、线网集中判图模式。研究应用人员物品绑定与视频联动追溯技术，推动实现违禁物品智能识别和预警。

（十六）小微型客车租赁数智运营。

租赁车辆智能管理与风险防控。应用北斗定位、物联网感知、大数据分析等技术，搭建车辆智能管理平台，实时采集车辆位置、行驶轨迹、车况状态等数据，推动企业实时掌握车辆动态、故障预判、远程风控；深度分析用户租车习惯、区域用车需求、时段分布特征等数据，精准预测用车热点区域和高峰时段，生成各网点车辆投放与回收方案，实现车辆跨网点的动态优化调配；推广线上自助取还车、异地还车等智能服务，并根据用户实时位置和目的地自动推荐就近还车网点，有效提升车辆周转效率和用户租用便捷度。

五、安全监管

（十七）营运车辆运行监测预警。

驾驶员状态智能识别与预警。应用车载视频设备采集的驾驶员面部表情、头部姿态、操作行为等数据，构建驾驶员状态智能识别模型，实现对疲劳驾驶、分心驾驶、接打手机、吸烟等异常行为的实时监测、自动识别与即时报警，有效防范人为因素导致的安全风险，提升行车安全。

人车证一致性智能核验。应用车载视频、电子运单、从业人员数据库等多源数据，通过视觉识别技术开展“人—车—证”多源数据交叉验证与关联绑定，实现对驾驶员与车辆、电子运单信息不符、超时驾驶、未按规定足额配置驾驶员等违规行为的智能识别与自动预警，提高合规管理效率，降低违规运营风险。

车辆主动安全防护与预警。应用车载传感器、摄像头、雷达等设备采集的车辆行驶状态与道路环境数据，构建车辆多源感知融合与安全预警模型，动态推送前方路段安全提醒、历史事故高发点位警示及恶劣天气应急指导，实现对车辆异常制动、车道偏离、盲区障碍等安全隐患的实时检测与主动预警，帮助驾驶员提前知悉风险，降低因车辆失控、碰撞等导致的交通事故风险，提升车辆行驶全过程的外部风险感知和自主防范能力。

（十八）营运车辆违规线索智能筛查与处置。

违规线索智能筛查与识别。应用车辆卫星定位数据、高速公路通行记录、包车客运标志牌信息、以及危险货物电子运单等多源数据，构建跨系统数据比对分析模型和违规行为识别规则库，实现对营运车辆脱离监控运行、包车未按标志牌载明事项运行、危货车辆行驶轨迹与运单不符等违规行为的自动筛查、精准识别与线索下发，提升行业监管能力。

线索处置结果智能复核。应用图像智能识别、大模型语义分析等技术，构建违规线索处置结果智能审核模型，对属地交通运输管理部门报送的处置情况进行自动核验与智能比对，实现线索发现、派发、处置、反馈、复核全流程线上闭环管理，保障违规线索处置质量和实效。

（十九）营运车辆数智安全监管。

安全风险智能画像。应用大模型技术，整合交通事故、车辆赋码、监控报警、线索筛查、隐患排查等多源数据，构建运输企业及车辆安全风险智能画像模型，实现对重点监管地区、高风险运输企业、问题车辆及驾驶员的精准识别与动态锁定，为行业监管部门实施差异化监管提供支持。

风险态势智能推演。应用车辆行驶动态数据、车辆技术状况信息、驾驶员身心状态监测数据、实时交通路况及气象条件等多源数据，以新能源重卡为重点，搭建安全风险“监测—推演—校核”关联模型，实现事故风险智能研判分析与分级预警，自动生成风险干预举措和整改建议。

值班值守在线巡查。应用视频监控、卫星定位等物联感知数据，结合电子围栏划设、人脸识别比对等技术，开发企业值班在线巡查小程序，支持全面巡查、重点核查、随机抽查等多种模式，实现对企业负责人、动态监控人员在岗履职情况的实时监测与智能核验，有效压实企业安全生产主体责任。

六、公共服务

（二十）道路运政数智服务与监管。

AI赋能道路运输便民政务服务。基于道路运输政策法规、标准化办事指南、业务审查要点等，构建道路运输政务服务知识增强图谱体系，研发便民服务AI智能体。面向道路运输经营者、从业人员等服务对象，实现智能问答、全流程智能导引、申请表智能预填、线上远程智能帮办、申请材料前置校验等一站式数字化服务，精简业务办理流程，压缩审批流转周期，进一步提升道路运输便民政务业务办理效率，助力市场主体降本减负与经营提质增效。

AI赋能道路运输便民政务智能监管。应用大语言模型与垂直微调、多模态智能识别与处理等技术，构建全域覆盖、分级管控的道路运政“AI自动研判+人工复核”协同审批机制，自动开展申报材料真实性甑别、证件资质交叉比对、违规隐患智能风险筛查等重复性、标准化工作，将政务人力集中投入到疑难业务研判、复杂风险定性、特殊事项专项复核等工作，实现标准化业务自动处理，疑难复杂业务人工重点核查。

（二十一）12328“接诉即办”与“未诉先办”。

诉求即时响应与智能派单。深化人工智能技术在12328热线系统的应用，对司机来电进行实时语音转写与诉求解析，自动提取核心要素、引导补充关键信息、生成标准化工单，实现货车司机诉求的智能识别、自动归类、精准派单，以及诉求事项自动归集回复，提高工单归类和派发效率。

诉求前瞻分析与预警研判。依托辅助决策大模型文本挖掘能力，对热线诉求进行智能分析，统计重点群体高频诉求，自动生成分析报告及优化建议。聚类分析全量工单，实现对行业共性问题与风险隐患的智能识别，提高问题隐患发现和决策响应效率，推动行业治理从被动应对向主动预防转变。

（二十二）国际道路运输数智化管理和服务。

国际道路运输电子行车许可证智能化签发。应用数字防伪、动态二维码等技术，构建一体化电子行车许可证智能化管理与应用体系，实现电子行车许可证“按需发放、随用随发”，有效提升国际道路运输便利化水平。

国际道路运输口岸运行监测预警。综合应用北斗定位、多源数据分析等技术，依托国际道路运输管理与服务信息系统，构建主要公路口岸运行监测与智能预警分析模型，实现对口岸车辆通行流量、拥堵滞留风险的实时监测与评估，提升国际道路运输口岸通行管理水平。

（二十三）机动车维修与驾驶员培训数智升级。

维修数据质量智能检测与预警。推进汽车维修电子健康档案系统功能升级，探索应用人工智能技术开展线上故障咨询、远程智能诊断，便利群众修车养车用车。完善“一车一档”数据库，应用数据清洗比对、智能检测等技术，实现对维修数据完整性、准确性和及时性的自动校验。深化维修数据分析应用，智能提醒车主和企业按时维护保养；精准发现易发多发的技术问题，针对性反馈企业，提升车辆本质安全。整合维修企业经营资质、服务质量等数据，构建信用评价模型，对企业信用等级进行自动评定和动态更新，据此实施差异化分类监管，营造公平有序的市场环境。

驾培场景智能模拟与多元训练。应用数字孪生、VR等技术，构建汽车辅助驾驶装置操控以及覆盖车辆故障、急弯陡坡、视线遮挡、窄路通行、极端恶劣天气等突发情形的多维度仿真模拟训练模型，实现学员汽车辅助驾驶装置操控训练，以及防御性驾驶多元化模拟训练，提升驾驶员复杂场景下的安全驾驶能力。

七、组织实施

各地交通运输主管部门要加强组织领导，结合“十五五”规划统筹部署相关工作，在具备条件的领域注重系统顶层设计，统一数据对接标准，提升数据交换效率，降低重复投入成本；整体推进项目储备，积极争取地方财政支持，扎实推进运输服务数智化升级。要强化分类施策，根据企业实际需求差异，依托轻量化工具、模块化服务、全链条解决方案等不同层级供给分类推进数智化升级；根据技术成熟程度和应用条件，加快普及推广类技术规模化应用，因地制宜推动应用示范类技术先行先试，持续深化攻关突破类技术研究。要坚持安全可控与开放创新并重，加强运输服务数智化升级应用网络和数据安全防护，常态化开展进度跟踪与成效评估，及时总结可复制经验模式并做好宣传推广。

附件：运输服务数智化集成应用清单。

附件

运输服务数智化集成应用清单

表1 普及推广类

表2 应用示范类

表3 攻关突破类