9月26 日，交通运输部会同国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局、国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政 局联合印发《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》（以下简称《意见》）。
《意见》围绕“关键技术供给、场景赋能、要素保障、生 态优化”四方面部署16项任务，提出建设综合交通运输大模型、打造高质量数据集和智能体应用，完善安全治理与标准体系。该文件明确提出：到2027年，AI在行业典型场景广泛应用，落 地一批标志性工程；到2030年，人工智能深度融入交通运输，关键核心技术自主可控，智能综合立体交通网全面推进。
链接：
https://xxgk.mot.gov.cn/2020/jigou/kjs/202509/t20250925_4177256.html
近日，交通运输部印发了《交通运输行业高质量数据集建设方案》（以下简称《建设方案》），系统部署交通运输行业高质量数据集建设任务。
《建设方案》要求以数据为中心，应用为牵引，遵循急用先行、系统推进的原则，优先解决行业人工智能应用最迫切的场景，着力提高数据集供给数量和质量，完善行业高质量数据集服务体系，健全行业高质量数据集标准规范，营造行业高质量数据集建设生态，加快构建行业高质量数据集供给体系，培育壮大交通运输新质生产力，支撑打造智能综合立体交通网。
《建设方案》还要求面向基础设施、交通装备、运输服务、行业治理、绿色低碳、安全保障、科技创新等7个业务领域，提出公路基础设施状态监测、航道运行风险评估与智能监测、多运输方式物流运输成本优化等39个行业专识数据集建设场景。
到2030年底，建成一批服务于不同应用场景的高质量数据集，形成一批高质量数据集驱动交通运输行业模型应用的典型案例，基本满足世界领先模型的训练需求。
链接：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MDQwMDQ5NQ==&mid=2247607831&idx=1&sn=5ff3471 70a60ade1146b49ee22a809b2&poc_token=HMq41Giju9ljh89s5KOXluDva0R7IORLEPwbO_sx
据中国核技术网消息，ABB与瑞典核能公司Blykalla签署谅解备忘录(MoU)，旨在支持和加速小型模块化铅冷反应堆在航 运业的部署。
Blykalla的瑞典先进铅反应堆(SEALER)是一种高度紧凑、 被动安全的反应堆，具备固有的安全结构，无需操作员操作。 它是商船核动力推进系统I（NuProShip I）项目中确定的三座反 应堆之一，该项目旨在让第四代小型模块化铅冷反应堆（SMR）适应海上船舶，尤其是大型船舶的要求。
ABB在系统集成以及配电、控制和自动化技术方面拥有专业优势，这对于确保SMR作为船载解决方案成功部署至关重要。
ABB船舶与港口事业部总裁Juha Koskela介绍说：“小型模 块化反应堆(SMR)在推动脱碳方面潜力巨大，与Blykalla的合作将提升其在海事应用中的可行性。下一代SMR将助力创新船舶设计，有助于减少排放，这标志着航运脱碳进程迈出重要一步。
链接：
https://www.ccnta.cn/article/21779.html
美国银行研究院9月11日发布专题报告《The road ahead: The future of autonomous vehicles》，判断自动驾驶在硬件成本降低和生成式AI应用的推动下进入加速期，正由“规则驱动的 AV1.0”迈向“端到端的AV2.0”。报告强调，自动驾驶应用不止 乘用车，货运、公交及产业车辆共同驱动到2040年潜在1.2万亿美元市场，并有望缓解全球司机短缺。
报告梳理商业化脉络：全球已出现120余个机器人出租车与自动穿梭巴士部署案例，覆盖32家企业，其中7个处于完全商业运营。随着规模化推进，机器人出租车硬件成本较以往机 型下降逾 50%；若去除司机成本，每英里费用可再降52%。百万辆车队有望释放约500亿美元“可计费里程”收入空间。向AV2.0演进对基础设施提出更高要求：单车6小时测试可产生32TB数据，50辆测试车三年累计将需逾 100PB 存储；为支撑 端到端模型训练与推理，数据中心算力需求或从约8,000片GPU提升至约80,000片量级。
安全与责任仍是落地关键。人类因素占道路交通事故约94%，自动驾驶被寄望带来新一轮安全提升，但责任可能由驾驶 人转向整车与软件供应商。当前公众态度谨慎，仅 13%的美国 成年人表示信任该技术，53%将安全列为首要顾虑。对行业而言，商业模式（资产重与轻）、车队利用率与城市监管节奏，将决定推进速度与盈利路径。
链接：
https://institute.bankofamerica.com/content/dam/transformation/autonomous-vehicle s.pdf
【1】中央网信办、国家发展改革委印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》。该《指引》强调“场景牵引”，聚焦政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策等高频需求推进应用。要求地市在 省级统一下推进，县级及以下原则复用上级算力与模型，探索“一地建设、多地多部门复用”，防止“模型孤岛”，并加强数据治理。 运行管理明确大模型“辅助型”定位，防范“数字形式主义”和 “幻觉”，建立全周期更新与安全责任制度，严格保密，避免敏感信息输入非涉密模型。
【2】高通高层表示：6G有望2028年大规模部署，智能体将取代手机成核心入口。与以往代际不同，将成为“智能化网络”——在边 缘设备与云端间实现更紧密的实时协同与低时延连接，为AI原生应用提供底层支撑。高通预测，随着6G与AI融合演进，“智能体（AI Agent）”将逐步取代手机成为核心入口，并将广泛嵌入耳机、眼镜、汽车等多终端形态，重塑人机交互与生态分工。
【3】人民网刊文称，国内车企加速布局“聚合智能”，从人形机器人到低空经济多点开花，竞逐新产业机遇。多方梳理显示，已有十余家整车与零部件企业通过投资、联合研发、孵化等路径入场低空经济，政策与资本有望推动从概念到应用的加速转化。
【4】通用汽车宣布取消下一代氢燃料电池研发项目，并放弃在底特律投资5500万美元建设独立氢燃料电池工厂，理由包括政策变化、基础设施薄弱及投资组合评估。通用将继续通过与本田的合作在布朗斯敦生产燃料电池，主要面向采矿、重卡等工业场景。业界认为，乘用氢燃料电池短期难见规模，但在备用电源与重载运输等领域仍具有应用潜力。
【5】iMOVE 澳大利亚启动“AI 赋能骑行安全与规划”项目，联手See.Sense、悉尼市与Surf Coast郡试点，部署400盏智能车灯协助采集数据，服务城市规划。采集的数据包括：刹车、偏摆与路面状态等行为数据，生成预测性风险评分，并提供设施改造前后对比与机器学习外推，助力骑行安全提升与“零伤亡/净零”目标。
