近日，作为国内领先的基础软件与AI供应商，宝兰德受邀出席并深度参与交通运输论坛，售前技术总监贺密发表《数智驱动：交通产业的AI进化与革新——企业AI Agent全域赋能实践》的主题演讲，分享宝兰德在交通领域的AI技术创新与落地成果，并从政策红利、技术突破与市场需求三大维度，剖析AI技术在交通产业转型升级中的核心价值。
政策红利：顶层设计驱动交通产业智能化跃迁
在“数字中国”与“交通强国”战略的双重驱动下，智慧交通已成为国家新型基础设施建设的核心领域。近年来，从《国家综合立体交通网规划纲要》到《交通运输领域新型基础设施建设行动方案（2021—2025年）》，政策层面持续明确智能交通的发展方向，鼓励车路协同、自动驾驶、交通大数据等技术的规模化应用。上海作为首批智慧城市与智能网联汽车协同发展试点城市，更通过专项补贴、测试区建设等举措，加速新技术落地。
贺密在演讲中指出，政策红利为交通产业智能化转型提供了系统性支撑。以车路协同为例，北京、深圳等试点城市通过实时数据交互优化信号灯控制，拥堵率降低超20%；雄安新区规划全域感知网络，实现交通流量“秒级响应”，预计碳排放将降低15%。宝兰德依托政策导向，深度参与交通产业信创生态建设，为管理部门、运输企业及公众提供全链条AI解决方案，助力政策目标高效落地。
技术突破：AI Agent重构交通产业底层逻辑
技术是智慧交通发展的核心驱动力。贺密在演讲中提到，交通行业用户在智能化转型中存在日常管理维护的多重痛点：知识查询耗时长、准确率低的效率瓶颈；安全规范执行偏差；隐患发现依赖人力等。
针对此类“疑难杂症”，宝兰德提出以AI Agent重构交通产业底层逻辑，实现业务能力的提速、降本、增效。在通往AGI的征途上，Al Agent正逐渐成为探索的核心路径。大模型在全球范围内掀起了一场技术革新的浪潮，但随着时间的推移，大模型的一些局限性开始显现，要达到真正的通用智能仍需克服重重困难。因此，AI Agent作为新的研究方向，开始受到越来越多的关注。
他提出，简化任务执行，拓宽大模型应用范围和AI Agent深耕垂直行业的实现路径。同时展示了宝兰德“企业AI Agent全域赋能”的解决方案，即通过大模型、智能体等技术的深度融合，RAG实现路线、Text2SQL实现路线、多模态实现路线以及便捷的交互方式，实现交通行业用户的全场景智能化升级。
宝兰德的AI Agent解决方案涵括制度问答助手、智能问数助手、安全检查任务提醒、安全隐患随手拍等丰富应用场景，贺密强调，“AI Agent不是单一技术，而是‘平台+场景+生态’的融合体。宝兰德的技术优势在于将国产化基础软件与行业场景深度结合，确保技术自主可控的同时，快速响应客户需求。”
市场需求：从“规模扩张”到“价值创造”的转型契机
随着城镇化进程加速与交通拥堵问题加剧，市场对智慧交通的需求已从单一设备部署转向系统化解决方案。数据显示，2022年中国智慧交通市场规模达5000亿元，预计2025年将突破8000亿元。其中，城市智能交通占据最大份额，高速公路智能交通、车路协同等领域亦呈现爆发式增长。
活动现场，宝兰德展台吸引了众多交通行业客户、专家的关注。工作人员通过案例演示、技术讲解，展示了宝兰德解决方案在多场景的落地成果。
同时，宝兰德在论坛现场展台与客户交流时发现，交通行业正面临效率提升、成本优化、服务升级的迫切需求，市场需求正呈现效率优先、安全刚需、低碳转型等行业趋势。宝兰德针对市场需求，推出“AI+交通”全栈解决方案，覆盖智慧地铁、智慧高速、智慧港口等场景，为更多交通行业客户数智化转型助力。
以信创为基，共筑交通产业智能未来
在政策红利、技术突破与市场需求的共同驱动下，智慧交通正迎来黄金发展期。宝兰德作为信创产业的核心参与者，将持续深化AI Agent技术在交通领域的应用，与产业链伙伴共建开放生态，推动交通产业向“安全、高效、低碳”方向升级，为数字中国建设注入新动能。
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