3月28-29日，第二十六届中国高速公路信息化大会在合肥举行。大会期间，腾讯联合中国公路学会举办"高速公路高精度数字底座构建"主题论坛，在业内首次提出"分布式云+公路操作系统"数字底座方案，积极参与推动国家智慧公路发展战略落地。

会上，腾讯与交通运输部路网监测与应急处置中心签订战略合作协议，双方将在"一张图"建设、高精度路径拟合产品研发、视频数据分析等方面开展合作。

近年来，公路行业把科技创新作为发展第一动力，推动实体公路与信息技术深度融合，围绕创新驱动发展战略，推动新质生产力加快形成，支撑经济社会高质量发展。从2018年，交通运输部组织九省市率先开展智慧公路建设试点以来，至今绝大部分省市都开展了智慧高速建设。

与此同时，智慧高速的发展也面临多重挑战，例如数据互联互通和业务协同的问题始终没得到解决，当前的数据精度无法满足高质量的建管养运需求，智慧高速应用创新难以及重复建设等问题。

基于以上行业背景和痛点需求，腾讯发布了高速公路高精度数字底座解决方案。该方案率先在行业内提出了"分布式云+公路操作系统"的核心架构，并部署AI、数字孪生、高精度地图、C端触达等能力，以此打通数据壁垒，推动资源共享，辅助AI决策更精准，支撑创新应用快速迭代上线，助力高速公路高质量发展。

腾讯在"分布式云+公路操作系统"的框架内部署数字孪生、高精度地图等能力，考虑了基础设施、运行状态、运行环境和管控措施的高精度数字化表达问题，而基于这些高精度基础数据输入的AI，可以保证交通仿真结果的精度，据此制定的数字决策和分级诱导方案亦可具备更加精准、精细的特性。

腾讯高速公路高精度数字底座方案

腾讯智慧交通副总裁施雪松对观察者网表示，国情的不同，会导致发达国家的高速公路和中国高速公路面临的问题不同。他举例道，以年为时间单位，可以看到中国交通的"潮汐现象"是非常明显的：一到黄金周，某个方向就会非常拥堵。这些现实问题，也正是公路领域科技创新可以发力的方向。

美国的高速公路，有些分布在荒郊野外，甚至没有护栏，只有路牌，但是美国的高速公路出口命名可能非常简单，而且出口多，驾驶员相对轻松。然而，中国道路的出口命名很复杂，中国司机在驾驶的时候信息负荷很大，开车容易紧张。在美国，高速可能不需要太多智慧化的设施去支持。但在中国情况可能就不一样。

施雪松表示，日本人口和车辆密度比较高，和中国很接近，但是日本和中国也存在不同：日本高速公路情报板的信息很实用、很简单明了；中国很多地方的情报板依然比较复杂，"写很长一段话，司机还没有看清就开过去了"。在施雪松看来，中国的高速公路要发展，势必要解决这些问题。

施雪松认为，国情差异导致各国对公路智慧化建设需求不同，国内值得进行更多思考和尝试。

在腾讯智慧交通副总裁李学朝看来，大模型和AI技术的发展，正为公路数字化带来良机。

李学朝对观察者网表示，"对于交通这个垂类，我们也在探索。我们有了算力、有了云，还有各种数据--感知的数据、实践的数据、建设的数据等。当我们把它们都积累起来以后，那么未来不管是在普通的运营、管理还是维护环节，都可以去使用大模型能力，并对整体进行优化升级。"

"目前来看，今年还是以尝试为主"，李学朝称，相信会有更多企业在交通领域进行更为深入的探索。

腾讯智慧交通副总裁 李学朝

李学朝表示，腾讯将继续做好交通行业的数字化助手，夯实AI、云和图的能力，构建高精度、高性能的计算、存储、网络等基础设施，打造连接软硬件和服务的操作系统，为公路智慧化发展提供坚实的数字底座，并与生态伙伴充分的协同，加速数字技术的场景化应用，共同为用户创造安全、高效、创新、可持续的出行服务新模式。

（受访者发言系录音整理，未经本人审订）