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）
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