央企在数字化转型和AI理论研究和应用创新中处于领先地位，对于地方国企、软件公司探索AI建设路径有非常强的借鉴意义。

本文根据中交专家公开演讲整理。

伴随生成式人工智能技术的加速演进，中交集团按照国家、行业对人工智能发展要求，在推进数字化转型发展中，将发展人工智能放在全局工作中统筹谋划，启动“AI+“三年行动，推动人工智能技术与公司核心主业融合赋能，全面支撑公司打造“科技型、管理型、质量型”世界一流企业。

一、总体架构

中交集团锚定“数字中交”一个愿景目标，实施四项重点任务、坚持五项基本原则、强化六项保障措施(即架构)，围绕中交主业加快布局和发展人工智能产业，推动产业链上下游企业联合创新、资源共享和“1456”产融结合，引领交通基建行业人工智能产业快速发展。

1个“数字中交”愿景目标：构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态，助推公司高质量发展

4项重点任务：打造一批“愿用”的人工智能典型场景；建设一套“好用”的人工智能技术底座；建设一个“易用”的交建智算云平台；营造一个“共赢”的人工智能发展生态

5项基本原则：统筹谋划、系统推进；需求牵引、实效优先；分步实施、稳中求进；自主可控、创新驱动；开放合作、生态发展

6项保障措施：专项研究、组织领导、宣传引导、考核督导、资金支持、示范引领。

二、发展目标

通过开展“AI+”三年行动，到2026年底，公司从人工智能跟随发展型央企行列迈入应用领先型央企行列，围绕企业管理和核心主业打造形成一批行业标杆性AI应用场景，发布交通基建行业大模型，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的人工智能赋能传统产业生态，锻造形成公司在人工智能时代核心竞争力。

1.内控管理智能高效

基于生成式AI的公文自动生成，会议纪要智能总结，投资/市场/生产运营等分析报告智能生成等场盟应用得到广泛推广；

合同、财务、三链、审计及安监等基于机器学习的智能化分析能力进一步增强，公司数字化管理效率得到显著提升。

2.底座平台统筹集约

统筹构造一套“好用”的人工智能支撑底座，集约化建造公有云训练、私有云推理的混合架构智算云平台，面向全公司提供样本管理、模型共享、集中训推、算力资源服务；

牵头发布交通基建行业大模型，推出一批具有自主产权的人工智能技术、平台和产品，引领行业发展。

3.产业生产数字转型

围绕基础设施建设智能设计、智能建造、智能运养核心环节，依托集团承接的重大工程项目，打造不少于20项的“AI+生产提质”标杆性应用场景，推进传统产业数字转型、智能升级、融合创新。

4.产业生态聚力创新

主导发布一批标准、培育一批人才创新团队、开放一批应用场景、牵头成立行业人工智能产业发展创新联盟、培育一批人工智能“专精特新”标杆企业。

推动公司成为推动人工智能深度赋能传统产业升级的中坚力量。

三、基本原则

1.坚持统筹谋划系统推进

在公司“数字中交”整体发展框架体系下：

一是统筹人工智能发展技术路线和算力资源；

二是统建“AI+管理提效”应用场景；

三是积极开展“AI+生产提质”应用场景试点。

2.坚持需求牵引实效优先

一是围绕公司核心主业从管理提效、生产提质两方面系统梳理人工智能应用场景，摸清、找准人工智能应用场景需求。

二是坚决摒弃杜绝“为技术而技术”的盲目追求，聚焦于解决实际业务问题，确保每一项人工智能应用建设都能转化为推动业务发展的实质力量。

3.坚持分步实施稳中求进

一是采取“场景引领试点探索，敏捷迭代，渐进推广”的实施策略。率先选取见效快、应用范围广技术成熟度高的场景进行试点建设。

二是适时优化发展策略，分阶段、有重点地推进人工智能建设，确保人工智能科学健康、高速发展。

4.坚持自主可控创新驱动

一是强化科技攻关，研发一批具有自主知识产权的人工智能平台和产品、技术。

二是在算力芯片、模型框架等关键领域，优先考虑国产化设备的应用，确保国产化水平不仅满足国资委对人工智能建设的基本要求，更要力争达到更高标准。

5.坚持开放合作生态发展

一是发起并推动成立交通基建领域人工智能产业创新联盟，在技术研发、场景创新、标准制定、产业培育等方面开展全面深入交流合作。

二是构建起以公司为核心，联动上下游、覆盖全行业的人工智能产业生态圈，共同推动交通基建的数字转型、智能升级、融合创新发展。

四、重点任务

1.打造一批“愿用”的人工智能典型场景

围绕职能管理、业务决策、决策引导三大管理领域，以及交通基础设施建设智能设计、智能建造、智能运养核心环节，依托集团承接的重大工程项目开展人工智能典型场景的应用探索，率先建设和打造一批示范性强、显示度高、带动性广的标杆性应用场景。（管理提效和生产提质）

2.构造一套“好用”的人工智能技术底座

重点建设人工智能三大中心一“模型中心”和“训推中心”，构建基于智能体的信息系统技术“样本中心”应用体系，在典型场景应用中实现“好用小模型，用好大模型”。

1）构建多模态优质样本中心

围绕人工智能算法训练样本数据“采、存、管、研、用”等环节，构建多模态优质样本中心。基于公司数据湖建设、数据治理工作基础，进一步提炼能够用于人工智能训练的数据资源，汇聚形成高质量的数据集

2）打造人工智能模型中心

围绕“AI+管理捉效”“A1+生产提质”关键应用场景，研发全面且高效的人工智能模型算法库，致力于提供全面有效的决策式和生成式人工智能能力支撑。模型中心将极型进行统一纳、评估、共享和转换，支持对平台自训练模型、第三方模型和镜像的管理和复用。

3）建设人工智能训推中心

提供人工智能决策式和生成式模型构建、训练、评估、推理、使能的全链条全生命周期开发工具。

3.建造一个“易用”的交建智算云平台

基于交建云整体框架，建设交建智算云平台，采用公司统建模式提供人工智能算力资源。当前以公有云算力租赁为主,同步开展私有云智算资源池的选址，按需建设推理算力资源，形成公有云训练、私有云推理的混合架构的智算云平台。

4.营造一个“共赢”的人工智能发展生态

发挥公司场景规模产业资源优势，通过标准引领、场景开放、人才引育、联盟创建、企业培育等多种形式带动产业上下游企业联合创新、资源共享和产融结合，打造具有行业影响力的人工智能产业生态。

牵头发布一批引领交通行业人工智能标准

培养一支懂行业的人工智能人才创新团队

开放一批交通基建行业人工智能应用场景

培育一批人工智能“专精特新”标杆企业

牵头成立行业人工智能产业

打造“共商共建共享”内部协同发展生态发展创新联盟。