摘要：国家级顶层设计落地《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》发布：七部门联合明确到2027年实现人工智能在交通领域典型场景广泛应用，2030年关键核心技术自主可控，形成智能综合立体交通网。目标量化：2027年前建成综合交通运输大模型体系，普及智能体应用；2030
人工智能+交通运输政策落地利好消息及受益板块分析（2025年9月28日）
一、政策核心利好消息
国家级顶层设计落地《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》发布：七部门联合明确到2027年实现人工智能在交通领域典型场景广泛应用，2030年关键核心技术自主可控，形成智能综合立体交通网。 目标量化：2027年前建成综合交通运输大模型体系，普及智能体应用；2030年智慧交通与物流核心技术全球领先，培育新业态。关键技术突破方向明确动态场景感知与自主决策：突破复杂环境下的多模态感知、高精度定位、群智协同技术，支撑自动驾驶与智能调度。 智能装备升级：推动智能驾驶系统、智慧列车、智能船舶等研发，加速国产替代（如激光雷达、AI芯片）。场景应用全面铺开组合辅助驾驶：支持京津冀、长三角等地推进L3/L4级自动驾驶示范，探索车路云协同感知设备布局。 智慧铁路：研发具身智能列车，推广自感知、自修复的智能运维系统，优化列车调度与供电。 智慧航运：推广船舶自主航行系统，建设“数据大脑”综合管理系统，推动内河货运船舶无人化。 低空经济：鼓励无人机物流、新型航空器应用，促进低空运输网络建设。基础设施与数据支撑强化算力网络建设：依托高速公路、港口等布局算力节点，推动5G+卫星通信融合网络覆盖。 数据要素流通：建设国家级交通大数据中心，推动公共数据与企业数据融合，支撑AI模型训练。产业生态与治理完善联盟与标准制定：成立交通大模型创新与产业联盟，制定车路云一体化标准体系，推动跨区域互认。 安全与伦理机制：建立AI应用安全分级管理，完善算法与数据风险防控，规范伦理审查。二、受益核心板块及标的
智能驾驶与车路协同核心标的： 德赛西威：智能座舱与域控制器龙头，适配L4级自动驾驶方案。 中科创达：车载操作系统与AI算法供应商，合作高通布局智能汽车。 逻辑：政策推动L3级车型准入，车路云一体化试点扩容，车载感知与决策需求激增。智慧铁路与轨道交通核心标的： 中国中车：智能列车装备制造商，研发自感知、自修复技术。 思维列控：列车控制系统龙头，受益于智能调度与运维升级。 逻辑：政策明确铁路装备智能化升级，智能驾驶与群控系统需求增长。智慧航运与港口自动化核心标的： 中远海控：全球航运龙头，布局智能船舶与自动化码头。 青岛港：全自动化集装箱码头运营商，技术输出至海外项目。 逻辑：内河船舶自主航行试点启动，港口无人化装卸设备需求提升。低空物流与无人机核心标的： 亿航智能（EH.US）：载人/物流无人机制造商，获大湾区低空物流航线资质。 航天彩虹：工业无人机龙头，拓展巡检与物流场景。 逻辑：政策鼓励低空运输网络建设，无人机配送与巡检商业化加速。交通AI算力与数据服务核心标的： 浪潮信息：AI服务器供应商，支撑交通大模型训练。 数据港：数据中心服务商，为交通数据存储与处理提供基础设施。 逻辑：政策强化算力与数据要素保障，AI模型训练需求爆发。三、政策催化下的投资逻辑
短期关注示范项目落地： 重点跟踪京津冀、长三角、成渝等区域的智能网联汽车测试区扩容（如武汉、杭州已开放55条无人机航线）。 关注港口自动化改造（如青岛港全自动化码头二期）和智慧矿山（鄂尔多斯矿用车无人化）项目。中长期布局核心技术赛道： 车路云一体化：路侧感知设备（激光雷达、摄像头）与云控平台（华为、百度）需求增长。 国产替代：自动驾驶芯片（地平线、黑芝麻）、高精度地图（四维图新）等环节受益。风险提示： 技术迭代风险：L4级自动驾驶商业化进度可能低于预期。 政策执行差异：地方试点推进力度不一，部分领域标准尚未统一。四、操作策略
配置策略： 短期（1-3个月）：聚焦政策明确受益的智能驾驶板块的标的。 中长期（6-12个月）：布局低空经济、交通AI算力等成长赛道的标的。仓位管理：科技板块配置比例不超过总仓位的30%，均衡分散至硬件（设备/芯片）与应用（物流/出行）两端。来源：天际流星Mj
