第1章：AI交通大模型综述与产业界定

1.1 产业综述

1.1.1 产业界定

1.1.2 主要类型

1.1.3 所处行业

1.1.4 产业监管

1.2 产业画像

1.2.1 产业链结构

1.2.2 产业链生态图谱

1.2.3 产业链区域热力图

1.3 研究说明

1.3.1 权威数据来源

1.3.2 研究方法与统计标准

第2章：中国AI交通大模型发展现状与规模体量

2.1 中国AI大模型产业发展现状

2.1.1 发展历程

2.1.2 数量与备案情况

2.1.3 参数规模

2.1.4 商业模式概览

2.2 行业发展驱动因素分析

2.2.1 政策驱动因素

2.2.2 需求驱动因素

2.3 行业需求主体及特征

2.3.1 行业主要需求主体及格局

2.3.2 不同主体需求特征

2.4 大模型开发与应用分析

2.4.1 开发流程

2.4.2 应用场景地图

2.4.3 技术选型

2.5 大模型数量与名单

2.5.1 交通大模型数量

2.5.2 代表性交通大模型名单

2.6 行业市场规模分析

2.6.1 中国智能交通市场规模

2.6.2 中国AI交通大模型市场规模

2.7 行业竞争格局

2.7.1 竞争要素

2.7.2 竞争格局

2.7.3 主要厂商竞争力评价

2.8 产业发展痛点

2.8.1 交通高质量语料与知识库标准缺失

2.8.2 幻觉、可解释性与安全合规风险

2.8.3 数据共建共享与跨部门协同机制不足

第3章：AI交通大模型技术架构与关键能力

3.1 大模型开发步骤与基础架构

3.1.1 Transformer / 预训练 / 指令微调 / RLHF

3.1.2 工程化（数据工程 / 模型调优 / 压缩 / 部署）

3.2 交通大模型平台支撑能力

3.3 关键基础能力—算力市场分析

3.3.1 算力需求测算

3.3.2 AI芯片

3.3.3 AI服务器与智算中心

3.3.4 算力部署路径

3.4 关键基础能力—数据市场分析

3.4.1 交通数据集

3.4.2 数据API与数据治理

3.4.3 训练 / 推理数据开发

3.5 关键基础能力—AI基础软件市场分析

3.5.1 机器学习框架

3.5.2 训练与部署平台

3.5.3 数据处理 / 优化工具

3.6 交通专属能力构建

3.6.1 交通知识图谱与领域对齐

3.6.2 多模态感知（视觉 / 雷达 / 视频）

3.6.3 时空预测与仿真推演

3.6.4 车路云一体化协同推理

第4章：中国AI交通大模型企业梳理与竞争力分析

4.1 企业梳理与对比

4.2 企业案例分析

4.2.1 百度 Apollo -文心交通

（1）模型基本信息

（2）核心技术及功能实现

（3）应用场景

（4）最新进展

4.2.2 阿里云 -千方科技

4.2.3 华为-盘古 · 车路云

4.2.4 商汤科技

4.2.5 海信网络科技

4.2.6 佳都科技

第5章：AI交通大模型产业投融资与并购重组分析

5.1 产业投融资概况

5.2 产业投资主体剖析

5.3 重大并购与重组目的剖析

5.4 投融资趋势研判

第6章：AI交通大模型招投标与项目采购分析

6.1 近三年招投标规模分析

6.2 近三年中标项目特征分析

6.3 近三年招标主体分析

第7章：AI交通大模型区域布局与重点区域分析

7.1 产业集聚格局

7.2 国家级示范区与试点分布

7.3 重点区域产业发展对比

第8章：AI交通大模型产业链全景及细分市场分析

8.1 产业链全景

8.2 落地场景及产品服务

8.2.1 城市交通信号管控与缓堵（智慧信控）

8.2.2 车路云一体化与自动驾驶赋能

8.2.3 智慧公交与轨交

8.2.4 智慧物流与货运调度

8.2.5 智慧停车

8.2.6 出行即服务（MaaS）与公众出行助手

8.2.7 交通执法与应急处置

8.3 细分场景AI交通大模型需求潜力剖析

8.3.1 城市交通场景需求潜力剖析

（1）需求特征场景需求潜力剖析

（2）市场现状场景需求潜力剖析

（3）需求潜力场景需求潜力剖析

8.3.2 公路场景需求潜力剖析

8.3.3 铁路场景需求潜力剖析

8.3.4 水运 / 港口场景需求潜力剖析

8.3.5 民航 / 机场场景需求潜力剖析

8.3.6 物流快递场景需求潜力剖析

第9章：AI交通大模型政策环境、宏观影响与发展潜力

9.1 产业政策汇总与解读

9.2 PEST分析

9.2.1 技术环境

9.2.2 经济环境

9.2.3 社会环境

9.2.4 政策环境

9.3 SWOT分析

9.4 发展潜力评估

9.5 未来关键增长点

9.6 发展前景预测

9.7 发展趋势洞悉

第10章：AI交通大模型产业投资机会与策略建议

10.1 投资风险预警与应对

10.2 投资机会分析

10.2.1 产业链薄弱环节

10.2.2 细分场景机会

10.2.3 区域市场机会

10.3 投资价值评估

10.4 投资策略建议

10.5 可持续发展建议

图表1：AI交通大模型产业链结构

图表2：AI交通大模型产业链生态图谱

图表3：AI交通大模型产业链区域区域格局

图表4：本报告权威数据来源

图表5：本报告研究统计方法

图表6：中国AI大模型发展历程

图表7：截至2026年全球AI大模型分布情况（按领域）（单位：个）

图表8：2023-2026年中国AI大模型备案数量（单位：个）

图表9：截至2026年中国AI交通大模型名单汇总

图表10：截至2026年中国AI交通大模型场景分布

图表11：2018-2023年中国智慧交通市场规模测算（单位：亿元）

图表12：2023-2026年中国AI交通大模型市场规模测算（单位：亿元）

图表13：2026年中国AI交通大模型中标情况（单位：%）

图表14：2026年中国AI交通大模型中标时间分析（单位：个，万元）

图表15：中国AI交通大模型招投标项目的分类

图表16：2026年中国AI交通大模型中标项目类别分析（单位：个，万元）

图表17：2026年中国AI交通大模型中标厂商TOP3（单位：个，%）

图表18：2026年中国AI交通大模型招标主体分析（单位：%）

图表19：2026年中国AI交通大模型中标金额TOP4项目（单位：万元）

图表20：中国AI交通大模型竞争要素

图表21：2026年中国AI交通大模型行业市场份额-中标数量（单位：%）

图表22：2026年中国AI交通大模型行业市场集中度（单位：%）

图表23：中国人工智能行业大模型企业竞争力评价指标体系

图表24：AI大模型开发步骤

图表25：大模型基础架构

图表26：BERT和GPT架构

图表27：前馈神经网络MLP

图表28：卷积神经网络CNN

图表29：卷积神经网络CNN

图表30：AI大模型工程化

图表31：AI交通大模型自建算力路径

图表32：AI交通大模型算力混合部署路径

图表33：AI辅助交通解决方案分析

图表34：百度 Apollo -文心交通模型基本信息

图表35：满运大模型基本信息

图表36：盘古大模型基本信息

图表37：商汤日日新SenseNova大模型基本信息

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