2026年6月，第十屆世界交通運輸大會在天津啟幕，“AI+交通運輸”成為核心主題。同一時間，北京19個路口上線的AI紅綠燈，讓整體車速提升約21%，擁堵指數(shù)下降19%。而在更早之前，交通運輸部等七部委印發(fā)的《關于“人工智能＋交通運輸”的實施意見》，已經(jīng)明確了2027年AI在交通典型場景廣泛應用、2030年深度融入行業(yè)的目標。

AI不是未來，而是現(xiàn)在。

作為一名交通行業(yè)的從業(yè)者，你或許正在經(jīng)歷這樣的日常：曾經(jīng)需要跑斷腿的現(xiàn)場調(diào)研，現(xiàn)在無人機飛一圈就能完成；曾經(jīng)需要加班熬夜寫的配時方案，AI幾十秒就能生成好幾版。便利之余，你是否也有一絲不安——當AI能做越來越多的事，我還能做什么？

一、先看清現(xiàn)實：AI正在改寫哪些崗位？

AI對交通崗位的沖擊不是“一刀切”，而是呈現(xiàn)場景差異化的滲透特征。

最先被沖擊的，是那些重復性、規(guī)則性的崗位。 高速收費員首當其沖——ETC普及率已達98.5%，該崗位較2019年減少76%?；A客服和調(diào)度員同樣面臨挑戰(zhàn)：AI客服可處理92%的重復咨詢，外呼成本僅為人工的十分之一；AI調(diào)度系統(tǒng)已覆蓋深圳95%的公交線路。同城配送領域，預計2026年一二線城市無人配送車覆蓋率將超60%。

接下來，沖擊將向更核心的駕駛崗位蔓延。 自動駕駛卡車已在高速場景實現(xiàn)“無人跟車”運營，測試里程突破5000萬公里。百度蘿卜快跑已在15個城市落地，有預測顯示到2030年中國網(wǎng)約車和出租車司機數(shù)量可能從1000萬降至200萬以下。

但與此同時，新的機會也在生長。 人力資源社會保障部公布的新職業(yè)中，有17個與人工智能直接相關，智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試員、智能網(wǎng)聯(lián)汽車裝調(diào)運維員等新職業(yè)赫然在列。2025年1至8月，AI相關崗位需求同比增速超過100%。研究指出，人工智能對就業(yè)崗位的替代效應有限，正以前所未有的力度改變就業(yè)結(jié)構(gòu)，催生和創(chuàng)造大量“新質(zhì)就業(yè)”。

崗位在消失，崗位也在誕生。關鍵不在于AI會不會取代你，而在于你能不能成為“會用AI的人”。

二、比學會用AI更重要的：想清楚“要什么”

有一位交通工程師對著AI說：“幫我優(yōu)化這個路口的信號配時?！眱H僅一秒鐘，幾份配時方案躍然屏上。接下來，他陷入了一種困境——看起來都差不多，該選哪個？這時他忽然意識到：自己連“什么是好”的標準都還沒搞清楚。

這就是AI時代交通人面臨的深層挑戰(zhàn)。

在交通領域，你問AI“怎么讓車跑得更快”，它能給出從綠波協(xié)調(diào)到匝道調(diào)節(jié)的“完美”方案。但你真的要用這個方案嗎？你是否應該追問：我們真的需要所有車都跑得更快嗎？有沖突時誰該妥協(xié)讓步？

目標比答案昂貴一萬倍。 人與AI協(xié)同的模式，絕對不應該是“我來問，你來答”——那是搜索引擎時代的舊模式。面對AI，應該變成 “我定目標，你給方案” 。

但問題恰恰在于：交通工程是一個“要什么”極難說清的領域。

舉個例子：一條城市主干道，你讓AI做綠波優(yōu)化。數(shù)據(jù)上看，車輛平均延誤明顯降低，車速顯著提升。但問題來了——如果你的目標是“車輛平均延誤最小”，與10輛小汽車里的10個人相比，一輛因?？空军c無法享受綠波紅利的公交車里的20個人，就活該被犧牲嗎？AI不會在乎，因為你在目標里寫的是“全網(wǎng)平均車輛延誤最小”，而不是“每個人的平均延誤最小”。

算法不會生成目標函數(shù)。它只會忠實地、無情地，把你寫在目標函數(shù)里的那套價值排序，執(zhí)行到底。

這就是交通人無法被AI替代的根本原因——在效率與公平之間如何取舍，是否應該讓最脆弱的出行者——過街的老人、放學的孩子——獲得一點“額外照護”，這些問題不是算法能回答的。它們需要人的判斷、人的價值觀、人的溫度。

三、交通人的新角色：從“操作者”到“定義者”

AI時代，交通人的角色正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。

過去，交通人是“操作者”—— 手動計算流量、逐條調(diào)整配時、現(xiàn)場指揮調(diào)度。工作內(nèi)容是執(zhí)行，核心競爭力是經(jīng)驗和熟練度。

現(xiàn)在和未來，交通人要成為“定義者”—— 定義什么是對的目標、什么是好的方案、什么是公平的規(guī)則。工作內(nèi)容是提問、判斷和決策，核心競爭力是系統(tǒng)思維、價值判斷和跨界整合能力。

就像四川成仁高速的收費員，過去一個人解決一個車道的問題；如今，機器人解決常規(guī)問題，收費員轉(zhuǎn)為“云控員”，處理特殊問題，操作無人機快速處置事故。崗位沒變“人”，但人的工作內(nèi)容徹底變了——從重復勞動變成了異常處理和智能管理。

又像寧夏交建這樣的傳統(tǒng)企業(yè)，主動擁抱AI轉(zhuǎn)型后發(fā)現(xiàn)：既懂修路架橋業(yè)務、又懂AI技術的團隊，是轉(zhuǎn)型成功的關鍵。而這類人才在市場上極其稀缺，需要企業(yè)自己培養(yǎng)。

這給所有交通人指明了一個方向：不必人人都去學寫代碼，但人人都需要懂AI能做什么、不能做什么，以及如何用AI更好地完成自己的工作。

四、給交通人的三條建議

1. 從“怕被替代”轉(zhuǎn)向“主動擁抱”

焦慮改變不了趨勢，行動才能。2025年七部門印發(fā)的《實施意見》已經(jīng)明確提出，要“培育一批新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)”。廣東省更是出臺了14條舉措，布局智慧公路、軌道交通、智慧港航、低空經(jīng)濟、智能網(wǎng)聯(lián)汽車等多個賽道。這些新賽道都需要大量既懂交通又懂技術的復合型人才。

2. 升級能力結(jié)構(gòu)：從“會操作”到“會思考”

人的能力需要從“會操作”轉(zhuǎn)向“會思考”——提高自己的溝通協(xié)調(diào)能力、系統(tǒng)思維能力、價值判斷能力。具體來說：

學會提問：AI能給出答案，但好問題需要人來提。你能不能用AI之前，先想清楚“我要解決什么問題”“什么算是好方案”？

學會判斷：AI給了十個方案，你能不能分辨哪個最適合當前場景？這需要你對業(yè)務有深刻理解。

學會協(xié)同：未來的人機協(xié)同不是“人指揮機器”，而是“人和機器共同工作”。你需要理解AI的邊界在哪里，什么時候該交給AI，什么時候該自己上。

3. 建立終身學習的習慣

AI技術迭代的速度遠超以往任何時代。今天的大模型，明天可能就被更強的模型取代。交通行業(yè)的知識體系也在快速更新——北航等高校已經(jīng)設立了“智能交通”和“智能交通基礎設施”兩個新專業(yè)方向。終身學習不再是加分項，而是生存項。

五、寫在最后

回到開頭那個問題：AI時代，交通人該如何自處？

我的回答是：不必慌張，也不必抗拒。 AI不會替代交通人，但會用AI的交通人會替代不會用AI的交通人。

交通行業(yè)從來就不是一個“純技術”的行業(yè)。路是給人修的，車是給人開的，交通系統(tǒng)服務的終點永遠是人。 AI可以算得比人快、比人準，但它算不出“公平”的分量，也算不出“溫度”的價值。

這些，恰恰是交通人不可替代的底氣。

答案交給AI，問題留給自己。 當你能提出AI想不到的問題、定義AI做不到的目標、守護AI算不出的價值時，你就永遠不會被替代。

AI時代不是交通人的黃昏，而是交通人重新定義自己的黎明。