2026年4月23日，世界人工意识协会智慧交通专业委员会成立仪式在广州举行，活动同步纳入广东省智能交通协会会员代表大会议程。会上，世界人工意识协会向广东省智能交通协会授牌，并向广东省智能交通协会会长谢振东颁发世界人工意识协会智慧交通专业委员会主任聘书。来自智能交通、自主智能、人工智能治理与测评等领域的专家学者、企业代表及协会同仁出席活动，共同见证专委会成立。会议同期发布了《智慧交通高风险AI测评与治理白皮书（2026）》和《智慧交通人工意识发展倡议书》，为相关领域后续研究、应用与合作提供了重要参考。
当前，人工智能正在加快从技术突破走向产业应用，也越来越进入规则建设、场景验证和治理评估并行推进的新阶段。对于智慧交通这样一个高复杂度、高耦合、高安全要求的领域而言，行业关注重点正在从“更智能”进一步转向“更可靠、更可评估、更可审计、更可治理”。
在此背景下，智慧交通不仅是人工智能应用的重要领域，也是高风险AI场景中测评体系建设、治理机制完善、责任边界明确和社会信任形成的重要实践场景。无论是车路云一体化、自动驾驶协同、低空智能交通，还是交通应急处置、复杂交通网络协同优化，都对系统的安全性、稳定性、可解释性、透明性以及可持续治理能力提出了更高要求。
此次世界人工意识协会智慧交通专业委员会的成立，正是希望在前沿研究与现实应用之间搭建更具持续性和组织性的合作平台，推动智慧交通领域在测评、治理、审计、培训、试点和标准研究等方面形成更加系统的工作机制。
世界人工意识协会由国际专家学者、产业机构等于2023年共同发起成立，已连续举办三届世界人工意识大会，持续围绕以人为本的自主智能发展、治理、测评与应用等议题开展交流。
人工意识相关探索，代表了未来智能系统在感知、理解、决策、协同及意图约束等方面不断演进的前沿方向之一。对于智慧交通而言，这类研究的意义并不只在于提升系统“更像人”或“更智能”的能力，更重要的是为复杂自主系统在高风险场景下形成更加可靠、可评估、可审计、可治理的运行机制提供新视角和新工具。
在当前阶段，前沿探索如果要真正形成社会价值和行业价值，就必须进一步转化为现实能力建设。也就是说，人工意识可以保留为前沿旗帜，但现实工作重心需要进一步压实到高风险AI场景中的测评体系、治理机制、治理审计、教育培训、场景评估和试点示范等具体方向上。此次专委会成立及白皮书发布，正是这一思路在智慧交通领域的重要体现。
本次发布的《智慧交通高风险AI测评与治理白皮书（2026）》，聚焦智慧交通领域高风险AI应用面临的关键问题，围绕高风险场景识别、测评框架构建、治理机制完善、试点示范路径和人才能力建设等内容，提出了系统性建议。
白皮书强调，在智慧交通领域，未来工作的重点不仅在于提升智能化水平，更在于构建覆盖系统设计、测试、部署、运行和审计全过程的治理能力体系。围绕这一目标，白皮书提出应重点关注以下几个方面：
一是高风险场景识别与分级。
围绕车路云一体化、自动驾驶协同、低空智能交通、交通应急响应等重点方向，建立场景分类分级和风险识别框架，为测评与治理工作提供统一对象基础。
二是测评框架与关键指标建设。
面向高风险AI系统，围绕安全性、可靠性、可解释性、鲁棒性、可审计性、合规性和对齐性等维度，逐步形成更加可操作、可验证、可复用的评估方法体系。
三是治理机制与治理审计。
推动建立从开发、测试、部署、运行到事件报告、责任追溯、复盘改进的闭环机制，并探索引入第三方测评、治理审计和专题评估等机制，提升系统治理能力和行业治理透明度。
四是教育培训与人才能力建设。
高风险AI在智慧交通中的应用，不仅需要技术人才，也需要懂场景、懂测评、懂治理、懂规则的复合型人才。白皮书建议通过课程建设、案例库建设、专题研讨和能力培训等方式，逐步形成人才支撑体系。
五是试点示范与标准研究。
通过小切口、可验证、可复制的场景试点，推动理论研究、技术验证和应用需求协同联动，在实践中逐步积累经验，形成技术指南、团体标准、工作规范和合作机制。
在方法层面，白皮书提出，可结合 DIKWP（数据、信息、知识、智慧、意图）等方法探索，从数据治理、信息融合、知识规则、决策优化到意图约束等维度，为智慧交通领域高风险AI系统的测评与治理提供分析框架和评估视角。
其中，数据层关注采集质量、标签偏差、隐私保护与时空同步；信息层关注感知融合、态势识别和异常发现；知识层关注规则表达、知识约束和可解释性；智慧层关注决策优化、风险权衡和应急预判；意图层则强调目标约束、价值对齐、责任边界和审计追责。白皮书认为，这类方法的现实意义，不在于增加概念复杂度，而在于为高风险AI应用提供更加工程化、结构化、可审计的分析工具。
在成立仪式上，段玉聪表示，人工意识相关探索仍是未来自主智能发展的前沿方向之一，但面向智慧交通这样一个高复杂度、高耦合、高安全要求的应用场景，当前更重要的是把前沿研究进一步转化为现实能力建设，特别是在测评、治理、审计、培训和试点等方面形成可执行、可验证、可推广的方法体系。
他认为，专委会未来可重点围绕三个方面开展工作：
第一，围绕智慧交通高风险AI场景，推动技术框架、测评指标、治理审计和伦理规范研究。
通过面向场景的问题定义和评估框架建设，推动相关研究从概念讨论进一步走向方法落地和行业适配。
第二，聚焦车路云一体化、自动驾驶协同、低空智能交通等重点方向，推动“理论—技术—产业—试点”协同联动。
通过跨学科合作和小切口试点，形成从研究到验证、从验证到推广的闭环机制。
第三，依托世界人工意识协会的平台资源，加强国内外学术界、产业界和应用部门之间的交流合作。
推动相关成果共享、经验互鉴和规则对接，提升智慧交通领域在高风险AI测评与治理方向上的合作水平。
新受聘的世界人工意识协会智慧交通专业委员会主任、广东省智能交通协会会长谢振东表示，专委会成立后，将依托广东省智能交通协会的行业资源和组织基础，面向智慧交通发展中的实际需求，重点推进高风险AI场景下的测评体系研究、治理机制建设、场景示范、教育培训和成果转化，努力形成一批可落地、可复制、可推广的实践成果，为智慧交通高质量发展提供支撑。
他表示，智慧交通的发展已经进入更加注重系统可靠性和治理能力的新阶段。专委会将努力把前沿研究与行业需求更好结合起来，把交流平台建设与实际问题解决更好结合起来，把研究、试点、培训、标准和合作更好结合起来，推动专委会成为智慧交通领域高风险AI测评与治理能力建设的重要平台。
与会人士认为，此次专委会成立及两项成果发布，有助于推动人工智能相关研究力量与智慧交通产业资源进一步对接，回应行业在场景落地、标准研究、协同机制和治理能力建设等方面的现实需求。特别是在当前人工智能应用加快走向产业化和规则化并进的背景下，专委会的成立有望为智慧交通领域建立更加务实的合作机制和更具操作性的工作路径。
下一步，专委会将围绕白皮书提出的重点方向，持续推进交流合作、课题研究、试点示范、教育培训、治理审计和能力建设等工作，推动形成“研究—测评—治理—培训—试点”相互支撑的良性循环，促进智慧交通向更加安全、高效、便捷、可信的方向发展。