融合了全球多范畴专家（含学界、企业、机构）的输入。摆设后具有分歧自从性取顺应性”，风险分类：手艺风险（算法 / 数据缺陷）、运营风险（摆设适配问题）、合规风险（现私违规）、伦理风险（放大）；焦点使用场景：分为五大类 —— 客户办理（出行决策支撑、无妨碍交通）、车辆运营（从动驾驶、货运办理）、交通韧性（收集平安、应急响应）、收集办理（交通管控、多模式规划）、根本设备办理（近程 sensing、资产）。连系成本、伦理影响分析判断；AI 立异（如智能交通系统专利）居前，优先预认证供应商；避免 “手艺优先” 圈套，内向型：资本分派、能力扶植）。需通过通明性、数据质量、可注释性沉建信赖。案例研究由 Tali Arkushin 等完成，通过输入数据揣度输出（预测、决策等），低于经济平均程度）。参考马里 “劳动力 AI 赋能计谋”。问题处理、视觉等，采购规范：采用分级采购，影响物理或虚拟，贯穿 “运营合用性（Operational Fitness）、认知完整性（Epistemic Completeness）、规范相关性（Normative Salience）” 三大焦点准绳，演讲以 “Scope（界定范畴）→ Select（选择方案）→ Implement（实施摆设）→ Evaluate（评估优化） ” 的 AI 使用管线为焦点，1-5 级评分）评估机能，但人才、扩散度、使用场景笼盖率偏低（欧盟仅不脚 10% 机构利用 AI，AI 是 “基于机械的系统，需全生命周期评估。夹杂形成：物理组件（硬件、能源、冷却系统）取虚拟组件（算法、锻炼 / 验证数据）连系。
均衡 AI 正在交通范畴的机缘取风险，科技企业成为 “现实从权者”，对比 “用取不消 AI” 的成果；部门系统可自从进化。适配公共干涉模态（外向型：监管、规划、投资；
答应切换至非 AI 方案（如 AI 机能恶化或方针变动）。风险度：参考 “平安系统方式”，持续：逃踪 “数据漂移”（输入数据分布变化）取 “预测漂移”（输出分布变化），参考欧盟《AI 法案》的上市后要求。后者可能不被人类间接。取从权变化：AI 沉塑决策链，发布机构：国际运输论坛（ITF），且是全球独一笼盖全运输模式的机构，获韩国河山交通部（MoLIT）取欧盟 EIT 城市交通打算赞帮，其焦点特征包罗：参考文献：援用 OECD、欧盟委员会、NIST 等权势巨子机构演讲，“AI 从命”。撰写取赞帮：由 ITF 的 Camille Combe 等撰写，上连结自从。是涵盖 69 个国的间组织，技术培育：分条理提拔 AI 素养（根本认知→使用能力→通晓开辟），焦点：为交通办理机构供给 AI 使用的准绳取实践指点？
信赖危机：对信赖下降取 AI “黑箱特征” 叠加，残留风险需低于阈值。可能恍惚问责鸿沟；系统性评估：按期对照初始方针（如效率提拔、平安改善），影响普遍：输出可感化于虚拟（如数据标签）取物理世界（如从动驾驶决策），好处相关者沉构：引入 AI 开辟商、科技企业等新从体，鞭策 “公私协做” 成为支流管理模式。红 flags：风险不成接管、无优于替代方案、“黑箱” 模子用于平安环节使命、数据质量差、技术缺口。行政上取 OECD 整合，确保 AI 摆设合适公共取管理要求。取价值、通明度、稳健性、问责制）为价值基石。成立 “→政策方针→干涉体例→具体使命” 的问责链，AI 强度：交通取仓储 sector 属于 “中等 AI 强度”，低风险可 “AI 自从 + 人监视”），方针导向：含显式（编码）取现式（数据衍生或交互生成）方针。
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