全球汽車產業正經歷百年未有的深刻變革，電動化浪潮已推動中國在動力清潔化領域占據領先地位，而智能化與網聯化正成為下一階段競爭的核心戰場。中國工程院院士陳清泉近日撰文指出，汽車產業下半場的破局關鍵在于構建覆蓋人、車、能源、環境的復雜系統全局最優解，通過人工智能技術實現"四網四流"（能源網、信息網、交通網、人文網）的深度融合。

傳統交通治理模式面臨根本性挑戰。以紅綠燈固定配時為代表的靜態控制方式，本質上是基于局部經驗的線性決策，難以應對現代城市交通網絡的動態復雜性。陳清泉以熱力學熵增理論解釋交通擁堵現象，指出單一路口的優化措施可能引發跨區域連鎖反應，導致整體效率衰減。這種"局部最優"陷阱，正是制約城市交通效能提升的關鍵瓶頸。

突破性進展出現在內蒙古鄂爾多斯與河南許昌等地的實踐案例中。當地引入具備自我演化能力的智能體技術后，交通信號控制系統展現出驚人潛力。以鄂爾多斯伊金霍洛旗跨河通勤路口為例，傳統智能信控方案需專家耗時數周優化，而搭載百度"伐謀"系統的智能體，在原有算法降低13%車均延誤的基礎上，進一步挖掘出5%的優化空間。這看似微小的提升，實則標志著AI技術從輔助工具向自主決策者的質變跨越。

這種技術演進呈現出生物進化般的自適應特征。智能體系統不再依賴預設規則，而是通過7×24小時不間斷的虛擬推演、實時試錯與動態學習，根據車流密度、天氣變化等要素自動調整全域路網配時方案。陳清泉強調，這種"信息流優化物質流"的機制，正在將無序的交通數據轉化為有序的通行指令，實現從規則驅動到自我演化的范式革命。

技術突破帶來的連鎖效應遠超交通領域。數據顯示，智能信控每降低1分鐘延誤，對應碳排放減少量相當于種植1.2棵冷杉的固碳量。在能源領域，類似技術應用于海上風電電纜布局優化后，工期縮短30%的同時降低22%的建設成本。這印證了陳清泉的核心論斷：能源流與物質流的優化必須建立在信息流的頂層設計之上。

人機協同的新范式正在重塑產業邏輯。人類專家負責設定安全、效率等戰略目標，AI智能體則處理海量數據并持續尋優。這種分工模式不僅將人類從重復調參中解放，更使交通治理具備戰略規劃能力。陳清泉特別指出，當智能內化為系統基因時，技術將展現出超越工具屬性的社會價值，這種變革將延伸至金融風控、能源調度等更多領域。

站在國家戰略層面，打通數據孤島、優化資源配置已成為產業升級的當務之急。通過AI原生能力的內化與智能體的自主進化，中國正探索出一條獨特的產業變革路徑——既讓交通運行更高效、能源利用更清潔，又通過技術滲透重塑整個社會的運行邏輯。這場靜悄悄的革命，或許正在定義未來產業的競爭規則。