交通运输行业可信数据空间建设的方法路径

一、交通运输行业可信数据空间建设的必要性

数据孤岛问题亟待解决

交通运输行业涉及公路、铁路、航空、水运等多个子领域，数据分散于不同管理部门和企业，格式标准差异显著，导致跨部门、跨区域的数据共享与融合困难，形成严重的“数据孤岛”。

例如，四川省交通运输数据中心通过湖仓一体化技术汇聚全省23亿条数据，但仍有30%的数据因格式冲突无法直接使用，导致跨区域事故预警延迟超过2小时。

可信数据空间通过统一元数据管理和语义转换技术，可将多源异构数据转化为标准化信息流，支撑实时决策。

四川智能交通系统管理公司构建“数据立方”模型，将路网、车辆、气象数据时空切片，实现高速公路事故预测准确率提升40%。

数据安全与隐私保护需求迫切

交通运输数据包含基础设施、车辆轨迹、个人身份信息等高敏感内容。

传统数据共享模式下，某物流公司曾因第三方数据泄露导致用户信息被盗，直接损失超千万元。

可信数据空间通过“区块链+隐私计算”技术，实现数据使用全程可追溯和“数据可用不可见”，既保障数据主权，又促进安全流通。

例如，青岛交通信息平台通过可信数据空间加密传输港口通关数据，确保敏感信息仅限授权主体访问，同时支持海关与物流企业协同优化通关流程。

政策驱动与行业发展需求

国家数据局发布的《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》明确提出建设100个以上可信数据空间的目标，交通运输作为首批示范场景之一，亟需通过可信数据空间建设推动行业数字化转型，赋能智慧交通、车路云一体化等新兴领域。

2025年，全国计划建设100个行业可信数据空间，其中交通领域占比预计达20%。

以车路云一体化为例，北京亦庄自动驾驶示范区通过可信数据空间整合车企、路侧设备商、云平台数据，使自动驾驶系统响应速度从500ms缩短至200ms，事故率降低35%。

二、建设方法路径：技术、制度与场景的三维协同

顶层设计：构建“标准-治理-运营”三位一体框架

标准化体系：交通运输部需联合国家数据局，围绕数据分类分级、共享接口、安全管控等制定统一标准，落实“一数一源一标准”原则，解决数据格式冲突问题。

明确交通数据分为公共、企业、个人三类，并制定数据共享接口规范（如《交通数据API封装标准V2.0》）。

治理机制创新：四川试点“数据银行”模式，由政府授权第三方机构对高速公路运营数据统一清洗脱敏，企业按需付费调用，2024年累计交易额突破5亿元。

完善授权运营机制：探索公共数据授权运营模式，明确数据权属、定价及收益分配规则，激发企业参与积极性。

例如，可参考德国汽车行业试点经验，通过合约机制规范数据使用边界。

技术架构：打造“算网融合”基础设施

构建数据治理平台：整合综合交通运输主数据，建立覆盖数据采集、清洗、标注的全流程治理体系，提升数据质量。

利用隐私计算（如联邦学习、同态加密）确保数据在流通中的安全可控。

建设算力与网络基础设施：依托全国一体化算力网和数据高速传输网，支持跨区域数据实时交互与处理，满足车路云一体化场景的低时延需求。

网络传输层：依托“东数西算”工程，建设跨区域高速光网。例如，成渝枢纽与长三角枢纽间建成200Gbps直连通道，支撑跨区域交通数据实时同步，时延低于10ms。

算力调度层：阿里云与四川交投合作构建混合云算力池，通过智能调度算法动态分配算力资源，使交通事故分析效率提升3倍。

数据应用层：基于联邦学习的多主体协同建模，如深圳交通局联合滴滴、高德构建拥堵预测模型，数据贡献方通过智能合约获得收益分成。

场景驱动与生态协同

优先落地高价值场景：聚焦智能网联汽车、物流供应链优化、交通流量预测等领域。

例如，通过可信数据空间整合车辆传感器、路侧设备及云端数据，为自动驾驶算法提供多源融合的训练支持。

培育多元主体生态：鼓励龙头企业（如物流公司、车企）主导建设行业可信数据空间，联合中小企业和科研机构，形成“数据-技术-应用”闭环。

例如，产业链上下游企业通过数据沙箱共享库存数据，实现零库存管理。

智能网联汽车：上海临港示范区通过可信数据空间整合车企、路侧单元（RSU）、保险公司数据，实现车辆风险动态定价。某车企利用该平台优化ADAS算法，保费成本降低15%。

多式联运优化：宁波舟山港搭建物流数据空间，整合海运、铁路、公路运输数据，实现集装箱中转时间缩短18%，2024年节约物流成本超8亿元。

安全合规：构建“内生安全”防护体系

动态风险管控：采用零信任架构（ZTA），对数据访问实施最小权限控制。

例如，重庆智慧交通平台通过行为分析引擎实时监测异常数据请求，拦截率达99.7%。

跨境数据流通：中欧班列数据空间试点中，运用同态加密技术处理货物通关数据，满足欧盟GDPR要求，使跨境运输单据审核时间从3天压缩至4小时。

动态风险监测：建立数据全生命周期安全管控体系，包括数据脱敏、异常行为识别、跨境传输监控等。

例如，采用智能合约技术自动执行数据使用规则，防范违规操作。

弹性监管机制：实施“容错免责”政策，鼓励创新主体在可控范围内试错，同时完善数据跨境流动合规框架，支持自贸试验区探索负面清单管理模式。

三、应用场景与价值：从效率提升到模式创新

智能交通系统升级：车路云一体化实践

车路云一体化：可信数据空间整合车辆、道路、云端数据，为自动驾驶提供实时环境感知与决策支持，减少交通事故率30%以上。

交通流量优化：通过历史与实时数据分析，动态调整信号灯配时与路线规划，提升城市道路通行效率。

如广州黄埔区部署可信数据空间支撑的“智慧灯杆”，整合摄像头、气象传感器、充电桩数据，实现动态车道分配。早高峰通行效率提升25%，碳排放减少12%。

物流与供应链效率提升

多式联运协同：整合公路、铁路、港口数据，优化货物中转路径，降低物流成本20%。

供应链透明化：产业链企业通过可信数据空间共享生产与库存数据，实现精准排产与资源调配，减少库存积压。

案例：京东物流与四川交投合作，通过数据空间共享仓储、运输、配送数据，实现“库存-运输-配送”无缝衔接。2024年“双11”期间，成都区域物流时效提升30%，缺货率下降至0.5%。

政府治理与公共服务优化

应急管理能力增强：融合气象、路况、车辆轨迹数据，实时预警自然灾害对交通的影响，提升应急响应速度。

公众出行服务创新：开放脱敏后的交通数据，支持第三方开发出行App，提供个性化路线推荐、停车位查询等服务。

案例：2024年河南暴雨期间，交通数据空间实时融合气象、路网、救援车辆数据，生成应急路径规划模型，使救援物资到达时间平均缩短45分钟，挽救经济损失超2亿元。

跨境数据流通与国际合作

跨境物流数据互通：通过可信数据空间加密传输港口通关、货运状态数据，满足欧盟《数据治理法案》等国际合规要求，助力“一带一路”物流合作。

案例：中德合作建设“一带一路”物流数据空间，实现汉堡港与青岛港数据互认。

通过区块链存证提单信息，货主可实时追踪货物位置，纠纷处理周期从30天降至3天。

四、未来展望：从行业示范到全国一体化

交通运输可信数据空间建设已进入规模化推广阶段。预计到2026年，全国将形成“10大区域枢纽+30个重点城市”的交通数据空间网络，带动行业数据流通规模突破万亿元。下一步需重点关注：

技术融合：量子加密、6G通信与数据空间的深度结合，解决超大规模数据实时安全传输问题；

制度突破：探索数据资产入表、数据信托等新型权益分配机制；

国际竞合：主导制定《跨境交通数据流通国际标准》，抢占全球数据治理话语权。

五、总结

交通运输行业可信数据空间建设是破解数据孤岛、释放数据价值的关键路径。

通过政策规范、技术创新、场景驱动与生态协同，交通运输行业可率先实现数据要素的高效流通与安全利用，为智慧交通、绿色物流、城市治理等领域提供核心支撑。

未来，随着可信数据空间网络的扩展，交通运输行业将加速迈向数字化、智能化，成为全国一体化数据市场建设的标杆领域。

来源：中科儒钧数据，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/hehCFhzcELV7NKnUl713_g