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智慧城市网 视点跟踪】国家数据局发布的《工业制造、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引》(以下简称《指引》)系统梳理了数据要素在交通网络规划与设计、交通基础设施建设与维护、交通运输工具运营调度与监控以及绿色可持续发展等方向的典型场景，提供了从数据汇聚、数据治理、数据应用到价值成效等全链条方法路径，旨在加快推动数据要素在交通运输领域规模化创新应用。
一、《指引》呈现了交通运输场景化构建路径图
《指引》覆盖交通运输领域7大重点方向29个重点领域共95个典型场景，全面呈现了数据加速赋能交通运输的构建路径。在规划建设环节，依托多源交通数据融合分析，支撑交通基础设施规划选址、容量评估和投资决策，实现从经验驱动向数据驱动转变，提高规划的前瞻性和精准性；在运行调度环节，围绕公路、铁路、水运、民航等重点领域，构建实时运行监测与智能调度场景，提升路网运行效率、运输组织能力和应急响应水平；在行业监管环节，通过数据融合分析和智能识别技术，强化对运输安全、市场秩序、执法监管等领域的数字化支撑，实现监管由“事后处置”向“事前预警、事中监控”转变；在公共服务环节，面向公众和企业，打造一体化、智能化的出行与物流服务场景，提供精准信息推送、个性化服务和便捷办事体验，增强人民群众获得感。
二、《指引》全面勾勒了交通运输全链路场景化数字服务体系
数据要素赋能交通基础设施数字化、智能化。当前交通基础设施存在跨部门协作效率不高、资源调配不够合理、过程监管相对滞后等问题。《指引》明确了数据要素赋能交通基础设施建管运提升方向。例如，在建设阶段，通过融合建筑信息模型(BIM)、物联网、人工智能、
无人机等技术与装备，可实现对桥梁、隧道、轨道等基础设施全生命周期的数字化映射与智能化管控。又如，在运维阶段，依托实时采集的结构健康、荷载应力等数据，系统能够自动开展安全预警与预测性养护，推动运维模式从被动响应向主动保障转变，从而显著提升设施的耐久性与运行安全性。
数据要素推动运输工具实现无人化、运输调度协同化。针对传统运力调度中供需失衡、路径低效、响应滞后等痛点，为实现“人、车、货、场”的最优组合，在多式联运领域，《指引》明确可依据货物属性，整合公路、铁路、水运数据，自动设计并匹配“公路→高铁/船舶/航空→城市配送”的全链条方案，实时监测影响联运运力的信息，动态规划最优路径。在自动驾驶领域，《指引》指出可借助AI辅助标注技术有效降低数据标注成本，同时通过虚拟仿真测试减少实车测试费用，从而进一步降低整体研发成本，助力高级别自动驾驶加速落地应用。
数据要素促进交通运输服务精准化、个性化。为提升公众出行体验、保障城市运行安全，《指引》指出，通过整合分析用户的出行轨迹、历史偏好及实时需求等多维度数据，为用户提供数据驱动的个性化“出行即服务(MaaS)”解决方案。此外，还可通过交通、公安等部门的数据共享与指标融合，逐步实现对“两客一危”高风险企业的统一监管，推动行业协同共治。
数据要素助力交通运输排放绿色化、低碳化。环境监测是评估交通运输生态影响的核心手段，为推进该领域绿色低碳转型，《指引》在污染物排放监测、交通运输绿色低碳转型等方面提供了明确路径。比如，在污染物排放监测领域，通过在城市隧道、高速公路服务区部署空气质量监测站，实时采集污染气体浓度数据；利用遥感卫星可监测大型桥梁施工区域的水土流失情况，并结合地面
传感器数据，动态调整水土保持措施。又如，绿色运输领域，通过分析公路、铁路、水运的碳排放差异，可为大宗货物推荐“公转铁”“公转水”运输方案。
总而言之，交通运输作为国民经济的基础性、先导性和战略性产业，是数据要素价值释放的重要应用场景。《指引》的发布，为交通运输领域数据要素的场景化价值释放提供了多元实现路径。数据要素作为核心引擎，与交通运输全环节进行场景化融合，推动构建“全链路贯通、多场景协同、智能化支撑”的交通运输数据服务体系，赋能交通运输高质量发展。
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