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交通运输部：推动数据应用支撑智能驾驶、新能源汽车产业发展
1月4日，交通运输部对外发布《关于加快交通运输公共数据资源开发利用的实施意见》，文件围绕交通基础设施、运行组织、运输服务和安全监管等领域形成的公共数据资源，明确提出通过更高水平的数据汇聚、治理与开放，提升交通治理现代化能力，并为新一代信息技术和新型交通产业提供数据底座支撑。文件强调，交通运输系统在长期运行中沉淀了覆盖道路、港口、航道、轨道、枢纽以及车辆、船舶、人员的海量结构化与时序化数据，这类数据具备实时性强、空间属性明确、业务关联度高等典型特征，是支撑智能化应用的重要基础资源。
从技术路径看，实施意见将“数据可用、可信、可流通”作为核心目标，提出通过数据开放、授权运营等机制，推动公共数据与企业数据的协同应用。这意味着在技术实现层面，需要在统一数据标准、接口规范、时空基准和数据质量控制方面形成系统性工程能力，例如通过统一坐标系与时间戳体系，实现多源交通数据在车路协同、运行仿真和态势感知中的可融合计算；通过分级分类脱敏、可信执行环境和访问控制技术，在保证数据安全与合规的前提下，支持算法模型训练与场景验证。
在智能驾驶和新能源汽车相关应用中，交通运输公共数据被明确定位为关键支撑要素之一。文件提出围绕公众出行保障、保通保畅、物流降本增效、多式联运、绿色低碳等重点行业领域，打造一批典型示范场景。这类场景在技术上高度依赖交通运行状态数据、基础设施状态数据以及历史统计数据的组合应用，例如在自动驾驶测试与示范运行中，道路通行能力、交通流量、事故与施工信息可以作为高价值先验数据，用于仿真测试、场景库构建和算法边界条件校准；在新能源汽车运营管理中，结合路网坡度、拥堵水平与气象数据，可对能耗模型和补能策略进行更精细化的工程优化。
在多式联运和物流系统中，实施意见强调通过数据融合提升运行效率和成本控制能力。技术层面上，这意味着需要打通公路、铁路、水运和航空等不同系统的数据壁垒，通过统一的数据描述模型，将运单、班次、装卸节点和时效信息进行结构化表达，为智能调度算法、路径优化模型和碳排放核算模型提供可靠输入。这类能力不仅直接服务于运输组织优化，也为面向金融服务、保险定价和供应链风险评估的二次开发提供数据基础。
值得注意的是，文件将绿色低碳作为重要应用方向之一，提出通过交通数据支撑节能减排和结构优化。从工程实现角度看，这需要对交通运行数据进行长期连续采集与分析，形成覆盖车辆类型、能源结构、运行工况的基础数据库，为新能源汽车渗透率评估、交通系统碳排放测算以及政策效果评估提供量化依据。这类数据能力与当前新能源汽车产业在能耗测试、真实道路工况评价以及整车与系统级仿真验证中的需求高度契合。
总体来看，《实施意见》所描绘的数据应用路径并不局限于信息共享本身，而是指向以交通公共数据为核心输入要素的工程化应用体系建设。通过在数据标准、接口、算力与安全机制上的系统推进，交通运输公共数据将逐步转化为可直接支撑智能驾驶、新能源汽车以及相关未来产业研发、测试和规模化应用的基础设施型资源，为产业技术演进提供持续、稳定的数据支撑。
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