中共中央、國務院于2020年發(fā)布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，數據被正式納入與土地、資本、勞動力、技術并列的生產要素體系。隨后，國務院印發(fā)《關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》、國家數據局等出臺《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》等重要文件，明確提出在確保安全與隱私的前提下，構建涵蓋數據產權、流通交易、收益分配和安全治理四位一體的基礎制度體系。

       交通出行領域因數據生成頻度高、關聯主體多，被視為數據要素流通應用的重要優(yōu)先場景。出行數據覆蓋車輛軌跡、乘客行為、貨運流量等核心信息，具備多源異構、高頻更新和公共性強等特征，既是智慧交通和城市治理現代化的重要基礎，也是具有高經濟附加值的新型生產資料。

       目前，已有數據交易所推出交通類數據產品。例如，上海數據交易所已上線交通信用、路網運行、物流態(tài)勢等數據產品；蘇州繞城高速公路有限公司依托自研“智能稽核平臺”完成首筆交通數據交易，實現了從“0”到“1”的突破。交通數據正從靜態(tài)資源加速轉變?yōu)榭啥▋r、可配置、可交易的核心要素。

       交通出行數據流通的技術路徑 

       交通出行數據的全生命周期流通可概括為：采集與質量控制—融合與語義增強—共享與隱私保護三個環(huán)節(jié)。

       1.采集與質量控制

       數據來源包括道路感知設備（攝像頭、雷達、地磁）、車載與手機終端定位信息、公共交通刷卡與支付記錄、遙感衛(wèi)星等，可實現高頻次、全天候的采集。然而，不同終端在精度、格式、時間粒度等方面存在差異，需要通過異常值剔除、時空對齊、冗余去重與缺失補全等方法進行清洗和預處理，以提升可用性與一致性。

       2.融合與語義增強

       為釋放多源數據的協同價值，需要構建統(tǒng)一的數據模型與語義映射，實現跨部門、跨終端的數據整合。例如，將出租車GNSS軌跡與道路感知數據聯合，可顯著提升交通狀態(tài)識別精度；將公交刷卡數據與地鐵客流數據融合，可刻畫多模式出行結構。當前的主要障礙包括模型不統(tǒng)一（字段定義、結構組織、事件口徑差異顯著）和尺度差異（空間單元和時間粒度不一致）。

       高價值數據還需進一步增強語義信息，如在圖像數據中標注交通參與者、路面要素，在軌跡數據中標注出行方式與異常行為等。國家層面已啟動高質量數據集建設工作，推動行業(yè)共性數據資源庫和標注體系建設，為人工智能算法建模與智能決策提供支撐。

       3.共享與隱私保護

       跨部門、跨行業(yè)的高效流通依賴于標準化接口和可信共享機制。各地正在建設API接口、數據中臺與開放平臺，如百度地圖與交通運輸部聯合推出的“出行云”平臺已對外提供數百個交通數據集。

       同時，交通出行數據高度關聯個人位置與行為，必須在流通中保障隱私和數據主權?！皵祿捎貌豢梢姟钡碾[私計算范式成為關鍵技術路徑。

安全多方計算、聯邦學習和可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）等方法，已在聯合建模和出行預測中得到應用，實現數據協同分析可控合規(guī)，為構建可信的數據共享生態(tài)提供了支撐。

       標準化建設的現狀與挑戰(zhàn) 

       標準化是交通出行數據高效流通的基礎。近年來，交通運輸部發(fā)布《交通運輸信息化標準體系（2019年）》和《交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案（2021—2025年）》，明確了涵蓋數據采集、交換、管理等多個環(huán)節(jié)的標準架構；全國智能運輸系統(tǒng)標準化技術委員會持續(xù)推進智能運輸系統(tǒng)標準化工作。

       1.數據模型與格式

       由于歷史與管理職能劃分等原因，道路運輸、車輛管理、公共交通等子領域形成了相對獨立的數據元素定義與編碼規(guī)范。這導致跨領域、多系統(tǒng)數據融合時需大量模型映射和結構轉換，增加系統(tǒng)集成與算法部署成本。

       此外，交通數據同時存在結構化（如關系數據庫表）、半結構化（如XML、JSON）和非結構化（如圖像、文本）等多種形態(tài)。盡管GeoJSON、GTFS等通用數據格式在部分領域被采用，但字段命名、坐標系統(tǒng)、時間戳精度等差異仍然影響數據匯聚與兼容。

       2.接口與協議

       接口標準是實現系統(tǒng)互聯和實時共享的關鍵。現有代表性標準包括《交通信號控制機與上位機間的數據通信協議》（GB/T 20999-2017），以及《收費公路聯網收費技術標準》（JTG 6310—2022）。

       但總體來看，現行接口多以特定業(yè)務系統(tǒng)間的“點對點”集成為主，難以滿足跨主體協同和實時流轉的新需求。在自主式交通管控、城市級交通仿真和交通行業(yè)大模型訓練等新場景下，需建設覆蓋多系統(tǒng)、具備統(tǒng)一語義與高時效性的接口框架。

       3.改進方向

       在取得初步成效的基礎上，交通出行數據標準化仍有進一步提升的空間：

       體系有待統(tǒng)籌：各地區(qū)、各業(yè)務條線依據自身需求制定標準，尚需加強統(tǒng)一規(guī)劃，以避免重復建設并提升協同效能。

       執(zhí)行有待加強：部分數據提供方沿用自有格式，造成語義和字段存在一定差異，適度強化標準落實與數據一致性將有助于提高數據質量和分析效率。

       新興領域待完善：隨著多源數據融合、智能感知和隱私計算等新場景的快速發(fā)展，相關結構定義、語義接口和質量控制規(guī)范仍在不斷探索中，亟需進一步豐富和更新。

      未來趨勢與展望 

      在政策引導與技術演進雙輪驅動下，交通出行數據的流通與使用呈現平臺化、融合化、合規(guī)化、智能化的協同演進趨勢：

      平臺化：國家級數據要素市場體系加快構建，交通數據流通平臺將實現標準統(tǒng)一和接口規(guī)范，推動數據跨部門、跨行業(yè)的高效交易。

       融合化：交通數據將與通信、氣象、商業(yè)等城市要素深度耦合，支撐智能調度與實時決策。

       合規(guī)化：數據全生命周期治理和隱私保護機制將成為常態(tài)，確保在確權、流通、收益分配和安全監(jiān)管中的法治化與可持續(xù)性。

       智能化：交通數據與人工智能深度融合，推動行業(yè)大模型構建，實現“數據賦能模型、模型反哺數據”的正向循環(huán)，驅動知識發(fā)現、決策優(yōu)化與系統(tǒng)演化。

       交通出行數據正在從沉睡的原始資源加速轉化為支撐智慧交通與數字中國建設的核心生產要素。通過完善標準體系、強化隱私保護和促進多源融合，將有效釋放其社會與經濟價值，為構建開放共享、規(guī)范有序、協同共贏的數據要素生態(tài)提供持續(xù)動能。

來源：賽文網公眾號

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