国家公路网运行监测体系建设近年来在部省两级、公路基层单位虽然取得一定进展， 但公路网整体运行管理与服务水平与行业管理业务要求尚不匹配，公路网运行监测与管理 服务水平与现实需要仍存在明显差距，突出表现在部省两级路网运行管理数据融合、系统 联网、业务协同等方面，包括多源数据融合程度不高，全国性、大区域公路网运行数据分 析与预测能力差；公路网运行监测能力不足，与“可视、可测、可控、可服务”要求差距 较大；业务协同联动效率不高，应对重大突发事件能力亟待提升；决策辅助支持能力不足， 难以满足宏观管理决策与应急辅助支持需要；缺少全国公路网运行数据中心、路网运行监 测体系平台。

随着自动驾驶技术的快速发展，数据要素在推动其持续优化中扮演着关键角色。北京 赛目科技股份有限公司的自动驾驶数据闭环解决方案，正是针对自动驾驶系统在实际运行 中面临的数据获取、标注、存储、传输和利用等难题而设计的。在复杂的交通环境中，自 动驾驶系统需要不断学习和优化以提高感知、决策和控制能力。然而，由于缺乏高效的数 据处理和分析体系，许多自动驾驶系统在实际应用中难以达到理想效果。赛目科技的解决 方案，通过构建完善的数据闭环体系，实现了从数据采集到分析利用的全流程优化，为自 动驾驶技术的发展提供了有力支持。

基于优炫数据库的北京市交通委道路综合治理实践，主要面向交通领域，方案拟解决 的问题主要有以下几点，一是通过建立道路运输车辆智能视频监控报警信息系统，为交通 管理系统中各个子系统的信息交换和信息共享提供平台和接口，使得交通信息系统形成一 个内部协同运作的大系统，全面提高交通信息的利用效率。二是通过建设完整的信息交流 体系，保证交通信息资源的全方位、多角度的共享，为城市交通信息系统建立一套良好的 运作机制提供技术保障，实现城市各交通管理职能部门间的协调。三是以智慧基础设施为 支撑，深入收集各类交通数据和信息。通过交通数据建模、大数据挖掘等技术，全面把握 区域交通运行时空规律，为城市规划、交通管理等工作提供决策依据。

制造企业对生产物流各环节的管理缺失，造成进入原料、成品生产、成品运输各环节 的时间周期长、管理难度大，投入成本高的问题。运输公司通常会采取自有运力与外协运 力相结合的运输组织方式，但由于对外协车的车辆资质、在途管理、路线安排等都采用人 管的形式，同时缺少手段和工具，造成成本、效率低的问题。 制造企业厂区有大量车辆进出，但由于厂区地图绘制难、车辆到达时间不确定，车辆 进厂排队时间长等问题，造成厂内物流管理混乱、货物周转时间长等问题。保险行业对于 重载货车保险存在“规模与效益”之间的矛盾。而保险公司对于重载货车的风险管理处于 失控制状态，因此，在追求保险规模的同时，也承担着巨额赔付的风险。

物流连接着生产与消费，是实体经济的“筋络”，大力发展航运物流，是降低社会物 流成本的有效途径。航运中的集装箱运输反映制成品贸易，预示产业链中下游健康状况； 干散货反映大宗商品贸易，体现产业链上游运行情况。 就集装箱物流而言，各主体协同程度低，导致我国外贸企业难以预知货物在途风险， 亟需整合多源数据，优化供应链决策。就干散货物流而言，当前分析普遍依赖统计数据， 亟需提高时空粒度、丰富维度、加强时效性，以应对国际环境不确定性与复杂性的挑战。 内河航运是产业链供应链运行的基本依托，但长期存在 “小、散、乱”的特征，船舶 有效装载率低、信息差大， 处在等货源、等进港、等过闸的恶性循环中， 亟需精确匹配船货， 提高运行效率。

智能网联汽车基础地图（也称高精度地图）作为数字中国建设的重要数据基础，是一 种新型生产要素，是高级别自动驾驶的重要支撑。但地图数据涉及到国家信息安全，在数 据采集、偏转加密、安全传输、众源更新、安全监管等方面没有形成统一的标准和安全合 规的技术路线。 为解决上述难点问题，本案例围绕智能网联汽车基础地图数据采集、偏转加密、众源 更新、安全监管等方面开展研究并形成示范。通过改造北京市高级别自动驾驶示范区车端 路侧端、云端服务、图商平台，形成满足安全要求的智能网联汽车基础地图采集、生产、 应用闭环技术链路。成果在示范区地图试点中应用， 促进“车、路、云、网、图”要素协同， 创新建设智能网联汽车基础地图“中国方案”。

2020 年，工业和信息化部印发《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》 推动工业数据开放共享，支持优势产业上下游企业开放数据，加强合作，共建安全可信的 工业数据空间，建立互利共赢的共享机制，引导和规范公共数据资源开放流动，鼓励相关 单位通过共享、交换、交易等方式，提高数据资源价值创造的水平。交通行业在数字化转 型的过程中，作为数据拥有方和下游的多个部门在数据共享、流通、交易的过程中面临着 数据泄露、丢失及非法访问等数据安全风险。 针对交通行业拥有规模巨大的行业数据资源和产业链上下游企业的数据协同和分析需 求，在数据安全层面还存在一些常见的问题，归纳如下： 一是数据隐私和安全问题：交通数据中包含大量个人隐私信息，如车辆行驶轨迹、乘 客出行数据等。在数据协同和分析过程中，这些信息可能被非法获取和利用，对个人隐私 构成威胁。 二是数据协同和整合的困难：在交通行业中，各部门和企业之间可能存在数据孤岛现 象，导致数据无法有效协同和整合。这不仅影响了数据的使用效率，也增加了数据安全的 风险。 三是数据管理和运维的挑战：交通行业的数据规模巨大且复杂，包括实时数据、历史 数据、结构化数据、非结构化数据等。如何有效管理和维护这些数据，确保数据的安全性 和可用性，是交通行业面临的一大挑战。

随着智能网联汽车产业的高速发展，智能网联汽车企业和示范区采集和存储的包括车 辆运行、环境感知、异常事件以及真实道路交通流等数据呈现出指数级增长。这些数据可 以用来训练和测试验证智能驾驶算法，优化决策逻辑，提高智能驾驶的效率和安全性。但 实际中智能网联数据的采集、存储、开发、应用及如何实现商业化仍面临诸多挑战和问题。 一是数据体量不足，数据孤岛现象严重，数据生态尚未形成：一方面，自动驾驶算法 模型的优化依赖海量数据的喂养，而数据采集成本高、周期长、地域广，单个企业无法穷 尽长尾场景；另一方面，企业间数据缺乏关联性，数据库彼此无法兼容，缺乏统一的格式 与接口定义标准，数据难以在不同主体间自由流通和共享。 二是数据价值难以实现与评价，数据应用不足，数据权属确认及定价困难，数据合法 合规流通路径尚未成型，企业间未建立安全、可信的数据交互渠道，数据应用链路以及模 式不明朗。

根据国务院办公厅发布的《新能源汽车产业发展规划（2021 － 2035 年）》，我国纯电动汽车将迎来全面发展，换电作为一种重要补能方式在行业发展中扮演着关键角色。以 北京为例，目前换电出租车已超 5 万辆，为保证车辆正常运营，北京已建成 160 多座出租 车换电站。但换电站建设与运营都需要较大的投入， 换电站运营涉及到运营商、司机用户、 电池持有商等多方的利益诉求，运营商需要实现利润最大化，司机需要获得更好的用户体 验，电池持有方则希望可以延长电池寿命，提高资产保值率。所以为保障换电站长期良性 运营，推进换电模式可持续发展，急需有一种智能解决方案最大化同时满足各方利益诉求。

1. 案例应用的业务场景：道路交通安全不仅是交管行业所关心的重点问题，更是关乎社会民生的重要因素。近年来，随着信息技术在交通行业广泛的应用，交管部门、互联网 厂商、运输公司等政企逐渐积累了包括事故、地图、路况、气象在内的大量真实鲜活的数据。 通过一定技术手段融合这些数据，并对融合后的结果进行深入挖掘，便能找到道路高危、 事故发生的客观规律，从而更好的提高道路交通安全管理能力。 2. 解决的核心业务问题：在以往的道路交通安全防控中，防控时段、防控地点、防控 措施大多基于经验决策，这样的做法往往存在受经验储备参差不齐、主观意志影响大、安 全要素考虑不全、要素鲜度掌握不准等问题影响。通过融合上述数据源、挖掘应用多源数 据中隐藏的客观规律，能为交管部门改善道路交通安全问题提供更好的方案。