编者按：

交通运输是数据要素赋能的重点行业之一。近日，首次召开的全国数据工作会议提出，交通、教育、气象等领域都产生公共数据。这类数据基础好、质量高、管理相对规范，要让这些数据“供得出、流得动、用得好”。

《中国交通报》交通青年科学家精神传播平台邀请我院马万经教授围绕交通数据资产开发流通方面分享当前行业数据工作成果，为进一步用好数据要素建言献策。

作者：马万经，长聘教授，博导，交通运输工程学院党委书记

自2023年《企业数据资源相关计处理暂行规定》正式施行，数据资源被视为一种资产纳入财务报表以来，多地争先试水数据资源资产化，挂牌入表，从而实现资产规模扩大，获得借贷空间。数据资产入表，对各地城市建设投资、交通投资等从事交通运输新型基础设施投资的主体而言，是当下为数不多能够以较小投入实现资产增值的途径，这对于目前背负巨大债务压力的城投类国企而言，无疑有很强的吸引力。

在上海数据交易所、杭州数据交易所等机构的推动下，截至目前，以公路、停车、公交等为主的交通运输行业在公开的数据资产入表案例中占比较大。例如南京“宁停车”特许经营停车场的停车行为分析数据产品、福州城投新基建集团“小福停车位查询”和“小福充电桩查询”数据产品、上海随申行公司“城市智慧泊车”数据产品、南京公共交通（集团）有限公司约700亿条公交数据资产化并表、云南公路联网收费管理有限公司“云通数聚”系列数据产品等。随着国家车联网先导区、“双智”城市、车路云一体化等工作持续推进，智慧道路类数据产品持续涌现，汽车先导（苏州）数字产业投资有限公司超30亿条智慧交通路侧感知数据资产化并表，浙江德清、广西柳州等地也相继推出车联网数据产品。

随着《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》出台，越来越多的数据将实现入表。大规模推动数据入表，一方面，将带动交通投资、建设运营主体反向监测和提升数据质量，加大数据分析、数据融合、数据脱敏等投入，建设“前端感知—数据融合”的通路；另一方面，将推动交通投资、建设运营主体深入不同行业熟悉实际业务的数据要求，注重智慧交通应用和服务的建设，基于实际业务应用考量提出数据标准和精度要求，构建前端数据预处理和统一接入能力，进而实现数据分级分类，建成“前端感知—数据融合—应用赋能”的桥梁，提高政府治理、企业等垂直行业模型的训练效率。只有做好以上工作，才能让数据变得好用，将我国基础设施的优势转化为数据资产优势，实现数据价值变现。

通过对全国各地交通运输类工程项目的调研，其中大部分项目存在“重基建而轻应用”的现象，这导致投资虽大但数据却少有人用的现象，进而失去维持数据质量的实际意义和资金支持。因此，建设“前端感知—数据融合—应用赋能”的桥梁，下一步的重点是研发通用型数据开发流通工具，即自主可控的泛交通算法训练开发平台、云边协同路侧操作系统，通过云边协同路侧操作系统实现泛交通设备和数据的监测、治理，并按照不同行业和应用类型的数据标准和精度要求分级分类构建数据池，通过数据总线支撑各类应用实现；利用交通运输算法训练开发平台，构建泛交通数据开发者联盟和应用市场，让不同的主体使用数据，通过数据提升垂直行业模型的效果，实现量变到质变的突破，挖掘数据要素乘数倍增效应。只有从战略上充分认识和持续推动统一的交通数据资产开发流通工具建设，才能加速海量应用场景的数据产品交易、实现规模化的数据资产入表，有力践行“数据要素×”行动和“人工智能+”行动。

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