在《数字大赛道的赢家策略 用小数据带动乘数增长》一篇中，为助力“数据要素×”大赛，我们借助生成式 AI 来解析首批典型案例，一探数据究竟如何带动乘数增长，在推动产业变革和社会进步中展现出关键作用。
接下去我们从《2024 北京“数据要素 ×” 典型案例集》中精选行业案例，深入体会《小治带你看报告：数据要素赋能数字中国发展》中数治金字塔 1.0 模型的精髓，牢牢把握数字大赛道的赢家策略，即紧抓数据5A“全生命周期”、“全域”、“全链路”、“全量”、“全运营”乘数法则，去更好地发挥数据要素效应。
交通运输领域数据聚合价值高，通过促进多元数据融合，培育新模式新业态。通过融合利用城市轨道交通与市郊铁路、地面公交、出租车、网约车、共享单车、停车、网络货运、网约车平台等数据，加强交通综合治理，完善绿色出行一体化服务，提升交通数据市场化利用水平。
一、多源数据融合驱动的道路安全风险防控策略研究
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。
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。
1. 解决方案
为改善道路交通安全问题，挖掘数据要素价值，北京四维图新科技股份有限公司在本方案综合使用了地图数据、事故数据、路况数据、气象数据以及道路事件数据进行融合计算，总体流程可顺序拆解为路网风险因子识别、路网风险因子重要度打分、高危风险因子组合提取、路段隐患指数计算、道路实时风险计算，各步的计算结果均可赋能交通安全管理与安全防控。
图 1 道路安全风险防控方案总体架构
基于上述方案开发了道路安全风险防控平台，为交管部门在交通安全领域的减量控大提供了强有力的支撑。具体应用情况介绍如下：
1、全面认识路网结构隐患，助力设施设备布设优化
通过图 1、图 2 界面展示路网单因子隐患分布、组合隐患分布、隐患打分、整治建议等，交警解决道路风险点认知不全面的问题，识别出路网结构风险点并与事故数据、违法
数据关联，分析路网结构与事故、违法事件之间的关系，为交警提供路网、设施设备布设优化辅助决策，从而降低风险隐患。
图 2 路网单因子隐患分布展示界面
图 3 路网组合隐患分布展示界面
2、感知、预测路网安全风险，引导事故预防策略、警力布控策略制定
通过对多源数据进行汇总碰撞，建立安全风险预警预测模型，对当前、节假日、重大活动的道路安全风险进行预测预警，并在图 3 界面进行展示，辅助交警提前感知风险，明晰诱因，制定预案，降低道路安全风险。
2. 创新亮点
技术创新方面，量化了历史事故频率、等级，并对二者进行了调和平均，以综合考量路网结构对事故发生概率、事故发生严重程度的影响。这种历史事故量化方式，相较于传统方案中针对事故多发点或重大事故的研究，更能全面客观的反映路段安全隐患水平。考虑了组合因素带来的风险陡增情况。在识别路段隐患风险前，通过数据挖掘算法提取出了高危隐患组合，更好的反映了现实情况中不利行车条件的叠加导致的风险陡增情况。
应用创新方面，方案能够提升道路风险点全面认知、实现隐患自动识别与智慧化分析、深入挖掘事故特征、实时发布道路风险，从而辅助交管部门改善路网结构风险点认知不全面、隐患排查人工采集、事故多发地认知不全面、事故诱因不明确、风险判断凭经验的问题。模式创新方面，以地图数据为底座，广泛汇聚交通安全领域中的人、车、环数据，利用数据驱动算法，从多源数据中融合结果中充分挖掘客观规律，得出的结论真实合理，不受主观判断影响，可参考价值大。
3. 应用成效
经济效益方面，本案例面向交警“减量控大”的业务目标，通过汇聚融合事故、地图、路况、气象、道路事件等交管部门、互联网厂商、运输公司积累的数据资源，深挖数据中隐藏的客观规律，实现对道路风险点的全面认识、事故隐患的自动发现、道路安全风险的实时识别以及短期预测，从而减少交通事故带来的人员伤亡和财产损失，降低交通管理成本，提高道路使用效率。
社会效益方面，案例目前已在广东、吉林、山东等地落地应用，有效推动了城市车、地、事、物、情等多维度数据要素的汇聚融通，对识别高危隐患组合、从事故源头降低事故发生概率、及时预警生成事故预防、警力布控策略、增强精细化管理水平，具有极大的应用与推广价值。本案例所涉及技术的研发及应用水平在国内处于领先地位，先后获得公安部科学技术一等奖、广东省科技进步奖二等奖等重要奖项。
二、公路网运行监测管理与服务平台
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。
1. 解决方案
针对上述问题，北京千方科技股份有限公司提出了公路网运行监测管理与服务平台解决方案，实现部省两级公路视频、运行状态、事件等数据联网共享，促进跨区域、跨部门的路网协同管理。平台涵盖路网数据资源平台、公路网运行综合监测预警系统、公路网运行综合分析系统等模块。
全路网数据资源平台融合了公路网基础数据，包括路线、路段、里程桩等数据，以及视频数据、全国实时路况数据、全国拥堵路段和拥堵收费站数据、高速流量数据等，实现多源大数据的融合。其中，互联网移动位置数据每日超过 6500 万辆，货运数据超过 730 万辆， 覆盖全国 300 余个城市，高速公路网覆盖率 100%，普通公路网覆盖率 97%，公路网运行监测管理与服务平台指标一千余项。
2. 创新亮点
应用创新方面，通过数据中台和全国公路“一张图”实现多源数据融合。针对多源数据融合程度不高，缺少全国公路网运行数据中心的问题，本方案整合一路多方数据资源，构建高速公路全量业务数据、实时多源互联网数据以及跨行业协同数据深度融合的数据中台，对数据进行统一治理、统一融合、统一运营、统一运维。在全国公路“一张图”的基础上对所有的动静态数据进行时空打通治理，通过数据服务接口进行统一发布。数据中台由一系列支撑服务构成，如数据资源中心、主题数据仓库、数据管控、数据服务、实时应用服务支持、平台管理及配置等。
技术创新方面，通过主题创建的方式实现公路网运行监测页面的自动化生成。针对公路网运行监测能力与“可视、可测、可控、可服务”要求差距大，缺少路网运行监测体系平台的问题，本案例创造性的提出主题创建方法，实现不同需求场景（如不同重要节假日、重大活动、重要时段、自然灾害等）公路网运行监测页面的自动生成。用户可根据路网运行监测需求，灵活配置不同空间范围（如行政区域、路线范围）、时间范围、监测指标（如流量、拥堵、事件等），系统自动生成监测页面，实现公路网运行监测体系的自动化监测、数字化管理、协同化运行、智能化服务的业务目标。
图 4 解决方案在交通运输部交通信息化平台中的应用
3. 应用成效
经济效益方面，公路网运行监测管理与服务平台解决方案已成功应用于交通运输部、辽宁省等多个省部级交通信息化平台。解决方案提高了公路客货运输服务效率，降低了公路网运行管理成本，包括降低部省间日常运行管理和应急指挥的沟通协调成本，减少各类信息人为定期上报方式带来的管理成本。此外，解决方案还提高了路网运行安全管理能力， 降低了事故发生频率和强度，减少了突发事件造成的经济损失。
社会效益方面，解决方案提升了公路网运行监测预警、协调处置、协同联动水平，在重大活动、节假日及日常调度工作中，为公路交通运输提供更加安全、便捷、高效、绿色、经济的通行服务。应用成果被央视多个栏目报道，推动形成交通出行服务政企联动新模式， 全面提升公众出行信息服务水平。
三、智能网联汽车基础地图关键技术研究与应用示范
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，北京市测绘设计研究院、北京测绘学会在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”。
1. 解决方案
围绕智能网联汽车基础地图数据快速更新需求，利用路侧、车端和地图平台，研究动静态数据沉浮模型与多源时空地图数据快速融合技术，形成多源动静态数据接入规范、分级分类分层存储以及平台更新发布机制。建立地图数据众源更新模式，实现快速更新，节省地图生产更新成本。
研究智能网联汽车基础地图偏转加密及安全传输技术，为智能网联汽车基础地图数据应用提供解决措施。针对智能汽车地图数据在终端侧（车端和路侧）、平台端侧（云端） 网络传输安全风险隐患的问题，通过代码联编以及利用国产商用密码加密的方式，研发偏转加密插件。为智能网联汽车基础地图产品数据和传感器数据存储、传输、更新及服务等场景提供安全技术支撑。
开展自动驾驶地图众源更新安全监管模式研究，为政府管理提供决策支持。制定从终端传感器数据传输到地图分发的智能网联汽车基础地图数据众源更新安全监管方案，编制智能网联汽车地图数据标准、众源更新数据交换规范，建立合规性监测、安全风险的识别、预警和控制等动态安全监管体系，研发国内首个智能网联汽车基础地图众源更新数据安全监管平台，保障测绘地理信息时空数据安全。
2. 创新亮点
技术创新方面
- 一是首次提出动静态数据沉浮模型及多源时空数据融合方法与技术，实现了多源时空地图数据快速融合，提升了智能网联汽车基础地图更新效率，保证了地图的鲜度。
- 二是研制的地图偏转加密及安全传输插件，突破了智能网联汽车基础地图数据安全保护技术瓶颈，率先应用于国内智能网联汽车高精度地图应用试点，树立智能网联汽车基础地图安全应用的“北京案例”。
- 三是率先提出适用于众源更新的智能网联汽车基础地图数据模型，建立智能网联汽车基础地图数据规定及数据交换规范，突破了复杂多源异构数据同化等关键技术；创建面向智能网联汽车基础地图数据众源更新的全流程安全监管技术体系；建设了众源更新安全监管平台，实现对终端、地图云端以及相关场景环节中安全监管技术链路。
模式创新方面
- 一是建立智能网联汽车基础地图数据在车端和路侧端加密传输应用范式，化解车路云协同场景中地理信息安全风险隐患，助推智能网联汽车基础地图安全应用实质性落地。
- 二是建立事前注册、事中监管、事后追溯的智能网联汽车基础地图众源更新全流程监管模式，提高监管能力和效率。
3. 应用成效
经济效益方面
- 一是智能网联汽车作为新质生产力的重要体现和典型应用，为首都高质量发展注入新的动力。同时，智能网联汽车基础地图作为重要的基础资源与数据要素，是自动驾驶产业与时空信息产业链上的重要一环，具有带动相关产业发展的潜力；
- 二是利用多源数据众源更新模式，能够显著提升地图增量更新及服务的业务效能，实现快速更新，节省地图生产更新成本，促进数字经济体系增长与可持续发展；
- 三是本案例成果也可用于智慧城市、规划决策、智能建造等领域，在降本增效的基础上，间接产生的经济效益超亿元。
社会效益方面
- 一是支撑了北京市高级别自动驾驶示范区高精地图的建设，解决高级别自动驾驶商业化痛点，可促进北京市智能网联汽车技术创新、应用创新、管理创新，助推我国自动驾驶产业的发展；
- 二是地图偏转加密及安全传输技术，为智能网联汽车基础地图数据应用提供解决措施，研究成果也已在商业合作中实际落地，助推智能网联汽车基础地图应用安全合规落地；
- 三是开展智能网联汽车基础地图众源更新安全监管模式研究，保证了测绘地理信息时空数据安全，为政府管理提供技术支撑和决策支持。
本文摘编自北京市政务服务和数据管理局、北京软件和信息服务业协会发布的《2024 北京“数据要素 ×” 典型案例集》。
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