案例单位
四川智能交通系统管理有限责任公司
案例背景
作为国家战略腹地的四川是名副其实的交通大省，今年四川高速公路总里程突破10000公里，路网规模位居全国第三。在地震、滑坡、泥石流等地质灾害频发的客观条件下，如何充分利用全域数据缓解交通运输安全压力成为亟待解决的难题。同时四川作为国家第一批公路水路交通基础设施数字化转型升级示范区域，充分挖掘交通运输数据资源，加强交通事件感知准确率，提高快速反应和协同处置能力势在必行。
解决方案
针对四川路网结构复杂，地质灾害多发、易发、频发等特点，项目基于已有海量数据集，通过深度融合大数据、人工智能、仿真等技术，面向行业高度关注的高速路网安全场景构建覆盖事前、事中、事后全链路场景化安全服务体系（如图1所示）。
图1.多维安全场景化数字赋能体系
一是建立完善的数据采集、管理、加工体系。在基础设施层，以现有算力设施为基础,构建形成数据湖仓，为场景化的数据分析提供超大规模数据集计算及事务性处理的能力；在数据资源管理层，将分散于各个业务系统中的数据进行收集与整合，存储于数据湖仓中，构成支撑上层业务应用的数据资源体系，并对接入的数据资源进行全面的质量分析评估，采取管理措施有效监控和提高数据质量；在数据要素加工层，建立连接数据资源层和场景化数据服务的数据要素加工工厂，提供用于组织装配为业务应用所需的各类模型的集合，并装配成可实现相应业务逻辑的数据服务。
二是建立行业可信数据空间。依托数字化转型升级试点工作，构建可信、开放、共享、安全和分布式的全省交通数据空间，促进数据要素跨领域、跨区域、跨主体地阳光化流动，创新交通运输安全服务场景，放大数据要素融合的乘数效应（如图2所示）。
图2.行业数据空间
三是构建多层次的信息触达渠道。通过不同的数据产品和应用形式服务于公众、道路运营方、行政事业单位、公路货运参与主体等，提升路网安全运行感知能力、信息触达效率、应急处置响应速度，提高交通运输可靠性和安全性。
创新点
一是通过“资源化”的方式整合全域多维度数据，构建了多层次、多角度的数据体系。为快速搭建交通运输安全服务提供了坚实的基础。
二是通过构建行业数据空间体系，有效支撑了全域数据资源的融合、加工和流通，在赋能交通运输安全增效的同时，为数据资源的多场景、多主体复用打下了坚实的基础。实现技术及业务模式上的自主创新。
应用成效
一是经济效益方面。当前，省内道路运输企业（道路运输业，多式联运和运输代理业，邮政业）约8.08万户，按照市场渗透率30%，预计按年费订阅整体市场空间千万级。项目将从降低安全运营成本、提高运输效率、提升物流和市场扩展效率方面发挥经济效益，对推动地区生产总值增长、加快区域优势产业发展、提升沿线居民生活水平和质量都起到积极作用。
二是社会效益方面。项目通过多维立体地挖掘数据要素价值，为提升道路的通行安全、增强高速公路通行运输效率、缓解公路网供给不足所带来的社会问题提供有力支撑。目前省内70余家高速公路运营公司,预估服务覆盖率可达90%。同时项目以行业数据空间为依托，为推动既有的高质量交通数据要素阳光化流通，形成更加丰富的数据服务及创新数据产品提供了环境，充分发挥了数据要素乘数效应，进一步促进全省交通数据要素产业生态聚集落地。
专家点评
案例通过全面的数据采集和管理，建立完善的数据采集、管理、加工体系，确保了数据的全面性和准确性，为后续的数据分析和安全场景应用提供了坚实的基础。同时，行业可信数据空间的构建，有效促进了交通数据要素的流通，并通过数据与多维场景的结合，发挥了数据要素对新质生产力发展的促进作用，为推动交通运输行业数字化转型、提升行业服务水平、促进区域经济发展等方面作出了示范和引领。
