一、数据空间：重塑交通行业的“数字基建” 

在数字化浪潮席卷全球的时代，数据已成为驱动交通行业变革的核心要素。自2014年德国提出数据空间概念以来，这一新型基础设施迅速成为全球焦点。欧盟通过《欧洲数据战略》布局9大行业数据空间，中国则以《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》为指引，明确到2028年建成100个以上可信数据空间的目标，其中交通行业被列为重点培育领域。 

图1 可信数据空间国内外发展

可信数据空间作为数据要素流通的“安全容器”，可以通过区块链、隐私计算、语义建模等技术，实现多源异构数据的“可用不可见”与可信流通。它打破了交通行业长期存在的“数据孤岛”壁垒，让公路、铁路、航空、水运等多模态数据得以整合，推动交通从“单一管理”向“全局协同”跃迁。

 二、交通数字化转型的最新进展方向 

1、政策驱动与基础设施智能化升级

智慧高速建设提速。以广东省为例，通过了《广东交通数字底座暂行技术规定》和《广东交通数字底座公路数据接入暂行技术要求》的审查，为行业如何系统化、标准化构建统一、开放、共享的数字底座提供了明确的技术路径和建设范例。

2、数据要素赋能行业治理

以场景为牵引，构建“交通 - 服务 - 用户”数据协同生态，护航出行。

3、可信数据流通实践

上海数据交易所推出“交通数据沙箱”，基于联邦学习技术实现车企、地图服务商与交管部门的数据联合建模。广东省积极筹备交通行业可信数据空间建设与运营，以空间为纽带，建立数据供需信任基石，进而实现数据的可信连接、管控、流通与赋能，打造高效、安全、可信的数字化供应链，推动交通行业数字化转型。

4、交通类产品统计分析

鉴于当前国内数据要素市场尚未形成统一分类标准，截至2025年6月11日，各数据交易所/平台在数据产品分类及标签体系构建方面仍存在显著差异。

为此，本研究通过系统性采集全国范围内16家主要数据交易所及平台的上架产品信息，采用多维度筛选策略：首先基于“应用行业”、“应用场景”、“产品描述”等结构化字段进行智能检索，继而结合“公路”、“道路”、“高速”等关键词进行语义匹配。

经过双重筛选流程，最终识别出与交通领域相关的有效数据产品共计1192项，其类型分布特征详见图2。该样本库的构建为后续开展交通数据要素市场分析提供了标准化研究基础。 

图2 各数据交易所交通类产品数量（截至2025年6月11日）

在交通相关的1192个产品中，通过筛选包含“高速”、“交通”、“公路”等核心关键字的高速领域产品，最终获取有效样本289个，占交通领域产品总量的约24.2%。

各数据交易所高速领域产品具体数量分布如图3所示，其中头部交易所集中了超过60%的高速领域数据产品，显示出明显的资源集聚效应。值得注意的是，在地域分布上东部沿海交易所的产品数量是中西部地区的3.2倍。 

图3 各数据交易所高速领域产品数量（截至2025年6月11日）

5、交通领域的数据价值探索

注：数据资料来源于网上公开资料查询

 三、技术赋能：构建交通数据流通新生态 

交通行业数据空间以技术为基石，重点聚焦于构建一个基于广泛共识规则的全方位数据安全流通平台。构建起覆盖“数据采集—治理—流通—应用”的全链条能力体系： 

图4 全方位数据安全流通平台

• 可信管控能力：通过全要素接入认证、动态管控与存证溯源，确保数据主权归属清晰。例如，广州城市可信数据空间采用“区块链+隐私计算”技术，实现港口通关数据加密传输，敏感信息仅授权主体可访问。
  

• 资源交互能力：打通跨企业、跨区域的数据通路。支持不同来源数据资源、产品和服务在可信数据空间的统一发布、高效查询、跨主体互认，实现跨空间的身份互认、资源共享和服务共用。
  

• 价值共创能力：催生数据产品创新与商业模式变革。支持多主体在可信数据空间规则约束下共同参与数据开发利用，推动数据资源向数据产品或服务转化，并保障参与各方的合法权益。上海临港示范区通过整合车企、路侧单元（RSU）、保险公司数据，实现车辆风险动态定价；湖北襄阳高新区的汽车产业链数据空间，整合车险、制造与物流数据，提升全链条协同效率。

 四、场景落地：解锁智慧交通多元价值 

1、安全出行：从“被动响应”到“主动预警”

交通运输行业存在数据分散、格式标准差异大的问题，传统交通管理中，跨区域事故预警因数据格式冲突，导致延迟存在超几小时。而可信数据空间通过标准化数据治理，有助于实现实时预警能力跃升。

• 施工与事故提前预警：广东利通科技投资有限公司研发的“广东省高速公路施工事件预告数据产品”，与百度“度小镜”完成实车测试，有助于提前规避施工风险，提升安全驾驶、智能驾驶能力。
  

• 异常停车与抛洒物监测：利用交通数据空间整合高速公路摄像头、路侧传感器数据，通过AI算法实时识别异常停车、抛洒物等事件，自动触发应急响应。
  

• 货运车辆超载超限治理：利用数据空间对接治超站称重数据、物流企业运单数据，自动筛查超载超限车辆，可通过平台向交警、路政部门同步证据链，提升非现场执法效率。

2、效率提升：多式联运与智能网联的协同革命

• 多式联运：通过整合公路、铁路、水运、航空等多模态数据，构建“一单制”联运服务体系，优化货物中转路径，降低物流成本。通过区块链存证提单信息，货主可实时追踪货物位置，有效压缩纠纷处理周期。
  

• 智能网联：通过可信数据空间整合车企、路侧单元（RSU）、保险公司数据，实现车辆风险动态定价。聚焦卫星遥感、气象数据与交通数据融合，为自动驾驶车辆提供高精度环境感知（如暴雨、冰雪路面预警）。联合车企、保险公司构建“驾驶行为-风险评估-保费定价”闭环，为用户提供差异化车险方案。基于交通行业可信数据空间打通车险、制造、物流数据，保险公司可实时获取车辆维修记录、物流轨迹，优化风控模型，降低欺诈理赔率。

3、生态协同：数据要素市场化的“交通样本”

交通行业数据空间正成为数据要素市场化的试验田：

• 上海数据交易所联合车企、医院共建幽门螺杆菌数据空间，实现医疗与交通数据跨行业融合，有效降低试剂盒研发成本（数据来源于上海数据交易所）；
  

• 海南依托政务数据空间构建“数据产品超市”，探索公共数据授权运营，形成“政府+市场”的数据价值化模式（数据来源于新浪财经网）；

 五、未来展望：技术引领与场景创新双轮驱动 

智慧出行服务生态：深化与智能网联汽车、车路协同（V2X）的融合，构建“数据空间+自动驾驶”场景。如基于高速公路为量产车提供实时施工预警、拥堵规避等车路协同服务，预计2028年可覆盖超1亿辆网联车，市场规模达60亿元/年（阿里云预测）。

绿色交通与碳管理：探索交通数据空间与能源数据空间的跨域联动，整合车辆能耗、充电桩分布、碳足迹等数据，开发“低碳出行积分体系”，推动新能源汽车推广与交通领域碳减排。

跨境物流数据互通：依托“一带一路”沿线交通基础设施，构建跨境可信数据空间。例如，复制中德物流数据空间经验，实现中欧班列货物状态、通关数据的加密共享，将有助于缩短跨境物流纠纷处理周期。

政策赋能与生态共建：推动“数据持有权、加工使用权、产品经营权”三权分置落地，探索高速公路车流量、路况等数据的资产化路径。

交通行业数据空间正从技术验证迈向规模化应用阶段，未来将以标准化为根基、以场景创新为抓手、以政策生态为保障，构建“人-车-路-货-云”全要素协同的智慧交通新生态。

参考资料:

参考全国数据资产“交通领域”入表案例，中宇泰诺数据科技；

全国“交通领域"数据资产入表+融资案例汇总，数据资产管理大讲堂；

作者简介：曹波、张欢欢、陈望宇，广东省交通集团有限公司深度数字化项目部。