数据要素×交通运输

“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济。

一、行动计划要求

提升多式联运效能，推进货运寄递数据、运单数据、结算数据、保险数据、货运跟踪数据等共享互认，实现托运人一次委托、费用一次结算、货物一次保险、多式联运经营人全程负责。推进航运贸易便利化，推动航运贸易数据与电子发票核验、经营主体身份核验、报关报检状态数据等的可信融合应用，加快推广电子提单、信用证、电子放货等业务应用。提升航运服务能力，支持海洋地理空间、卫星遥感、定位导航、气象等数据与船舶航行位置、水域、航速、装卸作业数据融合，创新商渔船防碰撞、航运路线规划、港口智慧安检等应用。挖掘数据复用价值，融合“两客一危”、网络货运等重点车辆数据，构建覆盖车辆营运行为、事故统计等高质量动态数据集，为差异化信贷、保险服务、二手车消费等提供数据支撑。支持交通运输龙头企业推进高质量数据集建设和复用，加强人工智能工具应用，助力企业提升运输效率。推进智能网联汽车创新发展，支持自动驾驶汽车在特定区域、特定时段进行商业化试运营试点，打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车创新服务、主动安全防控等水平。

二、多式联运效能提升

针对多式联运效能提升，我们应积极推动货运寄递、运单、结算、保险及货运跟踪等关键数据的共享互认机制建设。通过构建统一的数据交换平台，确保托运人在一次性完成委托操作后，相关费用能够实现一次性结算，货物享有全程保险保障，而多式联运经营人则对货物的安全、准时送达承担全程责任。此举不仅简化了业务流程，显著提升了物流效率，还增强了服务的透明度与客户满意度。例如，荷兰鹿特丹港的“Portbase”系统，就成功实现了港口、船公司、物流公司等多方数据的实时共享，大大提高了多式联运的协同效率。

三、航运贸易便利化

推进航运贸易便利化，要求我们将航运贸易数据与电子发票核验、经营主体身份核验、报关报检状态等信息深度整合，形成可信的数据融合应用环境。这将有力推动电子提单、电子信用证、电子放货等业务模式的广泛应用，降低纸质文件处理成本，缩短交易周期，有效防范贸易欺诈风险。以新加坡为例，其推出的“National Trade Platform”（国家贸易平台）项目，通过整合海关、税务、银行等多个部门数据，实现了国际贸易全流程的无纸化操作，极大提升了贸易效率。

四、提升航运服务能力

提升航运服务能力需充分借助海洋地理空间、卫星遥感、定位导航、气象等大数据资源，与船舶航行位置、水域、航速、装卸作业等实时数据进行深度融合，催生出诸如商渔船防碰撞预警系统、智能化航运路线规划工具、港口智慧安检平台等一系列创新应用。这些应用不仅能显著提升航行安全性，还能通过对航道、泊位、作业时间等资源的精准调度，大幅度提高港口运营效率。如马士基集团推出的“Maersk Flow”数字化供应链管理平台，就利用大数据分析技术，为客户提供实时货物追踪、航线优化等服务，显著提升了其在全球范围内的航运服务能力。

五、高质量数据集

鼓励交通运输行业龙头企业推进高质量数据集的建设和复用，加强人工智能工具的应用，是提升运输效率、优化资源配置的重要途径。通过深度学习、机器学习等先进技术，企业可以精准预测运输需求，动态调整运力分配，实现物流网络的智能化运营。同时，对于智能网联汽车的发展，我们应支持自动驾驶汽车在特定区域、特定时段进行商业化试运营试点，打破车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，推动道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据的深度融合应用。如此，既能提升智能汽车的创新服务水平，如精准导航、个性化出行推荐等，又能强化主动安全防控能力，如通过实时数据分析预测并规避潜在交通事故，从而为公众提供更安全、便捷、高效的出行体验。

六、数据驱动的智能决策与监管

数据要素的融入，不仅赋能交通运输行业的实体运营，还为其决策与监管层面带来了革命性的变革。通过构建全面、实时、精确的大数据分析系统，管理部门能够对交通运输网络的运行状态进行全景式洞察，及时发现并解决拥堵节点、安全隐患等问题，实现精细化、动态化的行业监管。同时，数据驱动的决策支持系统能够帮助管理者精准识别市场需求变化、资源瓶颈、效率短板等关键信息，为政策制定、规划优化、投资决策等提供科学依据。例如，美国交通部运用大数据技术对全国高速公路系统的交通流量、事故率、路况等数据进行深度分析，为基础设施改善项目、交通规则调整等提供了强有力的数据支持。

七、数据安全与隐私保护

在数据要素与交通运输深度融合的过程中，数据安全与个人隐私保护是不可忽视的重要环节。一方面，应建立健全数据全生命周期的安全防护体系，包括数据采集、传输、存储、使用、销毁等环节的安全控制措施，防止数据泄露、篡改、滥用等风险。另一方面，应严格执行相关法律法规，明确数据所有权、使用权、流转权等权责关系，尊重并保护用户的个人信息权益。此外，鼓励采用去标识化、差分隐私、同态加密等先进技术手段，实现数据的高效利用与隐私保护的双重目标。以欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）为参考，我国也在逐步完善交通运输领域数据治理的相关法规，为数据要素的合法合规使用保驾护航。

八、跨域数据融合与协同创新

随着交通强国战略的深入实施，跨地域、跨领域的数据融合与协同创新日益凸显其重要性。通过搭建国家级、区域级的交通大数据平台，打破数据孤岛，实现公路、铁路、水运、航空、城市公共交通等多元交通方式的数据互联互通，为构建综合立体交通网络、优化交通运输结构提供强大数据支撑。同时，鼓励政产学研用各方积极参与，共同开展基于开放数据的创新应用研发，推动交通科技成果转化，培育新的经济增长点。例如，广东省交通厅联合多家科研机构和企业，共建“广东省综合交通运输大数据中心”，旨在整合全省交通数据资源，推动大数据、人工智能等新技术在交通运输领域的深度应用，提升交通治理现代化水平。

九、国际数据合作与标准对接

在全球化背景下，数据要素在交通运输领域的跨国流动与共享成为必然趋势。我国应积极参与国际数据合作，推动数据跨境流动规则的制定与完善，争取在数据确权、数据流通、数据安全等方面的话语权。同时，加强与国际标准化组织的沟通与协作，推动我国交通运输数据标准与国际接轨，提升我国在国际交通数据市场中的竞争力。例如，我国已加入联合国全球地理信息知识与创新中心，积极参与全球地理信息数据的共建共享，为我国交通运输企业的国际化运营提供有力支持。

十、人才培养与能力建设

面对数据要素驱动的交通运输行业变革，人才是关键。应加大对数据科学、人工智能、物联网等交叉学科的人才培养力度，打造一支既懂交通运输业务又具备数据素养的专业人才队伍。同时，通过举办各类培训、研讨会、竞赛等活动，提升全行业对数据要素的认识与应用能力，营造良好的数据文化氛围。例如，交通运输部已启动“智慧交通创新人才计划”，旨在选拔、培养一批具有国际视野、创新精神的高层次人才，引领我国交通运输行业的数字化转型。

综上所述，数据要素与交通运输的深度融合，已成为推动行业创新、提升服务效能、保障交通安全、优化资源配置的关键驱动力。在全球供应链日益复杂、竞争激烈的背景下，各国及各企业应积极把握这一趋势，加大数据资源开发与应用力度，携手构建面向未来的智慧交通体系。