交通运输部答每经问：基于路网运行数据集建设的智能体已有效支撑春运期间路段拥堵研判，准确率超80%

8月25日，国家数据局举办“数据价值化 我们在行动”系列新闻发布会。

今年的《政府工作报告》指出，要打造智能经济新形态，深化数据资源开发利用。当前，人工智能技术正加速演进，极大激发了公共数据资源开发利用的需求，深化公共数据资源开发利用，是推动人工智能发展的先决条件和坚实基础。

数据价值化的最终落脚点在于应用。对此，《每日经济新闻》记者在发布会现场提问：当前交通运输公共数据开发利用形成了哪些典型应用，取得了怎样的实际成效？

交通运输部科技司副司长弓永军在回答《每日经济新闻》记者上述提问时表示，在智能落地应用方面，公共数据高质量数据集已用于行业模型研发，并取得积极成效。下一步，交通运输部将持续完善行业公共数据开发利用机制，不断拓展典型应用场景。

发布会现场 每经记者 周逸斐 摄

交通运输部：高质量数据集已用于行业模型研发

弓永军回答《每日经济新闻》记者提问时表示，交通运输部坚持以应用为导向，推动公共数据融合应用落地见效，形成了一批有代表性、有实效的典型应用，有力支撑行业智能化升级。

在示范场景引领方面，交通运输部围绕路网运行监测、多式联运、港口集疏运、公众出行服务，打造了一批典型应用场景。2024年、2025年全国“数据要素×”大赛中，交通运输领域共有24个项目脱颖而出。高速公路异常事件识别及应急救援服务、交能融合桩网数智应用分别入选第三、四批公共数据“跑起来”示范场景清单，行业示范效应持续扩大。

在政务服务优化方面，通过跨部门数据共享赋能协同审批，扎实推进开办运输企业、大件运输许可、海船开航等“高效办成一件事”事项取得积极成效。以海船开航“一件事”为例，原本12张独立申请表整合为1张综合表单，申请材料从68份精简至24份，企业跑腿次数从5~10次缩减为最多1次，办理时限由原来的111个工作日压缩至最长不超过15个工作日。

在智能落地应用方面，公共数据高质量数据集已用于行业模型研发，并取得积极成效。基于路网运行数据集建设的智能体，已有效支撑春运期间路段拥堵研判、交通事件和气象信息视频识别，准确率分别超过80%和92%；海洋交通基础设施长期性能野外观测数据集已应用于狮子洋通道、平陆运河等20余个重大工程，实现延寿30%的效果，节约全寿命维养成本15%至25%；公路养护高质量数据集已服务于路面病害智能识别模型训练，识别效率大幅提升。当前，交通运输部正深入实施“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动，系统布局行业智能化应用新方向，推动公共数据价值释放向更广领域拓展。

弓永军强调，下一步，交通运输部将持续完善行业公共数据开发利用机制，不断拓展典型应用场景，加快释放数据要素价值，为加快建设交通强国、服务数字中国建设提供坚实的数据支撑。

成都国际铁路港通过数据贯通实现货物送箱进场效率提高30%

《每日经济新闻》记者从现场获悉，按照国家数据局等部门印发的《关于推动物流数据开放互联 有效降低全社会物流成本的实施方案》（以下简称《实施方案》），四川省积极推动物流公共数据开放互联，成都市还荣获国家物流数据开放互联试点城市。

四川省发展改革委党组副书记、四川省数据局局长顾红松在现场表示，国家层面印发《实施方案》后，四川高度重视，将推动物流公共数据开放互联作为破解行业“信息孤岛”、降低全社会物流成本的关键抓手，全力抓好落实。“特别是成都市成功获批国家物流数据开放互联试点建设城市以来，四川以此为契机，统筹推动物流数据资源开发利用，支持成都国际铁路港、四川港投、道臣物流等单位开展试点建设，取得积极进展。”

一方面，聚焦多式联运数据开放互联，深化数据归集共享，创新打造一系列典型应用场景。其中四川港投打造53条多式联运线路、实现多式联运中转时间平均缩短10%左右、综合运输成本降低3%~5%，道臣物流解决方案实现车辆空驶率降低15%~25%、县域及农村地区末端配送成本降低40%。

另一方面，着力提升国际物流数据综合服务能力。成都国际铁路港通过织密连接境内外超160个城市的国际班列网络，集成各类主体业务系统数据，实现300余项、超2.1亿条物流数据实时共享、开放互联，打造升级6类18项示范应用场景，创新“数字班列智慧管理”“中欧E单通”等应用，有效降低了制造业、商贸企业国际物流成本。

顾红松表示，特别是成都国际铁路港通过数据贯通创新打造国际陆路运输“单一窗口”，形成申报流程“去重复化”、业务办理“智能化转型”、物流追踪“全链条可视化”、合规审查“前置化预警”等四大特色做法，实现货物送箱进场效率提高30%，单趟班列资料收集、制单、审核全流程时间缩短80%，数据录入工作量减少80%，每年减少纸质单证使用超500万份。

“下一步，我们将坚持以应用场景为牵引，持续深化物流公共数据开放互联，推动数据赋能降低全社会物流成本取得更大实效。”顾红松表示。