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2024年11月23日 星期六
同济大学城市风险管理研究院副院长涂辉招:推进道路协同数据资产化，帮助智能交通
◎谭镕
“目前，智能交通仍处于数据阶段。未来，大量的交通大数据应该从情报开始，使数据能够突出其价值，通过智能手段解决交通问题，最终依靠数据授权实现交通智能。”11月25日，同济大学城市风险管理研究所副院长、交通工程学院教授涂辉招在2023年全球数字商务会议“数据要素市场与交通创新应用”分论坛上表示。
“道路协调不仅是突破道路交通效率和安全瓶颈的全球共识，也是全球竞争力重建和科技创新的制高点。目前，我国智能汽车产业发展迅速，智能汽车产生了大量数据。智能道路还具有数据收集、处理、传输等功能。同时，智能汽车与智能道路的集群智能交互将促进道路协调系统的改革。”屠辉说。
他说，目前仍存在数据要素不明确、应用场景不明确、车路协调系统安全和通信安全等挑战。因此，道路协作系统可分为三类应用场景：智能交通服务、智能交通服务和智能特定场景服务，并根据道路协作系统的七个要素和九个智能基础设施细分场景。
编辑从会议现场了解到，智能交通服务逐步推动智能重型卡车排队“减员”运营和自动驾驶租赁“无人”运营。
“道路协作数据的应用势不可挡。在具体实施过程中，仍有许多领域需要关注，特别是尽快建立道路协作数据资产结构，协调道路协作的大规模实施。涂辉建议建立车路协同数据“八可”资产化结构：一是数据要素可测；第二，数据质量可靠；第三，数据价格可以估算；第四，数据所有权可靠；第五，数据治理可控；第六，数据主体可用；第七，应用场景可以连接；第八，沉浸式显示视觉。
“可靠、可估、可信、可控，这些都是数据资产化的过程。在数据主体和应用场景明确后，数据资源可以成为数据产品和数据产品，这是数据要素资本化的前景。”涂慧招说。
展望未来，车路协同数据资产将赋予交通治理、社会民生、工业经济，具有共享、开发和交易特点的应用场景。"交通具有社会公益性。道路协调数据资产化将给交通管理带来新的变化，创造交通拥堵管理、超限车辆管理、交通事故管理、交通能源整合的新范式。数据资产的应用将赋予社会民生，帮助智能交通、运输和特定场景的智能服务。涂辉表示，数据资产还将促进智能网络汽车、智能基础设施、智能能源产业和数据要素产业的进一步发展。最后，道路协作数据的创新应用需要区块链、大数据、5G等通信、云计算、数据信托、远程技术、推荐算法、差异隐私、防黑互联网等关键技术的支持。
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