同济大学城市风险管理研究院副院长涂辉招：推进车路协同数据资产化助力交通智慧化

◎谭镕

“目前智能交通仍处于数据化阶段，未来海量交通大数据应向情报化进发，让数据彰显价值，并通过智能化手段解决交通问题，最终依托数据赋能，实现交通智慧化。”11月25日，在2023全球数商大会“数据要素市场与交通创新应用”分论坛上，同济大学城市风险管理研究院副院长、交通运输工程学院教授涂辉招表示。

“车路协同是突破道路交通效率与安全瓶颈的全球共识，更是全球竞争力重构和科技创新的制高点。目前，中国智能汽车产业发展迅猛，智能汽车产生海量数据。智能道路也承载了数据收集、处理、传递等功能。同时，智能汽车与智慧道路的群集智能交互将推动车路协同系统变革。”涂辉招说。

他表示，当前车路协同系统发展情况仍存在数据要素不明确、应用场景不明晰、车路协同系统安全和通信安全尚待解决等挑战。为此，车路协同系统可以根据载人、载货、特定场景等服务对象，划分为智慧交通出行服务、智慧交通运输服务、智慧特定场景服务三大类应用场景，并在三大类中细分场景，由此根据车路协同系统七大要素和九大智能基础设施，针对性进行数据采集、处理、分析、应用。

记者从会议现场获悉，智慧交通服务已逐步推动智能重卡列队“减员化”运营、自动驾驶出租“无人化”运营。

“车路协同数据应用势不可挡，在具体落实过程中仍有不少领域需要着重关注，尤其是需要尽快搭建车路协同数据资产化架构，统筹车路协同规模化落地。”涂辉招建议，搭建车路协同数据“八可”资产化架构：一是数据要素可测；二是数据质量可靠；三是数据价格可估；四是数据权属可信；五是数据治理可控；六是数据主体可用；七是应用场景可通；八是沉浸展示可视。

“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以后，数据资源就可变成数据产品和数据商品，这是对数据要素资本化的展望。”涂辉招表示。

展望未来，车路协同数据资产将以具有共享、开发和交易特性的应用场景赋能交通治理、社会民生、产业经济。“交通具有社会公益属性。车路协同数据资产化将会为交通治理带来新变化，打造交通拥堵治理、超限车辆治理、交通事故治理、交通能源融合新范式。数据资产的应用将赋能社会民生，助力智慧交通出行、运输及特定场景智慧服务。”涂辉招说，数据资产也将推动智能网联汽车、智能基础设施、智慧能源产业和数据要素产业进一步发展。最后，车路协同数据创新应用，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、差分隐私、防黑互联网等关键技术的支撑。