1949年到2019年，中国公路里程从8万公里起步，发展到484.65万公里;1988年到2019年，中国高速公路里程从零开始，发展到14.96万公里。谁也没有想到，30年后中国的高速公路里程能够稳居世界第一。中国公路用扎实稳健的成长为70年的中国成就奠定了坚实的基础。进入新时代，随着5G、云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术的快速发展，以信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施为核心的新型基础设施理念逐渐形成。与传统基础设施相比，新型基础设施以数据为核心生产资料，形成了感知、采集、传输、管理、分析、应用一整套完整的数字化体系。

新基建时代的挑战与机遇

公路交通作为基础设施的重要组成部分，按照新基建的发展理念，《交通强国建设纲要》《数字交通发展规划纲要》以及《推进综合交通运输大数据发展行动规划纲要(2020～2025)》提出了明确的任务目标：实现交通基础设施全要素、全周期数字化，建成综合交通大数据中心，针对交通基础设施大数据中心的建设目标，从“智慧公路”理念的提出，到新一代国家交通控制网和智慧公路试点落地实施，我们开展了一系列的探索工作。就目前实施情况来看，认为还存在以下问题——

1.实施方案问题。当前大家都已经深刻认识到了交通基础设施大数据的重要价值，也开始着手交通基础设施大数据中心建设与应用方面的规划研究。但是总体而言，设想规划多，具备可操作性的具体实施方案少。

2.顶层设计问题。在具体实施层面，当前大多以具体的某一项或某一类功能应用着手，过多突出条块化的功能设计，对于数据采集、管理、分析与应用，缺少自上而下的顶层设计。

3.数据联通问题。因为缺乏数据与功能的顶层设计，当前服务于不同功能的数据往往是相互分割孤立的，数据之间还没有深度“握手”，数据资源的集群合力效应有待提升。

4.数据分析应用问题。当前针对不同的应用功能，形成了一些数据库。但是积累的大量数据大多还处于数据存储管理阶段，数据信息资源挖掘深度不够，更多的是简单的统计、筛查，对于功能业务的支撑度不足。

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基于工程数字化的解决方案

思路

在新基建浪潮下，开展交通基础设施大数据中心建设与应用，需要以数据驱动为核心，以数据中心建设为基础，强化数据中心建设与应用的顶层设计，按照搭建全要素静、动态数据中心架构，不断完善基础设施静、动态数据，基于数据分析开发应用功能满足业务需求的“搭建架构、汇集数据、开发应用”的总体思路开展具体实施工作。

内容

按照上述思路指引，交通基础设施大数据中心建设与应用的核心内容可以概括为“数据中心+应用平台”两个方面——

(1)交通基础设施数据资源中心

围绕交通基础设施，集成全要素、全寿命周期数据信息，搭建动态扩展的数据中心架构，完善来源准确权威的数据信息，建成一数一源、弹性扩展、统一权威的交通基础设施数据资源中心。

(2)管理应用服务平台

深度挖掘数据信息，赋能公路交通发展，满足政策决策、业务管理需求，建成一源多用、资源共享的行业数据交换、分析、应用集约化服务平台。

目标

通过以上工作，最终实现以下四个目标——

(1)建立数据中心。包括全要素基础设施、涵盖建养全生命周期、汇集静动态数据。

(2)服务行业管理。为路域经济发展、路网协调规划、安全应急指挥等提供成套服务支持。

(3)实现智慧管养。实现数字化管理、信息化交互、智慧化决策。

(4)提供数据支持。为智慧公路、车路协同、自动驾驶等交通行业新基建热点内容提供需要的数据资源。

路径

为完成建设内容，实现建设目标，总体的建设实施路径可以分为“摸家底、建体系、促应用”三个阶段——

第一阶段：摸家底

梳理交通基础设施资产相关的静、动态数据信息，构建基础设施大数据中心，解决工程数据汇集问题。

第二阶段：建体系

明确数据采集、存储、管理、分析与应用标准，建立数据之间的内在联系，提升数据质量，解决工程数据清洗问题。

第三阶段：促应用

结合应用场景，挖掘数据内在信息，提供数据服务，充分实现数据资源的内在价值，解决管理功能开发问题。

关键技术问题

(1)大数据来源与内容问题

交通基础设施大数据从哪里产生、有哪些组成，是交通基础设施大数据中心建设与应用需要解决的第一个关键技术问题。

大数据来源

交通基础设施大数据来源于设计施工、检测评定、运维养护、服务交互四个方面，总体上可以分为静态数据和动态数据两大类别，其中：

静态数据主要为基础属性等相对固定的户籍化数据，例如设计信息等;

动态数据主要为运维养护以及服务交互过程中产生的不断更新变化的数据，例如交通量、养护维修工程等。

大数据内容

按照交通基础设施的构成与发展，交通基础设施大数据应该包括全要素和全周期两方面数据内容，其中：

全要素要求大数据能够涵盖交通基础设施的所有类型，包括路线、路基、路面、桥梁、涵洞、隧道、交安机电设施、收费站、服务区等。

全周期要求大数据能够涵盖交通基础设施生命周期的各个阶段，包括规划设计阶段、建设施工阶段、运维养护阶段。

(2)交通基础设施数字化问题

交通基础设施是一个个具体的实体，如何将其抽象为数据表征，由实体化转变为数字化，是交通基础设施大数据中心建设与应用需要解决的第二个关键技术问题。

新建工程数字化

新建工程的数字化实现相对简单，我们可以借助BIM这一高效工具，完成工程设计，建立正向设计流程与数字模型信息交付标准，将工程实体信息附加在BIM模型之中，实现新建工程数字化。

既有工程数字化

既有工程线长、点多、面广，其数字化实现往往需要采取基于快速数字化的后建模处理方法，一般可以采取倾斜摄影+BIM、三维激光扫描+BIM或图像摄影测量处理技术，实现道路路线、沿线基础设施、长大桥梁隧道等特殊结构物的快速数字化信息提取、逆向建立BIM模型，实现既有工程数字化。

(3)大数据分析与应用问题

实现交通基础设施数字化、汇集交通基础设施大数据，如何将数据资源变为数据价值，赋能交通发展，是交通基础设施大数据中心建设与应用需要解决的第三个关键技术问题。

服务对象

数据分析应用的服务对象包括政府部门、管理养护单位、设计单位、检测单位、施工单位以及技术研发单位等与交通基础设施相关的各个机构，需要针对不同服务对象的数据分析应用需求，开发相应的功能。

服务层级

针对数据分析应用的服务对象，总体上可以划分为四个层级：政府决策层、行业管理层、具体执行层、社会公众层。需要针对不同层级对数据的应用需求，合理配置数据分析应用权限。

交通基础设施大数据中心建设与应用探索

公路资产设施信息管理系统

针对交通基础设施大数据中心建设与应用，我们开展了一些探索，初步搭建了数据资源中心的总体架构，汇集高速公路部分静动态数据信息，以满足行业管理层业务需求，搭建了智慧管理服务平台，目前已经在河南省高速公路管理领域上线使用。

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公路技术状况检测评定系统

1.搭建了数据资源中心的总体架构

按照“齐全、唯一、联通、扩展、共享”的基本原则，搭建了全要素、全生命周期的静、动态数据中心总体架构，根据数据来源动态扩展。其中静态数据包括：地理信息数据、三维实景数据、资产设施数据、专项养护数据、检测评定数据等;动态数据包括：交通流量数据、施工作业数据、交通气象数据、位置监控数据、状态监测数据等。

公路养护统计年报系统

2.汇集了高速公路部分静、动态数据信息

在搭建数据中心架构框架的基础上，通过行业管理部门授权，逐步录入全省6900余公里高速公路、112个路段、60个管理处的3大类静态数据，包括：空间地理信息数据、资产设施信息数据、检测评定数据。

豫高速云数据App

3.建立了统一的交通基础设施管理服务平台

建立了全省统一的智慧化、集约化管理服务平台，在底层基础数据互联互通的基础上，针对不同服务对象和服务层级的功能需求，开发了一系列服务功能模块，包括公路资产设施信息管理系统、公路技术状况检测评定系统、公路养护统计年报系统、公路基础设施信息统计终端、豫高速云数据App，在一定程度上解决了数据分散、来源不一、联通不足、分析不深等问题，已经为政府主管部门、高速公路管理单位提供数据统计、分析、决策等技术支持。

公路基础设施信息统计终端

体会与思考

1.先数据、后应用

数据是本源、是根基。如果把工程数字化、应用智慧化比作一棵参天大树，那么数据是这棵大树的根基、主干，应用是这棵大树的果实、枝叶。脱开数据谈应用那只能是无本之木、无源之水，有采摘汲引之劳，而莹涸劳枯无常。过分注重功能应用那只能是涸泽而渔,焚林而猎，非长久之计。因此，需要坚持以数据驱动为导向，牢牢把握数据核心，做好、做全数据基础。

2.先行业、后社会

从行业内的视野来看，数据分析与应用需要发挥业内从业人员专业背景强、对行业需求有深入理解的优势，按照专业人做专业事的原则，围绕政策制定、管理服务等专业需求，解决行业发展痛点，逐步实现跨行业融合，为社会公众提供服务。