2025年11月，在杭州举行的数据要素发展大会上，中国信通院云计算与大数据研究所大数据与智能化部高级业务主管刘宾发布并解读了《交通行业高质量数据集建设指南》。

该指南系统梳理建设现状与核心场景，提出全流程建设路径与落地方法，遴选典型案例形成示范模板，助力交通行业数据价值释放。

2025年9月26日，交通运输部、国家发展改革委、工业和信息化部等部门联合印发《“人工智能+交通运输”实施意见》，明确提出打造“人工智能+交通运输”高质量数据集、算法库、工具链，为建设智能综合立体交通网提供技术底座。

当前，交通行业普遍面临着高质量场景数据供给不足、建设路径模糊、标准规范缺失、技术工具需提升、数据价值难以释放等多重挑战。与此同时，由于交通行业涉及范围广、数据体量大、数据类型杂，企业在开展高质量数据集建设时缺少有效方法论指导，制约了人工智能应用落地。

为推动高交通行业质量数据集建设，明确建设和运营方法论，由CCSA TC601交通物流工作组牵头，联合行业专家共同编制《交通行业高质量数据集建设指南》。

报告亮点

一、系统厘清建设现状与核心场景

指南从国内外多维度梳理交通行业高质量数据集建设现状，并分析典型数据集建设特点。同时，基于“治理-服务-基建”三大业务领域，细化智慧交通、创新服务、智慧政府3大类12个子类核心场景，明确各场景数据集需求，为企业建设数据集提供清晰导向。

交通行业数据体量大、类型复杂，按照数据来源可以分为静态数据、动态数据、外部数据、合成数据和仿真数据等多种类型，其中静态数据和动态数据是交通系统内形成的真实数据，外部数据是与交通系统相关联的其他系统真实数据，合成数据和仿真数据是通过数据处理、模拟等方式形成的虚拟数据。

交通数据分类

静态数据是交通系统中相对稳定、更新频率较低的基础信息，构成了交通网络运行的物理与逻辑框架。它主要包括交通网络拓扑（如道路节点坐标、路网连接关系、航线信息、铁路网信息）、路侧信息（如高速公路、船舶航道、轨道信息）以及交通设施信息（交通信号与监控设备、安全防护设施、交通标志标线）等。这类数据如同交通系统的“骨架”，为交通规划、设施管理、路径导航等提供底层支撑，其核心价值在于构建长期稳定的基础数据底板，减少重复采集成本，确保跨系统数据交互的一致性。

动态数据是实时反映交通系统运行状态的高频更新数据，具有强时效性和场景敏感性，堪称交通系统的“实时脉搏”。它通过传感器、摄像头、定位设备等采集，涵盖交通流量（断面流速、时间占有率）、车辆轨迹（秒级坐标、速度变化）、事件监测（事故位置、拥堵范围、施工影响）等信息。这类数据的价值在于为交通信号优化、实时路况预警、应急指挥调度提供即时决策依据，其核心特点是数据生成频率高（秒级至分钟级）、空间颗粒度细（精确到车道或路段），需借助流计算技术实现实时处理与分析。

外部数据是来自交通领域之外、与交通运行存在间接关联的环境性数据，扮演着交通系统“外部变量”的角色。它包括气象信息（降水、能见度、路面结冰预警）、地理数据（地形地貌、土地利用类型）、人口经济数据（通勤热点区域、机动车保有量）以及政策舆情（限行政策、社交媒体拥堵反馈）等。这类数据通过跨领域融合赋能交通应用，例如结合气象数据提前部署冰雪路段管控措施，利用人口分布优化公交线网布局，其核心价值在于打破行业数据壁垒，构建多维度影响因素模型，提升交通系统对复杂外部环境的适应性。

合成数据是通过算法生成的虚拟交通数据，用于弥补真实数据不足或构建极端场景，是交通领域“数据增强”的重要手段。主要基于生成对抗网络（GAN）、数据插值等技术，对真实数据进行脱敏处理或逻辑扩展，可模拟低概率事件（如暴雨天连环事故）、生成多样化场景（不同天气 / 时段的交通流），并通过隐私保护技术避免敏感信息泄露。合成数据的核心优势在于解决真实数据采集成本高、长尾场景覆盖不足等问题，广泛应用于自动驾驶算法训练、交通模型鲁棒性测试等领域，成为真实数据的有效补充。

仿真数据是通过交通仿真模型模拟生成的虚拟运行数据，是交通系统“数字孪生”的核心载体。它基于真实路网结构和动态需求参数，借助专业仿真软件构建可交互的虚拟交通环境，模拟车辆、行人、设施在不同场景下的行为与交互过程。这类数据的核心特点是可精确控制变量（如设置特定天气、突发事故等极端条件），生成在现实中难以采集或成本高昂的场景数据。其价值在于为交通规划方案验证、应急管理推演、自动驾驶算法训练提供安全可控的实验数据，通过“以虚验实”降低真实世界试错成本，提升决策科学性与系统鲁棒性。

交通高质量数据典型场景

1）智慧交通

a.自动驾驶

面向自动驾驶企业及解决方案服务商，采集多模态传感器数据、高精度地图、复杂场景仿真数据及人车路协同交互信息，构建覆盖感知决策、控制算法、安全验证等核心环节的高质量数据集，支撑自动驾驶算法模型的迭代优化与可信验证，推动形成覆盖算法开发、仿真测试、安全评估、标准制定的全流程服务体系，实现自动驾驶技术研发效率的倍增和产业化落地的安全可控。

b.智慧交通管理

面向交通管理部门与社会公众，采集实时交通流量、视频监控、车载终端轨迹、气象环境、公共出行服务及突发事件信息等多源异构数据，构建覆盖“感知-分析-决策-控制”全链条的高质量数据集，可赋能城市交通系统的精准感知与智能调控，助力实现交通管理从局部优化到全局联控，全面提升城市路网通行效率、节能减排水平与交通安全韧性，为新型智慧城市治理提供数字底座。

c.公共交通优化

面向公共交通管理部门与服务商，采集公共交通线路网布局、场站布局、客流强度、客运周转量、营运指标、安全驾驶情况等数据构建高质量数据集，为客流预测、公交线网优化、出行即服务等模型场景提供训练基础，助力形成“需求精准感知、运力弹性适配、服务主动触达”的新型智慧公交体系。

d.多式联运

面向多式联运服务商，采集公路、铁路、水运、航空等多运输方式的动态数据，包括货物追踪信息、载具状态、枢纽作业时效、气象条件、海关通关记录及成本波动等，构建覆盖“运输-仓储-中转-交付”全生命周期的高质量数据集，为优化枢纽布局、配置应急运力提供科学依据，为多式联运系统提供智能化决策支撑，推动从单一运输向多式联运集成服务升级。

2）创新服务

a.科研服务

面向行业科研全流程，采集交通运输领域科技论文、科技报告、标准、工法、专利等数据构建高质量数据集，开发或训练科研搜问、科研选题、前沿跟踪、立项评价、文献综述、智能写作、学术不端监测、成果评价等模型场景，满足科学探索、文献研读、成果创作等重要需求，辅助科研人员提高学术研究的效率和质量。

b.标准管理与服务

面向行业标准化从业者，采集交通运输领域国家标准、行业标准、计量技术规范、地方标准等数据构建高质量数据集，开发或训练标准检索、询重、辅助编写、修订分析、合规审询等模型场景，满足标准自语语）检索、文本相似度分析、编制内容纠错及推荐、修订建议归类及关键问题提取、章条体例结构对比审询等需求，辅助行业标准化工作全链条智能管理。

c.专利服务

面向行业技术研发人员，采集交通运输领域专利及其法律、企业等数据构建高质量数据集，开发或训练询找并提取技术方案、自动撰写技术交底书/专利检索式、一键生成技术预研报告/调研报告等模型场景，满足精准检索与推荐、总结分析、内容生成、多语）翻译等需求，辅助机构内部知识产权部门加速创新流程。

d.交通金融服务

面向交通行业供应链核心企业、上下游中小微企业，采集运输数据、物流数据、货运质押物状态、交通政策动态、行业风险预警等多维度数据，涵盖“授信-放款-监管-资金回收”全流程信息，构建交通金融风控高质量数据集。为优化交通领域授信模型、动态调整担保策略提供数据支撑，为交通供应链金融系统输出智能化风控决策，推动企业从传统交通信贷模式向全链条风险管控升级。

3）智慧政务

a.政务服务

面向社会公众，采集各级交通运输政府公开数据，包含但不限于法律、行政法规、规章和行政规范性文件、行业规划和标准规范、行政权力事项信息、统计数据及分析公报、重大建设项目、人事人才等数据构建高质量数据集，开发或训练智能检索、精准解读、智能咨语、政策推荐、流程导航等模型场景，推动政务服务的智能化转型，提升政府治理能力和公众服务水平。

b.政务办公

面向政府管理决策，采集各级交通运输政府政务数据，包含政府公开数据、政府内部运行决策等数据构建高质量数据集，开发或训练政务办公知识管理与辅助决策模型，满足智能文件搜索、公文起草、审批流程流转、报表生成、会议纪要生成、智能问数及可视化分析、日程管理等需求，全面提升政务办公效能。


c.信用交通

采集各级交通主管部门的公路建设、水运工程建设、道路运输和水路运输市场的良好/不良行为、红黑名单、从业单位信用评价结果、行政许可和处罚、从业单位/人员/项目等信息构建高质量数据集，开发或训练监管强度动态调整、招投标智能辅助、物流合作伙伴筛选、信贷产品差异化设计、工程保险动态定价、环保-交通联合惩戒等模型场景，满足监管优化、企业合作选择、市场准入、风险管理、跨行业治理、公众服务等需求。

d.行政执法

采集交通行政执法的案件信息、当事人信息、执法过程记录、处理结果以及其他关联数据构建高质量数据集，开发或训练执法资源动态调配、政策效果量化评估、保险精准定价、执法辅助、违法趋势预测、个性化安全提示、信用积分延伸应用等模型场景，满足资源调配、政策优化、风险管理、个性化服务等需求。

二、提出全流程建设路径与可落地方法

指南提出覆盖交通行业高质量数据集建设全流程的7大环节闭环路径，各环节配套可落地方案，包括但不限于技术方法、指标规范和落地思路，形成“路径+方法+标准”的可执行体系，为企业建设数据集提供有实操价值的方法论指导。