中共中央、国务院于2020年发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，数据被正式纳入与土地、资本、劳动力、技术并列的生产要素体系。随后，国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、国家数据局等出台《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》等重要文件，明确提出在确保安全与隐私的前提下，构建涵盖数据产权、流通交易、收益分配和安全治理四位一体的基础制度体系。
交通出行领域因数据生成频度高、关联主体多，被视为数据要素流通应用的重要优先场景。出行数据覆盖车辆轨迹、乘客行为、货运流量等核心信息，具备多源异构、高频更新和公共性强等特征，既是智慧交通和城市治理现代化的重要基础，也是具有高经济附加值的新型生产资料。
目前，已有数据交易所推出交通类数据产品。例如，上海数据交易所已上线交通信用、路网运行、物流态势等数据产品；苏州绕城高速公路有限公司依托自研“智能稽核平台”完成首笔交通数据交易，实现了从“0”到“1”的突破。交通数据正从静态资源加速转变为可定价、可配置、可交易的核心要素。
交通出行数据流通的技术路径
交通出行数据的全生命周期流通可概括为：采集与质量控制—融合与语义增强—共享与隐私保护三个环节。
1.采集与质量控制
数据来源包括道路感知设备（摄像头、雷达、地磁）、车载与手机终端定位信息、公共交通刷卡与支付记录、遥感卫星等，可实现高频次、全天候的采集。然而，不同终端在精度、格式、时间粒度等方面存在差异，需要通过异常值剔除、时空对齐、冗余去重与缺失补全等方法进行清洗和预处理，以提升可用性与一致性。
2.融合与语义增强
为释放多源数据的协同价值，需要构建统一的数据模型与语义映射，实现跨部门、跨终端的数据整合。例如，将出租车GNSS轨迹与道路感知数据联合，可显著提升交通状态识别精度；将公交刷卡数据与地铁客流数据融合，可刻画多模式出行结构。当前的主要障碍包括模型不统一（字段定义、结构组织、事件口径差异显著）和尺度差异（空间单元和时间粒度不一致）。
高价值数据还需进一步增强语义信息，如在图像数据中标注交通参与者、路面要素，在轨迹数据中标注出行方式与异常行为等。国家层面已启动高质量数据集建设工作，推动行业共性数据资源库和标注体系建设，为人工智能算法建模与智能决策提供支撑。
3.共享与隐私保护
跨部门、跨行业的高效流通依赖于标准化接口和可信共享机制。各地正在建设API接口、数据中台与开放平台，如百度地图与交通运输部联合推出的“出行云”平台已对外提供数百个交通数据集。
同时，交通出行数据高度关联个人位置与行为，必须在流通中保障隐私和数据主权。“数据可用不可见”的隐私计算范式成为关键技术路径。
安全多方计算、联邦学习和可信执行环境（TEE）等方法，已在联合建模和出行预测中得到应用，实现数据协同分析可控合规，为构建可信的数据共享生态提供了支撑。
标准化建设的现状与挑战
标准化是交通出行数据高效流通的基础。近年来，交通运输部发布《交通运输信息化标准体系（2019年）》和《交通运输领域新型基础设施建设行动方案（2021—2025年）》，明确了涵盖数据采集、交换、管理等多个环节的标准架构；全国智能运输系统标准化技术委员会持续推进智能运输系统标准化工作。
1.数据模型与格式
由于历史与管理职能划分等原因，道路运输、车辆管理、公共交通等子领域形成了相对独立的数据元素定义与编码规范。这导致跨领域、多系统数据融合时需大量模型映射和结构转换，增加系统集成与算法部署成本。
此外，交通数据同时存在结构化（如关系数据库表）、半结构化（如XML、JSON）和非结构化（如图像、文本）等多种形态。尽管GeoJSON、GTFS等通用数据格式在部分领域被采用，但字段命名、坐标系统、时间戳精度等差异仍然影响数据汇聚与兼容。
2.接口与协议
接口标准是实现系统互联和实时共享的关键。现有代表性标准包括《交通信号控制机与上位机间的数据通信协议》（GB/T 20999-2017），以及《收费公路联网收费技术标准》（JTG 6310—2022）。
但总体来看，现行接口多以特定业务系统间的“点对点”集成为主，难以满足跨主体协同和实时流转的新需求。在自主式交通管控、城市级交通仿真和交通行业大模型训练等新场景下，需建设覆盖多系统、具备统一语义与高时效性的接口框架。
3.改进方向
在取得初步成效的基础上，交通出行数据标准化仍有进一步提升的空间：
体系有待统筹：各地区、各业务条线依据自身需求制定标准，尚需加强统一规划，以避免重复建设并提升协同效能。
执行有待加强：部分数据提供方沿用自有格式，造成语义和字段存在一定差异，适度强化标准落实与数据一致性将有助于提高数据质量和分析效率。
新兴领域待完善：随着多源数据融合、智能感知和隐私计算等新场景的快速发展，相关结构定义、语义接口和质量控制规范仍在不断探索中，亟需进一步丰富和更新。
未来趋势与展望
在政策引导与技术演进双轮驱动下，交通出行数据的流通与使用呈现平台化、融合化、合规化、智能化的协同演进趋势：
平台化：国家级数据要素市场体系加快构建，交通数据流通平台将实现标准统一和接口规范，推动数据跨部门、跨行业的高效交易。
融合化：交通数据将与通信、气象、商业等城市要素深度耦合，支撑智能调度与实时决策。
合规化：数据全生命周期治理和隐私保护机制将成为常态，确保在确权、流通、收益分配和安全监管中的法治化与可持续性。
智能化：交通数据与人工智能深度融合，推动行业大模型构建，实现“数据赋能模型、模型反哺数据”的正向循环，驱动知识发现、决策优化与系统演化。
交通出行数据正在从沉睡的原始资源加速转化为支撑智慧交通与数字中国建设的核心生产要素。通过完善标准体系、强化隐私保护和促进多源融合，将有效释放其社会与经济价值，为构建开放共享、规范有序、协同共赢的数据要素生态提供持续动能。
来源：赛文网公众号
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