数字化转型 | 通过27届高速公路信息化大会的相关研讨来看高速大脑的建设之路

“ 通过几个省高速公路的数据大脑相关资料，整理了本篇文章，仅供大家参考。”

交通运输部印发《推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》，强调运用现代数字技术赋能公路交通，提升感知、分析、决策能力，实现人、车、路、环境深度融合以及全业务流程数字化。

所以说，从单一信息化到“云-边-端”协同，再到数字孪生底座支撑的全域感知，构建“高速大脑”是解决全面融合的根本途径。

高速大脑定义

“高速大脑”是高速公路智慧化转型的核心中枢，通过整合多源数据、构建智能算法模型、驱动业务闭环，实现“感知-决策-执行-优化”全链路智能化。

高速大脑一般来说集成了数据管理、数据治理、数据服务，为企业提供稳定、高效、安全的数据支持和服务，帮助企业进行数字化转型。 高速大脑，通过接入外场设备数据、车载移动视频、浮动车数据、设施监测数据、收费数据等，通过数据汇聚和分析，实现多个应用落地。

数据大脑的架构

通过各省讲解的片子，我们看看相关的高速大脑建设思路。

甘肃数据大脑

数据中台：通过汇聚交通行业数据，开展数据治理，提升数据质量；建设数据仓库，提升数据价值；通过数据服务让数据直接为行业应用服务，发挥数据价值。通过数据能力开放共享，让政府、企业、公众调用数据服务，营造应用生态。

业务中台：汇聚了包括交通分析算法和视频图片识别的视频分析算法，目前已累计完成了35类交通模型算法的开发、部署和上架应用。

通用能力中台：主要是面向应用业务，提供技术基础，包括地理信息处理与展示的GIS模块、视频图片上传分发的视频接入分析模块。

首发数字底座

依托高速公路数字底座一体化服务能力, 加强运营业务的集成与创新。

图片

不断完善运营数字底座，动态叠加不同数据要素，提升管理与服务效率。

安徽高速大脑

图片

目前平台已汇聚全量的本省和邻省多源数据，数据从上至下贯穿，数据量多而全。

通过融合大数据、大模型等新技术，实现路况、气象、设备运行、应急车道、应急物资等实时监测、智能分析和协同决策，从而提升路网整体运行管理效能。

监测预警一体化：对路网运行情况，实时监测预警拥堵、管制、事故、突发事件等。

协同调度一体化：对高速上出现的异常情况，进行统筹调度，协调处置。在出现重大事件时，发挥指挥调度中心的重要能力。

决策辅助一体化：对各场景进行建模、分析、挖掘，预测将来路网情况，为管理者提前采取措施提供决策支持。

出行服务一体化：做好各渠道出行信息发布的统筹，满足司乘人员多方位出行信息需求。

河北高速数字云

图片

河北高速“数字云”将利用云计算、大数据、边缘计算、物联网等新一代信息技术，采用“1231”核心构架： 1 个底座—新基建技术底座； 2 个支撑体系—数据支撑体系、应用支撑体系； 3 朵数字应用云—集团内控数字云管、高速主业数字云控、“交通+”产业数字云服； 1 个数字云舱—河北高速数字云舱。

高速大脑一般应用

BI 看板

实时监控：可以实时显示最新的数据变化 ，帮助用户快速了解当前状况。

集中展示：通过图表、图形等形式将复杂的数据简单化，在一个界面中集中展示多个关键指标，便于整体把握业务状况，促进决策。

图片

图片

信息化系统融合

提供数据共享接口，支撑各业务系统数据调用；

打造信息化系统的API统一调用；

AI 大模型应用

交通管理

实时路况分析与预测：通过分析历史数据和实时数据，以DeepSeek为代表的大模型可以帮助预测交通流量、拥堵情况，并提出缓解方案。

自动驾驶技术

场景理解与决策支持： DeepSeek可以用于理解复杂的驾驶场景，辅助自动驾驶汽车做出更安全、合理的驾驶决策。

自然语言交互：在自动驾驶车辆中，乘客可以通过语音与系统互动，例如设置目的地、查询路线等。

物流与供应链优化

路径规划： DeepSeek可以优化运输路线，考虑天气、交通状况、配送优先级等因素 ，从而降低运输成本并提高效率。

库存管理：通过分析历史订单和运输数据，预测需求并优化库存水平。

客户服务与用户体验

智能客服：利用DeepSeek的自然语言处理能力，提供全天候的客户支持，解答关于航班、火车、公交等服务的问题。

个性化推荐：根据用户的偏好和历史行为，推荐最佳的出行方式或路线。

政策制定与研究

数据分析与报告生成： DeepSeek可以快速分析大量交通数据，生成详细的分析报告，为政策制定者提供依据。

模拟与预测：通过模拟不同政策实施后的效果，帮助决策者选择最优方案。

数据资产产出

交通流量数据 - 包括车辆、行人、 自行车等在不同时间段内的移动和分布情况。

基础设施数据 - 描述道路、桥梁、 隧道、车站、港口等基础设施的状态和使用情况。

运输工具数据 - 包括车辆、船舶、飞机等交通工具的技术参数、运行状态、维护记录等。

运营数据 - 记录运输服务的计划、执行和结果，如班次安排、实际到发时间、载客量等。

用户行为数据 - 涉及乘客或货物运输的需求、偏好、习惯等信息。 

环境数据 - 包括天气、地形、灾害等对交通可能产生影响的因素。 

政策法规数据-关于交通运输的法律法规、标准规范等信息。

经济数据- 与交通运输相关的成本、收益、投资等经济指标。

结语

“高速大脑”作为综合交通信息化的交汇节点，以及各类交通数据资源管理、汇集、处理、存储和交换中心，是数字交通的核心支撑，全面汇聚了交通运输多源数据，实现了交通运输信息系统的整合与互联互通。

（本文部分观点及图片摘自 27 届信息化大会的相关论坛演讲内容，侵权联系删除）