大数据时代推进公路运输经济高质量发展的路径分析

公路运输是我国综合交通运输体系的重要组成部分，长期以来以其通达深度广、机动灵活性强、门到门服务便利等显著优势，承载着巨量的客流与物流周转任务，在保障产业链供应链稳定、促进区域经济协调发展、服务民生需求方面扮演着不可替代的角色。因此，将大数据技术及其蕴含的创新思维引入公路运输领域，深入探讨其赋能经济高质量发展的有效路径，具有极其重要的现实紧迫性和深远的战略意义，它不仅是提升行业自身竞争力的内在要求，更是推动物流降本增效、服务经济转型升级、保障国家重大战略实施的必然选择。

一、大数据时代背景下公路运输经济高质量发展面临的困境

（一）数据资源价值释放受阻

公路运输领域涵盖车辆动态监控、货物信息追踪、基础设施状态检测、道路通行流量、用户行为偏好等庞杂数据类型。由于不同层级管理部门与众多市场主体间信息系统建设存在差异，运输链条各环节形成的原始数据往往分散存储于异构系统中，缺乏统一规范的采集标准与有效的互通机制。导致跨部门跨区域跨主体的数据融合度不足，大量数据处于碎片化孤岛状态，原始数据的潜在关联性价值难以被系统性挖掘与整合，加之部分数据因采集设备精度不足或传输网络延迟而产生质量偏差，进一步削弱了数据分析结果的可靠性，使得海量数据资源无法有效转化为支撑精细化运营决策的知识生产力[1]。

（二）核心技术落地成本高企

推进公路运输智能化升级需依赖于物联网感知层设备部署、高速通信网络覆盖、云计算中心建设、智能算法模型开发等多维度数字基建与技术投入，然而现有公路网络里程巨大且设施更新周期长，路侧感知单元与通信终端的全域安装需要巨额资金支持，短期内难以实现基础设施智慧化全覆盖，尤其偏远地区路网受限于经济因素制约改造进展缓慢，同时适应运输行业特定场景的高精度时空数据建模算法开发成本高昂，中小型物流企业受制于利润空间与技术储备难以独立承担技术研发与平台运维负担，客观上形成技术应用规模门槛，阻碍大数据能力向基层运输实体的渗透进程。

（三）数据安全管控风险累积

伴随运输全流程数字化程度的提升，车辆实时位置、货物种类价值、驾驶员身份特征、客户个人信息等高敏数据生成量激增。数据流转环节涉及车载终端、移动应用、云平台、调度中心等多重节点，易暴露在外部网络攻击与内部管理漏洞的双重威胁下，部分传统运输企业缺乏专业信息安全防护体系。对于敏感数据的加密存储、权限控制、访问溯源等环节存在薄弱点，加之行业尚未建立统一的数据脱敏规则与安全审计标准。不仅加大商业机密泄露或用户隐私侵害的风险，也可能因关键控制系统的数据异常而引发交通安全事故，此类风险显著提高产业数字化转型的隐形成本。

（四）专业人才供需结构失衡

大数据技术在运输场景的应用需要既精通统计分析、机器学习、数据可视化等数字技术，又熟悉货运组织规则、线路优化逻辑、成本控制模型的复合型人才参与。然而当前运输行业从业人员技能结构偏向驾驶操作、仓储作业、基础调度等传统领域，现有培训体系与高等院校相关专业课程设置滞后于技术迭代速度。具备数据思维与工程能力的高层次技术人员供给严重短缺，企业常因专业团队缺失而无法独立完成运输大数据的清洗标注、模型训练与结果解读，导致数据价值挖掘工作流断裂，制约从数据到决策的业务闭环实现效果。

二、大数据时代推进公路运输经济高质量发展的路径

（一）构建协同化数据治理体系

针对公路运输领域多源异构数据整合难题，需要由行业主管部门牵头制定覆盖车辆动态监控信息、货物电子运单、路网运行状态、能耗排放记录等核心数据的统一采集标准与分级开放规范，推动建立跨区域跨层级的数据交换共享平台，打通交通运输管理部门、路网运营主体、货运平台企业及货主单位之间的信息传输链路，通过明确数据权属边界与安全共享协议消除协同壁垒，鼓励有条件的运输实体部署边缘计算节点实现关键业务数据的本地化预处理，降低原始数据流转带来的延迟与失真风险，逐步构建形成全链条可追溯、多维度可对比的公路运输数据资源池，为深度挖掘数据价值奠定基础。

（二）推行阶梯式技术赋能策略

为解决技术落地成本高企问题，采取分层分类推进路径：在基础设施层优先对枢纽场站、重要货运通道进行感知设备与 5G 网络覆盖，利用政府专项债券与 PPP 模式撬动社会资本参与智慧化改造；在技术工具层支持行业协会联合科研机构开发轻量化开源算法模型，重点突破面向中小运输企业的低代码运输优化工具包与公共云平台接入方案，降低算法应用门槛；在运营服务层建立省级运输大数据赋能中心，提供区域性车辆调度优化、路径碳排计算、安全风险预警等普惠性数据分析服务，使缺乏独立技术能力的基层运输主体能以按需付费方式获得专业决策支持，实现技术能力的弹性配置。

（三）完善全生命周期安全防护

从数据采集传输、存储处理到应用销毁各环节建立纵向贯通的防护机制，强制要求运输数据承载方部署端到端加密传输与区块链存证技术保障数据流转可追溯，对于车载终端数据、用户隐私信息等敏感内容实施动态脱敏与最小权限访问控制，建议引入第三方安全机构定期开展渗透测试和漏洞扫描，同时推动制定公路运输数据分类分级安全规范与事件应急处置预案，明确不同等级数据泄露事故的追责赔偿规则，通过专项资金补贴方式引导中小运输企业完善防火墙部署与日志审计系统，系统性降低数据滥用和网络安全事件发生的可能性[2]。

（四）建立产教融合人才供给链

依托高等院校物流工程、数据科学与应用统计等专业增设智慧运输方向课程模块，联合头部运输企业开发涵盖运输需求预测建模、GIS 空间分析、供应链可视化等实务内容的实训平台，同时扩展在职运输管理人员的数字技能进阶培训项目，重点提升其对智能调度系统运行逻辑的理解能力和数据报表的解读水平；建立省级运输大数据应用实验室作为跨企业技术孵化基地，以真实业务场景为案例组织算法挑战赛与解决方案路演，促成科研团队与运输实体的技术需求精准对接，逐步培育既懂运输业务规则又具备数据建模能力的复合型人才梯队，弥合技术应用最后一公里的人力资源缺口。

总结

综上所述，当前研究成果表明，破解公路运输转型升级瓶颈的关键在于打通数据要素流动通道、创新技术普惠应用模式、筑牢安全可信运行底座并补强复合型人才短板，这些路径并非孤立存在而是相互嵌套支撑的有机整体，数据治理为技术赋能提供资源基础，安全防护为系统运行构筑信任基石，人才供给则为持续创新注入核心动能。公路运输经济的高质量发展是一个数据驱动、技术支撑、制度保障与人才引领协同演进的长期过程，唯有通过持续深化数据要素市场化配置改革、完善技术赋能梯度推进机制、健全安全防护法律与技术双轨体系、构建人才能力持续更新生态，最终支撑我国由交通大国向交通强国的历史性跨越。

参考文献

[1]徐洁. 大数据时代推进公路运输经济高质量发展的对策 [J]. 运输经理世界, 2025, (01): 48-50.

[2]陈儒林,朱丽云. 大数据时代推进公路运输经济高质量发展的思考建议 [J]. 中国航务周刊, 2024, (24): 75-77.