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      “數據要素×”大賽優秀案例 | 多源數據融合分析應用 賦能高速路網安全管控和科學養護

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      “數據要素×”大賽是國家數據局主辦的國內首個聚焦數據要素開發應用的全國性大賽,旨在通過“以賽促用”的形式,推動數據要素在各行業的創新應用與價值釋放,為數字經濟發展注入新動能。大賽匯聚并涌現出一批具有示范意義的標桿場景與優質實踐案例,為促進經驗交流、強化示范引領,成都發展改革推出“數據要素×大賽優秀案例”專欄,集中發布展示大賽獲獎案例。

      近日,

      由國家數據局等20家單位

      聯合主辦的2025年

      “數據要素×”大賽全國總決賽

      在上海圓滿收官。

      我市7支隊伍獲獎,

      其中“多源數據融合分析應用

      賦能高速路網安全管控和科學養護”項目

      榮獲“交通運輸賽道全國三等獎”。


      案例單位

      四川省公路規劃勘察設計研究院有限公司

      案例簡介

      我省公路路網規模大、橋隧占比高,加之地震頻發、災害隱患多、地質地形復雜,公路因災阻斷和結構損毀時有發生,防災減災和養護管理任務艱巨。橋梁、隧道等基礎設施面臨外部災害風險加劇和結構老齡化加速的“雙重挑戰”。

      為此,四川省公路規劃勘察設計研究院有限公司深入開展數據融合與智能應用研究,系統整合遙感解譯、地質勘查、結構監測等多源跨域數據,構建了覆蓋路網結構體征與災害風險態勢的系列數據集,打造了智能數據融合分析引擎與智慧管理應用體系。該體系有效實現了對公路基礎設施風險狀況的精準判識和結構狀態的全面把控,顯著提升路網科學養管和安全風險防范水平,有力推動交通領域數據要素的高效流轉與價值釋放。

      解決方案


      高速路網安全管控和科學養護賦能體系

      一是夯實數據基礎,釋放數據價值。依托公路工程數字底座,匯聚氣象、地震、遙感解譯、實時監測、養護檢查、地質勘探等多源數據,建立路網基礎設施結構健康與安全風險動態感知體系,實現海量數據的匯聚治理、融合分析和智能應用。

      二是打造數據融合分析引擎,提升應用效能。以場景應用牽引產品研發,構建數據融合分析引擎和智能應用體系,推動科技成果高效轉化。在路網風險隱患主動辨識、地質災害綜合預警、基礎設施風險防范和科學養管、全域路網智能決策和安全運營等場景開展廣泛應用,以“數據+技術”雙輪驅動服務質效提升。

      三是強化數據治理,保障安全流通。編制多部標準指南,建立數據標準化管理與安全合規保障體系。以數據為中心,以分類分級為基礎,綜合應用數據識別、訪問控制、數據加密等技術,實時掌握數據時空分布、訪問路徑和使用方式,結合風險評估、監控審計與應急響應機制,確保數據安全合規流通。

      四是構建生態模式,促進要素流動。打造“數據流轉+業務協同”生態服務模式,實現工程、高等院校、科研院所、技術咨詢、公路養管、行業監管等多方高效協作,支撐交通執法、高速公安、屬地政府、文化旅游等跨行業主體快速聯動,激活“政產學研用”協同效應,促進數據要素跨地區、跨部門、跨層級高效流動。

      創新點

      一是技術創新,建立“空天地”一體化風險感知與智能研判體系。融合多源數據實現路網風險隱患的廣域篩查和量化評定,支撐災害隱患分級分類管控處置。構建基于特征指標的風險研判和狀態評定模型,實現基礎設施安全風險的精準判識和結構狀態的全面把控。


      二是模式創新,構建“數據流轉+業務協同”雙輪驅動可持續生態模式。以“公益+商業”雙價值為導向,打造開放共享的數據應用生態。通過“自研+引入”相結合,推動技術成果和數據資產多方共創共享,激活“政產學研用”協同效能,促進數據要素高效流動與價值釋放。

      應用成效

      項目成果已在四川、重慶、西藏、寧夏等多地成功應用,經濟社會效益顯著,并入選行業典型案例。

      一是實現路網安全管控從“被動應對”到“主動防范”。通過構建多源數據融合分析體系,顯著提升路網安全風險防范水平與防災減災韌性。聚焦路網災害隱患定位難、風險摸不準,以及基礎設施結構虛警誤報頻發、災害征兆難預測等問題,推動工作模式從“災后被動處治、單點超限報警”向“風險主動辨識、綜合風險預警”轉變,實現風險辨識符合性>90%,結構預警準確率>95%,災害風險報準率>75%。

      二是驅動路網養護管理從“經驗判斷”向“數據決策”。一方面破解結構狀態評估不全面、難以支撐科學養護的問題,完成評估方式從“單一片面評估”到“多維層次評定”的升級,為科學養管決策和預防性養護維修提供有力支撐;另一方面打破全生命周期多源數據割裂壁壘,推動從“數據孤島”到“融合應用”轉型,實現數據資源利用效率提升50%。同步提升路網宏觀研判、動態監管與智能決策水平,實現從“主觀經驗判斷”到“科學智能決策”,數據驅動決策率提升30%。

      ? 來源 | 市發展改革委

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