新质生产力赋能交通公共基础设施数字化升级路径研究

　　(广西壮族自治区梧州航道和船检管理中心 广西梧州543000)

　　摘要：交通公共基础设施是交通运输高质量发展的坚实根基，新质生产力以科技创新为核心驱动力，以数据要素为重要支撑，为交通公共基础设施数字化升级提供了新的发展动能。当前，我国交通公共基础设施数字化建设已取得一定成效，但仍存在数据基础薄弱、系统协同不足、数据价值释放不充分、智慧运维能力不强、治理机制不完善等问题。为此，应以新质生产力为牵引，以数字交通建设为基础，以数据资产治理为关键，以智慧运维和安全韧性提升为重点，推动交通公共基础设施从传统管理模式向数字化、智慧化、协同化方向升级。本文提出建设数字底座、推进数据资产治理、构建智慧运维体系、提升安全韧性、促进产业融合、完善治理机制等实现路径，以期为交通运输高质量发展提供参考。

　　关键词：新质生产力;交通公共基础设施;数字化升级;数字交通;数据资产治理

　　一、引言

　　交通运输是国民经济的基础性、先导性、战略性产业，公路、桥梁等交通公共基础设施承担人员与货物流通功能，关乎区域协调发展与经济社会运行效率。李茜等(2025)认为，综合交通基础设施是综合交通运输体系的重要组成，也是交通强国建设的硬件基础[1]。我国交通基建建设成效显著，但发展重点已从“规模扩张”转向“提质增效”，从“建得快”转向“管得好、用得好、服务好”。新质生产力以科技创新推动生产要素优化组合，其对交通运输行业的赋能，既体现在智能网联汽车等新业态，也体现在传统交通基建的数字化改造中。卢春房等(2025)提出，公路交通基础设施建设应推进 “四网融合” 建设，为行业数字化转型明确发展方向[2]。交通基础设施在规划、建设、运维全链条中会产生海量多维度数据，但当前数据多呈碎片化分散存储状态，数据价值难以充分挖掘释放。陈晓佳、徐玮(2024)提出，推动数据要素与交通基础设施深度协同发展，能够有效助力相关产业迭代升级，也为交通领域数据资产规范化治理提供了理论依据[3]。现阶段，我国交通基础设施数字化建设历经探索，实践经验日趋成熟，多地陆续在智慧高速公路、智慧港口等场景开展落地探索，BIM、数字孪生等技术逐步投入实际应用。吴洪洋等(2025)研究表明，智能交通先导应用试点工作能够有效提速交通行业数字化转型进程[4]。但总体来看，交通基建数字化升级仍存在平台建设优先、治理体系滞后，数据采集覆盖不全、行业标准不统一、跨部门数据共享程度偏低等现实短板。基于此，本文聚焦交通公共基础设施数字化升级问题，从核心内涵与内在逻辑、现存现实困境、优化实现路径及配套保障机制等层面展开系统剖析，具备较强的实践指导意义。

　　二、新质生产力赋能交通基建数字化的内在逻辑

　　交通公共基础设施数字化升级，并非简单将纸质资料电子化，也不局限于搭建信息化管理平台，而是依托数字技术赋能，以数据要素为核心抓手，以革新传统管理模式为最终导向，对交通基础设施建设施工、日常养护、运营调度、行业治理等全流程开展系统性重构。在新质生产力发展背景下，这一升级路径具备鲜明的时代属性。

　　前沿数字技术是交通公共基础设施数字化升级的底层支撑。人工智能、数字孪生、物联网、北斗定位、云计算、边缘计算、大数据分析等新一代技术，为交通基础设施实现实时状态感知、动态全过程监测、智能化研判分析、科学化管理决策提供了技术保障。罗丹等(2025)研究发现，依托多源数据融合与实时交互功能，数字孪生技术可有效提升交通基础设施智能建造阶段的协同管控与智能决策水平[5]。传统模式下，交通基础设施运维主要依靠人工现场巡查与管理人员经验判断，整体管理模式偏被动滞后。肖建力等(2025)认为，大语言模型与多模态大模型可广泛应用于交通管控、交通安全防护、自动驾驶等领域，为交通体系智能化升级注入全新技术动能[6]。借助各类数字技术手段，可实现对桥梁结构性能、道路路面病害、隧道内部环境、边坡稳定状态、道路交通流量、设施能耗水平等指标的持续性动态监测，切实提升设施风险识别效率与运维决策科学性。

　　数据要素是交通公共基础设施数字化升级的核心资源。交通基础设施全生命周期运行过程中，会持续生成规划设计、工程施工建设、设施运行状态、养护维修记录、交通流量运行、公共便民服务、应急处置调度等多类型数据。杨晓光等(2023)指出，智慧高速公路建设涵盖感知、通信、控制、服务等多项技术落地，其落地根基在于多源交通数据的采集整合、加工处理与深度应用[7]。此类数据兼具公共服务价值与行业管理价值。Weil 等(2023)在城市数字孪生相关研究中，将数据质量优劣、数据互用性、基础设施配套、治理组织架构等列为核心现实挑战，其研究结论对交通公共基础设施领域的数据治理工作具备重要借鉴意义[8]。通过开展数据集中汇聚、清洗筛选、分类分级、建模分析与场景化应用，可逐步推动零散数据资源向规范化数据资产转化，以此支撑设施预测性养护、安全风险提前预警、公共资源优化配置、行业绩效精准评价及交通公共服务提质增效。

　　新型管理模式是交通公共基础设施数字化升级的直观体现。新质生产力的发展持续倒逼传统生产方式与管理模式迭代革新。针对交通公共基础设施领域，数字化升级推动工程建设模式由传统粗放式施工管理向精细化智慧建造转型，设施养护模式由定期被动检修向预测性主动养护转型，安全管控模式由事后应急处置向事前主动预警转型，行业治理模式由各主体分散独立管理向跨部门协同共治转型。Hagen 和 Andersen(2024)以挪威桥梁健康监测实践为例开展研究，证实数字孪生、物联网传感器与机器学习技术融合运用，可精准完成桥梁损伤识别、结构状态诊断与风险维护决策工作[9]。上述一系列管理模式的迭代变革，正是新质生产力赋能交通基础设施高质量发展的关键落脚点。

　　公共服务提升是交通公共基础设施数字化升级的根本目标。交通公共基础设施具有公共属性，其数字化升级需服务公众出行、物流运输、应急保障和区域发展。通过数字化手段，可掌握路网运行状态，发布出行信息，优化交通组织，提高物流效率，增强应急响应能力。周臻等(2024)提出城市多模式交通大模型 MT-GPT 的“点、线、面”分层技术思路，体现了大模型技术在城市交通多场景中的应用潜力[10]。新质生产力赋能交通公共基础设施数字化升级，最终落脚于提升公共服务水平和治理现代化能力。

　　三、交通基建数字化升级的现实基础与瓶颈制约

　　近年来，数字交通建设推进，交通公共基础设施数字化升级具备较好现实基础。政策层面，交通强国、数字中国、新型基础设施建设等战略部署，为交通公共基础设施数字化转型明确方向。技术层面，数字孪生、物联网、BIM、GIS、人工智能等技术逐步成熟，为基础设施智能感知和智慧运维创造条件。Faliagka等(2024)以智慧出行为案例研究数字孪生框架架构，强调数字孪生可服务智能移动、城市运行和交通系统优化[11]。实践层面，智慧高速、智慧港口、智慧枢纽、桥梁健康监测、隧道安全监测、智慧养护等应用场景不断增多，为进一步推广积累经验。叶中华等(2024)指出，智慧道路基础设施建设与产业升级、城市治理、社会服务和区域发展密切相关，这表明交通公共基础设施数字化升级需要放在更广泛的公共治理和区域发展框架中理解[12]。

　　交通公共基础设施数字化升级仍处于深化发展阶段，存在一些突出问题。

　　其一，数据基础薄弱。交通公共基础设施涉及规划、建设、养护、运营、监管等多个环节，不同阶段的数据分散在不同部门和系统中。部分早期建设的基础设施缺乏完整数字档案，历史资料不完整，数据更新不及时，影响后续管理和分析应用。部分设施虽安装监测设备，但数据采集标准不统一，数据质量参差不齐，难以形成高质量数据资源。

　　其二，系统协同不足。交通公共基础设施数字化建设涉及多个主体，包括交通运输、公安交管、住建、自然资源、应急管理、气象等部门，以及建设单位、养护单位、运营单位和技术服务企业。平台建设标准不同、数据接口不统一、权责边界不清晰，部分地区形成多个系统并存、数据重复采集、业务难以协同的局面，增加建设和管理成本，影响数字化升级整体效能。徐志刚等(2025)指出，智能车路协同系统涉及路侧、车端、平台和用户等多类主体，测评体系和协同机制建设对系统落地十分重要[13]。

　　其三，数据资产价值挖掘释放程度不足。现阶段，大量交通基础设施相关数据仅实现基础存储、检索查询与可视化展示，并未深度嵌入管理决策流程，难以转化为实际价值。不少区域虽长期积累设施监测、路网运行等海量原始数据，但尚未搭建完善的数据治理体系，适配行业场景的数据分析模型较为匮乏，无法有效支撑设施预测性养护、安全风险研判、项目投资决策及公共服务提质升级，致使数据这一新型生产要素的赋能作用未能充分落地。Werbińska‑Wojciechowska 等(2024)借助系统性梳理研究提出，将数字孪生技术应用于交通系统运维环节，应重点围绕运维管理框架搭建、技术模型构建、数据落地应用及未来研究方向展开探索[14]。

　　其四，智慧化运维支撑能力偏弱。交通公共基础设施服役周期长、日常养护持续性强，运维质量直接关系设施运行安全与公共服务供给水平。当前多地基础设施运维工作仍以人工巡检、周期性检测和管理人员经验研判为主，对设施运行状态动态变化、潜在安全隐患的预判能力较为薄弱。在极端气象灾害、突发安全事件、重大交通保障等特殊场景下，部分区域基础设施的实时动态感知、风险快速研判、多主体协同调度能力存在明显短板。Andruccioli 等(2026)围绕公共交通数字孪生展开研究，提出依托物联网、人工智能与大数据分析技术，数字孪生能够实现公交系统实时监测、运行仿真模拟与运营方案优化[15]。

　　其五，配套制度保障体系尚不健全。交通公共基础设施数字化升级并非单纯的技术改造工程，更涉及顶层制度机制的完善。数据统一标准、数据安全防护、跨部门数据共享、建设运维资金保障、项目绩效评价、复合型专业人才培育等，均需要对应的制度规范予以支撑。部分地区在推进数字化建设过程中，普遍存在重前期硬件建设、轻后期长效运营，重资金投入、轻效果评估的问题。数字化项目落地建成后，普遍面临运维经费短缺、专业技术人才匮乏、实际应用场景开发不足等问题，难以保障项目长期稳定运行。

　　四、新质生产力赋能交通基建数字化的实践方略

　　以往交通领域数字化转型多采取技术简单叠加、单一环节零散突破的推进模式，而新质生产力背景下的升级路径与之存在本质区别。新质生产力以科技创新为核心引擎，以数据要素作为关键生产资料，将数字技术创新、数据要素赋能、治理模式革新全面融入交通基础设施规划布局、工程建设、日常养护、运营调度、行业监管及便民服务全生命周期，推动交通基础设施由传统物理实体向数字孪生融合实体迭代升级，实现行业治理从经验主导模式向数据驱动模式的根本性转变。

　
　图1 实践方略逻辑图

　　(一)筑牢数字底座体系，夯实升级基础支撑

　　数字底座是新质生产力赋能交通基建数字化的“数字基石”，核心是实现物理基础设施与数字空间的映射和交互。传统数字底座存在“重硬件轻软件、重采集轻治理、重静态轻动态”的问题，导致数据标准不统一、系统互联互通性差，难以支撑智慧化应用。新质生产力背景下，需构建“感知-传输-计算-应用”一体化技术架构，实现全要素、全周期、全场景数字化覆盖。首先要完善全生命周期数字档案，针对存量基础设施，采用三维激光扫描、无人机倾斜摄影、BIM逆向建模等技术补齐数字档案短板，建立“一设施一档”;新建项目推行BIM技术全过程应用，实现数字化交付，确保数字档案与物理设施同步更新。其次构建全域智能感知网络，在桥梁、隧道等关键设施部署各类监测设备，推动5G-A、卫星互联网与感知网络融合，提升数据传输实时性和可靠性。同时推动BIM+GIS+数字孪生融合应用，构建交通基础设施数字孪生体，为各类决策提供支撑。此外建设统一的数据中台，打破部门和系统壁垒，整合各类数据，实现集中管理和共享交换。京雄高速河北段建成全路段BIM数字孪生平台，部署各类感知设备2万余套，为数字底座建设提供了实践范例。

　　(二)深化数据资产治理，释放要素核心价值

　　数据要素是新质生产力的核心生产资料，交通基建数据资产化是数字化升级的关键。传统数据管理中，数据被视为“副产品”，存在“重存储轻应用、重展示轻分析”的问题，价值难以转化。新质生产力背景下，需建立以价值为导向的数据资产治理体系，推动数据资源向数据资产转化。首要任务是梳理数据资源，建立完善的数据资源目录体系，明确数据来源、类型、更新频率等，解决“数据在哪里、谁负责、怎么用”的问题。在此基础上，强化数据标准化建设，制定统一的数据采集、编码等标准，推进跨部门、跨区域数据标准对接，为数据共享奠定基础。另外要优化数据分类分级管理，将数据分为公共服务、行业管理、敏感核心三类，明确开放共享范围和安全管理要求，兼顾安全与流通。最后探索数据资产价值评估和应用机制，落实相关会计处理规定，研究数据资产入表流程，推动数据要素市场化配置，采用联邦学习等技术，在保障安全的前提下实现数据价值挖掘。

　　(三)构建智慧运维体系，提升设施管理效能

　　智慧运维是新质生产力赋能交通基建数字化的核心应用场景，目标是实现从“被动维修、定期养护”向“主动预警、预测性养护”转变，降低成本、提升设施使用寿命和服务水平。传统运维依赖人工巡查和经验判断，存在漏检率高、响应慢等问题，难以适应大规模设施运维需求，需构建“感知-分析-决策-执行”闭环智慧运维体系。一方面以智能监测替代人工巡查，综合运用传感器、视频AI识别、无人机巡检等技术，实现设施病害自动识别和实时预警，京雄高速应用AI视频分析技术，自动识别路面病害并推送养护工单。另一方面推广预测性养护技术，整合各类数据，基于算法建立设施性能退化和病害发展预测模型，实现“按需养护、精准养护”。与此同时，依托数据支撑提升运维决策科学性，通过数字孪生技术模拟养护方案效果，比选最优方案。除此之外，建设智慧运维管理平台，整合各类功能，实现问题发现、任务派发、处置跟踪和结果评价的闭环管理，提高运维效率。

　　(四)强化设施安全韧性，筑牢系统运行防线

　　安全韧性是交通基建高质量发展的底线，也是数字化升级的重要目标。传统安全管理以“单点防御、事后处置”为主，面对极端天气、突发事件等场景存在诸多不足。新质生产力背景下，需构建“全域感知、智能预警、协同响应、快速恢复”的安全韧性体系，提升风险应对能力。首要的是强化全域风险感知，构建覆盖重点设施的动态监测体系，通过多源数据融合分析识别安全隐患。在此基础上，构建智能灾害预警体系，推动交通数据与气象、应急等部门数据共享，建立多灾种耦合风险预警模型，根据预警等级采取管控措施。另外要提升应急协同调度能力，建设交通应急指挥数字平台，利用数字孪生技术模拟灾害后交通流变化和救援过程，优化疏散和救援路线。最后增强灾后快速恢复能力，利用数字孪生技术评估设施损坏情况，比选最优修复方案，建立应急物资数字化管理系统，缩短灾后恢复时间。

　　(五)促进产运深度融合，赋能现代物流发展

　　交通基础设施是现代物流体系的重要支撑，数字化升级既能提升设施自身效率，也能推动数字交通与现代物流融合，提高供应链韧性和效率。传统产运融合仅停留在物理设施衔接层面，存在信息不畅、组织效率低等问题，需通过数据互联和业务协同，构建“通道+枢纽+网络”的现代物流运行体系。加强交通与物流数据联通，推动公路、港口、物流园区等节点信息共享，整合各类数据构建全国统一物流信息服务平台，通过数据分析优化运输组织和路径选择，降低物流成本。推动多式联运信息协同，以“一单制”为核心，利用区块链技术实现单证互认和信息共享，建设多式联运公共信息平台，提供“一站式”服务，天津港“智慧零碳”码头实现集装箱装卸全流程自动化，提供了实践参考。同时强化应急物流保障能力，依托数字化平台建立重点物资运输保障体系，在重大事件中调配运力，保障运输畅通，提升供应链安全性。

　　(六)完善行业治理体系，提升公共服务质效

　　交通基建数字化升级的核心的目标，是提升交通行业治理效能与公共服务品质。传统交通治理中，部门分割、监管滞后、服务低效等问题较为突出，已无法满足数字化发展需求，亟需全方位创新治理理念、工具与机制，构建“整体智治、协同高效、服务优质”的现代化行业治理体系。具体来看，一是建立跨部门协同治理机制，打破信息壁垒，推动交通、公安、应急管理等部门的数据共享与业务协同，通过实时交通流量与管控信号联动，有效缓解交通拥堵。二是推行数字化穿透式监管，依托数字化平台，对工程质量、设施养护等关键环节动态监测、精准监管，推动监管从“事后处罚”转向“实时预警、主动干预”，借助BIM技术与物联网设备，实现工程建设全流程可视化、可追溯。三是构建数字化绩效评价体系，围绕设施完好率、公众出行满意度等核心指标常态化评价，为项目优化和管理提升提供数据支撑。四是提升公共服务数字化水平，搭建一体化服务平台，通过APP、小程序等渠道发布路况信息，提供一站式服务，改善公众出行体验。

　　五、交通基建数字化升级的制度体系与实施保障

　　交通基建数字化升级属于系统性工程，离不开完善的制度支撑和有力的实施保障，需围绕数据治理、协同联动、监管优化、服务提升，构建全方位保障机制。制度建设上，重点完善数据产权、交易、安全等配套制度，明确数据要素权益归属，规范交易流程，强化安全防护，为数据资产化和市场化配置筑牢制度基础。协同保障上，强化跨部门、跨区域协同，健全数据共享机制，打破信息壁垒，推动交通与气象、应急、自然资源等部门深度配合，凝聚升级合力。技术保障上，加大核心数字技术研发投入，推动传感器、数字孪生、人工智能等技术迭代与场景应用，培育具备核心竞争力的科技企业，为数字化落地提供技术支撑。

　　六、结语

　　新质生产力为交通公共基础设施数字化升级提供发展方向和动力支撑。交通公共基础设施数字化升级，不是传统资产管理的信息化改造，也不是简单的技术叠加，而是以数据要素为核心、以数字技术为支撑、以智慧运维为场景、以公共服务和治理现代化为目标的发展模式变革。我国交通公共基础设施数字化升级已具备良好基础，仍需在数据治理、系统协同、智慧运维、价值转化和制度保障等方面持续发力。未来，应以数字底座建设为基础，以数据资产化为关键，以安全韧性提升为重点，以公共服务优化为导向，推动交通公共基础设施从经验管理走向数据驱动，从被动养护走向主动预警，从单一设施管理走向综合治理服务。

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