今年的《政府工作报告》指出，要打造智能经济新形态，深化数据资源开发利用。当前，人工智能技术正加速演进，极大激发了公共数据资源开发利用的需求，深化公共数据资源开发利用，是推动人工智能发展的先决条件和坚实基础。
数据价值化的最终落脚点在于应用。对此，《每日经济新闻》记者在发布会现场提问：当前交通运输公共数据开发利用形成了哪些典型应用，取得了怎样的实际成效？
交通运输部科技司副司长弓永军在回答《每日经济新闻》记者上述提问时表示，在智能落地应用方面，公共数据高质量数据集已用于行业模型研发，并取得积极成效。下一步，交通运输部将持续完善行业公共数据开发利用机制，不断拓展典型应用场景。
发布会现场每经记者周逸斐摄
交通运输部：高质量数据集已用于行业模型研发
弓永军回答《每日经济新闻》记者提问时表示，交通运输部坚持以应用为导向，推动公共数据融合应用落地见效，形成了一批有代表性、有实效的典型应用，有力支撑行业智能化升级。
在示范场景引领方面，交通运输部围绕路网运行监测、多式联运、港口集疏运、公众出行服务，打造了一批典型应用场景。2024年、2025年全国“数据要素×”大赛中，交通运输领域共有24个项目脱颖而出。高速公路异常事件识别及应急救援服务、交能融合桩网数智应用分别入选第三、四批公共数据“跑起来”示范场景清单，行业示范效应持续扩大。
在政务服务优化方面，通过跨部门数据共享赋能协同审批，扎实推进开办运输企业、大件运输许可、海船开航等“高效办成一件事”事项取得积极成效。以海船开航“一件事”为例，原本12张独立申请表整合为1张综合表单，申请材料从68份精简至24份，企业跑腿次数从5~10次缩减为最多1次，办理时限由原来的111个工作日压缩至最长不超过15个工作日。
在智能落地应用方面，公共数据高质量数据集已用于行业模型研发，并取得积极成效。基于路网运行数据集建设的智能体，已有效支撑春运期间路段拥堵研判、交通事件和气象信息视频识别，准确率分别超过80%和92%；海洋交通基础设施长期性能野外观测数据集已应用于狮子洋通道、平陆运河等20余个重大工程，实现延寿30%的效果，节约全寿命维养成本15%至25%；公路养护高质量数据集已服务于路面病害智能识别模型训练，识别效率大幅提升。当前，交通运输部正深入实施“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动，系统布局行业智能化应用新方向，推动公共数据价值释放向更广领域拓展。
弓永军强调，下一步，交通运输部将持续完善行业公共数据开发利用机制，不断拓展典型应用场景，加快释放数据要素价值，为加快建设交通强国、服务数字中国建设提供坚实的数据支撑。
成都国际铁路港通过数据贯通实现货物送箱进场效率提高30%
《每日经济新闻》记者从现场获悉，按照国家数据局等部门印发的《关于推动物流数据开放互联有效降低全社会物流成本的实施方案》（以下简称《实施方案》），四川省积极推动物流公共数据开放互联，成都市还荣获国家物流数据开放互联试点城市。
四川省发展改革委党组副书记、四川省数据局局长顾红松在现场表示，国家层面印发《实施方案》后，四川高度重视，将推动物流公共数据开放互联作为破解行业“信息孤岛”、降低全社会物流成本的关键抓手，全力抓好落实。“特别是成都市成功获批国家物流数据开放互联试点建设城市以来，四川以此为契机，统筹推动物流数据资源开发利用，支持成都国际铁路港、四川港投、道臣物流等单位开展试点建设，取得积极进展。”
一方面，聚焦多式联运数据开放互联，深化数据归集共享，创新打造一系列典型应用场景。其中四川港投打造53条多式联运线路、实现多式联运中转时间平均缩短10%左右、综合运输成本降低3%~5%，道臣物流解决方案实现车辆空驶率降低15%~25%、县域及农村地区末端配送成本降低40%。
另一方面，着力提升国际物流数据综合服务能力。成都国际铁路港通过织密连接境内外超160个城市的国际班列网络，集成各类主体业务系统数据，实现300余项、超2.1亿条物流数据实时共享、开放互联，打造升级6类18项示范应用场景，创新“数字班列智慧管理”“中欧E单通”等应用，有效降低了制造业、商贸企业国际物流成本。
顾红松表示，特别是成都国际铁路港通过数据贯通创新打造国际陆路运输“单一窗口”，形成申报流程“去重复化”、业务办理“智能化转型”、物流追踪“全链条可视化”、合规审查“前置化预警”等四大特色做法，实现货物送箱进场效率提高30%，单趟班列资料收集、制单、审核全流程时间缩短80%，数据录入工作量减少80%，每年减少纸质单证使用超500万份。
“下一步，我们将坚持以应用场景为牵引，持续深化物流公共数据开放互联，推动数据赋能降低全社会物流成本取得更大实效。”顾红松表示。
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