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案例分享|深圳市交通行业高质量数据集建设实践

2026-07-08 23:59:24

案例信息

本文选自开放群岛开源社区《2026 中国智能经济发展蓝皮书》。智能交通发展亟需标准化高质量数据支撑，超大城市交通数据分散、治理难度大等痛点突出。本案例由龙岗区数据公司、深城交联合打造，搭建交通数据集全生命周期生产体系，建成数据集开发工厂，以多模态全域数据赋能交通大模型，覆盖多类业务场景，形成可复制工程化建设模式，为全国交通数据要素化提供实践样板。

申报单位：深圳市龙岗区数据有限公司、深城交科技集团股份有限公司

一、案例背景

人工智能、数字孪生等技术在交通领域深度应用，行业对标准化、可持续更新的高质量数据需求激增。当前交通数据存在来源分散、质量参差、标注不统一、治理成本高等问题，制约智能交通规模化落地。深圳作为超大城市，交通运行复杂度高、数据规模大，亟需构建体系化交通数据集建设能力，支撑交通治理精细化、决策科学化与应用智能化。

二、实施过程

项目秉持业务牵引、数据为本、工程化建设、平台化运营理念，突破传统项目式数据建设模式，构建可持续数据资产生产体系。技术上搭建多源采集—统一治理—智能标注—质量评测—标准管理—服务开放全生命周期路线，整合多模态交通数据，通过人机协同标注、多维质检提升数据质量。建成交通数据集开发工厂，形成工程化生产、标准化标注、全生命周期管理三大核心能力，采用“集中建设、统一管理、分级使用”部署方式，以政府引导为主探索可持续运营模式。

三、创新亮点

(1)数据覆盖全面。整合文本、图像、音频、视频等多模态数据，覆盖9种交通方式、434类指标，近三年数据占比超80%，具备定期更新机制，保障数据鲜活度。

(2)场景全链支撑。打造数据集开发工厂，实现数据流水线式生产，构建全维度质量控制体系，统一数据全生命周期管理，全域支撑交通业务场景。

(3)赋能行业大模型。形成预训练、指令微调、测试评估等多类型数据集，缩短数据到模型、模型到应用链路，支撑交通行业大模型自主研发与生态共建。

四、实施成效

项目数据集已应用于交通运行监测、拥堵识别、信号优化、自动驾驶研发、安全预警等核心场景，覆盖9种交通方式，服务政产学研用多方主体。有效降低模型训练数据成本、缩短研发周期，提升交通模型性能与数据复用效率，已支撑8个领域大模型训练。项目形成可复制的交通数据集建设模式，为全国交通行业数据要素化提供示范。

五、经验启示

交通高质量数据集建设需以业务场景为核心，坚持工程化、平台化推进；需同步完善标准规范与人才体系，强化产学研用协同；数据要素与交通业务深度融合，是支撑智能交通与城市数字化转型的关键路径。

【免责申明】

本文为开放群岛开源社区《2026中国智能经济发展蓝皮书》全网公开征集案例，案例内容由申报单位自主提交并负责真实性、完整性与合规性；社区仅做整理分享，不代表对案例成效、技术方案及商业价值的背书与担保。未经授权，禁止转载、篡改及用于商业宣传。欢迎更多智能经济、数据要素创新案例踊跃申报，共建行业标杆案例库。

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