近20年交通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資累計完成額預(yù)計超50萬億元，復合增速為18.5%，交通基礎(chǔ)設(shè)施是社會經(jīng)濟發(fā)展的“先手棋”。2020年4月20日，國家發(fā)改委首次明確未來要深度應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，支撐傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型升級，進而形成融合基礎(chǔ)設(shè)施。

但目前，加快融合交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍面臨幾點問題——

系統(tǒng)性規(guī)劃有待加強。當前交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的管理體系不健全，系統(tǒng)性規(guī)劃有待加強。突出表現(xiàn)在不同交通運輸主管部門制定的交通規(guī)劃之間無法銜接、配套，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)處于多頭管理條塊分割的狀態(tài)。

全壽命管理水平明顯不足。重大交通基礎(chǔ)設(shè)施工程項目在實施過程中60%以上存在建設(shè)尺度大、建設(shè)周期長、專業(yè)復雜、受外部環(huán)境影響大等問題。然而由于全生命期管理水平不足，在項目建設(shè)過程中，極易造成資本的浪費。

交通一體化水平有待提升。較單一運輸方式基礎(chǔ)設(shè)施的快速發(fā)展而言，我國綜合交通樞紐的建設(shè)相對滯后，不同運輸方式基礎(chǔ)設(shè)施銜接不暢，交通一體化水平有待提升。

出行體驗“智能+”場景有待拓展。交通基礎(chǔ)設(shè)施在運行過程中要充分考慮出行者的出行體驗，注重使用的便利性。提供必要的實時道路交通地理信息服務(wù)、破解城市交通供需矛盾與擁堵治理難題。

對于目前存在問題，筆者分析了幾點原因——

規(guī)劃編制部門和機構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)部門之間的協(xié)同性需加強。目前，我國多方式的綜合規(guī)劃布局尚不適應(yīng)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的精準化和協(xié)同化，設(shè)施開發(fā)與物流、商貿(mào)、旅游、高端裝備制造等產(chǎn)業(yè)銜接互動仍然較弱。

重大工程全壽命周期管理缺乏統(tǒng)一標準。重大工程項目全生命周期管理標準體系的缺乏，使得階段間的銜接中可能存在真空區(qū)，從而使部分環(huán)節(jié)的項目管理難以落到實處。

信息交流存在障礙。當前，我國交通智能化水平仍然較低，交通領(lǐng)域存在“信息孤島”現(xiàn)象。由于交通相關(guān)部門及下屬單位數(shù)量較多，離散化程度較高，各部門信息化系統(tǒng)獨立運行且不能互聯(lián)互通。

區(qū)域“智能+”水平差異明顯。我國交通基礎(chǔ)設(shè)施“智能+”整體水平還有較大的提升空間，西部地區(qū)尤須加強，且應(yīng)用場景有待豐富。

對于加快融合交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)問題，筆者有以下幾點建議——

推進交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能項目全壽命管理。大力促進5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)與交通基礎(chǔ)設(shè)施深度融合，構(gòu)建數(shù)字化采集體系、網(wǎng)絡(luò)化傳輸體系和智能化應(yīng)用體系，實現(xiàn)數(shù)字化技術(shù)賦能交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃、建設(shè)、運營全壽命管理。

發(fā)揮數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素驅(qū)動力，推動交通基礎(chǔ)設(shè)施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。推動大數(shù)據(jù)與綜合交通運輸深度融合，構(gòu)建綜合交通大數(shù)據(jù)中心體系，推進全國綜合交通運輸統(tǒng)籌、協(xié)調(diào)與聯(lián)動。發(fā)揮集成優(yōu)勢和組合效率，以數(shù)據(jù)流引領(lǐng)技術(shù)流、物質(zhì)流、資金流、人才流，引導社會資本參與融合基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

打破“信息孤島”，提升交通一體化水平。加強頂層設(shè)計，推進交通基礎(chǔ)設(shè)施一體化管理，建立跨區(qū)域、跨部門的交通運輸信息管理平臺，特別是暢通不同交通運輸方式之間的信息共享渠道，確保交通運輸數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和前后貫通。

全面提高“智能+”水平，精準改善出行體驗。深度挖掘人工智能與交通基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合點，積極開展試點應(yīng)用研究，綜合評估人工智能應(yīng)用的經(jīng)濟和社會效益，對具有良好效益的人工智能應(yīng)用場景予以推廣。

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