数据要素×交通运输：构建智慧协同与可持续发展新范式

课程大纲

新引擎——数据要素驱动交通运输现代化

一、战略引领：从交通大国到数据赋能的交通强国

国家数据战略与交通强国纲要的融合解读

1.1 数据成为提升运输效能与服务水平的核心生产要素

1.2 《行动计划》四大行动方向的内在逻辑与战略意义

全球视野下智慧交通发展趋势与竞争格局

2.1 数字化、网联化、智能化、绿色化（新四化）的协同演进

2.2 数据驱动的交通产业生态重塑

夯基垒台——交通数据资源体系化治理与平台构建

一、交通全域数据的汇聚、治理与融合

陆、水、空多模态交通数据全景图

1.1 基础设施状态数据、运输工具运行数据、客货流通行数据、环境数据的采集与标准

1.2 跨部门、跨方式、跨区域数据共享的机制与挑战

数据资产化管理与安全可控流通

2.1 交通数据分类分级、确权授权与价值评估探索

2.2 关键信息基础设施保护与数据跨境流动合规

二、支撑智慧交通的数据大脑与赋能平台

行业级与区域级交通大数据中心/平台的架构与运营模式
企业级数据中台：赋能业务敏捷创新与精细化管理

场景赋能（上）——数据提升综合运输效能与贸易便利

一、数据要素×提升多式联运效能

一单制与全程可视化供应链构建

1.1 基于统一数据标准的单证电子化与信息无缝流转

1.2 全链路动态监控、智能调度与异常预警

枢纽与网络的智能化协同优化

2.1 基于大数据的货运需求预测与运力资源智能匹配

2.2 港口、铁路场站、物流园区的协同作业优化

二、数据要素×推进航运贸易便利化

智慧港口与单一窗口深化应用

1.1 港口生产操作自动化（AGV、智能理货）与船舶进出港智能调度

1.2 通关、物流、监管数据联动，提升口岸整体效率

全球航运物流网络的数据协同

场景赋能（下）——数据挖掘价值复用与引领智能网联创新

一、数据要素×挖掘数据复用价值

交通数据要素市场化探索与实践

1.1 高精度地图、实时路况、停车等数据的商业化应用模式

1.2 赋能保险、金融、旅游、商业的跨界融合创新

数据驱动公共服务优化与科学决策

2.1 城市交通拥堵治理与公交线网动态优化

2.2 基于大数据的交通规划、投资与政策评估

二、数据要素×推进智能网联汽车创新发展

车路云一体化融合智能系统

1.1 路侧感知数据与车辆数据的实时交互与协同决策

1.2 支持高级别自动驾驶的泛在感知与高可靠通信网络

出行即服务（MaaS）与智慧出行生态

实践启航——数字化转型实施策略与未来展望

一、制定智慧交通发展战略与实施路线图

现状评估：数字化转型成熟度模型在交通领域的应用
路径规划：选择试点、攻克难点、形成亮点的渐进式策略
生态构建：政府引导、企业主体、产学研用协同的创新联合体

二、课程总结与行动共创

核心价值、关键技术与发展瓶颈总览
应对数据质量、系统集成、商业模式、安全隐私等挑战的综合对策
行动工作坊：围绕本地区/本企业核心痛点，拟定数据赋能的首期行动计划

适合对象

各级交通运输主管部门、交通投资集团、港口、机场、铁路公司的管理与技术负责人；物流与供应链企业、多式联运经营人、航运企业的中高层管理者；智能网联汽车、智慧公路、车路协同相关科技企业与研究机构的负责人；交通规划设计院所、咨询机构的相关专家与从…

课程定位与主要问题

审计合规、安全生产、风控治理或政策落地训练场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏

核心收益

规则边界更清楚：风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级
风险识别更可见：风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点
处置动作更具体：场景复盘明确风险信号、处置流程和协同边界
留痕复盘有依据：用于日常检查、沟通留痕和后续跟进的操作清单

课程背景与交付信息

在建设交通强国和数字中国的国家战略交汇点，交通运输业正迎来以数据为关键驱动力的深刻变革。数据要素的深度融合应用，是提升多式联运效能、优化全球供应链韧性、释放数据复用潜能、引领智能网联汽车创新的核心动力。本课程紧密围绕国家《数据要素×三年行动计划》在交通运输领域的部署，系统剖析数据赋能行业转型升级的核心场景与实施路径，旨在为行业管理者、技术专家与创新实践者提供前瞻视野、系统方法与实战工具，共同推动构建安全、便捷、高效、绿色、经济的现代化综合交通运输体系

课酬收益

把握国家战略与行业脉搏：深刻理解数据要素赋能交通运输的顶层设计与政策导向，明确行业发展新机遇

课程时间

2天

授课方式

宏观政策与前沿趋势分析（30%）、国内外标杆案例深度研讨（35%）、业务场景沙盘推演与工作坊（25%）、互动问答与资源对接（10%）。结合案例（如宁波舟山港智慧港口、天津港…

课程内容重点

01新引擎——数据要素驱动交通运输现代化

02夯基垒台——交通数据资源体系化治理与平台构建

03场景赋能（上）——数据提升综合运输效能与贸易便利

04场景赋能（下）——数据挖掘价值复用与引领智能网联创新

讲师介绍

孙莉莉

财税合规与风控体系建设专家

哈佛肯尼迪商学院博士后，财税管理与内控风控专家。主导数据资产入表及萨班斯法案合规，累计为企业创造价值超2亿元。兼具国际视野与本土实战经验，深耕财税合规、内控风控、ESG及数据资产领域

金融银行政府国企制造业消费品零售互联网科技建筑工程

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课程差异说明

本课程页面围绕《数据要素×交通运输：构建智慧协同与可持续发展新范式》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

各级交通运输主管部门、交通投资集团、港口、机场、铁路公司的管理与技术负责人；物流与供应链企业、多式联运经营人、航运企业的中高层管理者；智能网联汽车、智慧公路、车路协同相关科技企业与研究机构的负责人；交通规划设计院所、咨询机构的相关专家与从…。

学习这门课可以获得什么收益？

识别风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级；掌握风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用宏观政策与前沿趋势分析（30%）+ 国内外标杆案例深度研讨（35%）+ 业务场景沙盘推演与工作坊（25%）+ 互动问答与资源对接（10%）。结合案例（如宁波舟山港智慧港口、天津港智…，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配