当前，我国高速公路行业正处于从“信息化”向“数智化”深度转型的关键时期。交通运输部明确提出，到2035年全面实现公路数字化转型。与此同时，湖南省作为中部交通枢纽，正加速推进交通基础设施数字化转型升级——湖南高速集团已启动统一的数字底座与数据运营体系建设，“灯塔隧道”智慧示范工程在雪峰山特长隧道落地运行，“衡永高速路隧一体化项目”连续入选全国数字化转型典型案例。行业变革的大潮已至，不进则退。

然而，在通行流量持续增长、公众服务期望不断提升的背景下，传统运营模式面临数据分散、协同低效、决策滞后等突出挑战。中层管理人员及业务骨干作为企业数字化转型的“腰部力量”，既需要理解数据赋能的战略价值，更需要掌握将数据转化为业务优化能力的实操方法。基于这样的需求缺口，本课程围绕“数据如何赋能高速公路业务流程优化”这一核心命题，从认知升级、技术体系、场景落地、挑战对策到实战工作坊，层层递进，力求让每一位学员在一天的学习中，既看得清方向，更拿得出办法。

1、深刻理解数据赋能的战略价值与行业趋势，明晰智慧高速建设的顶层逻辑与实施路径

2、系统掌握智慧高速核心技术体系（AI、大数据、数字孪生、物联网等）及其在收费、养护、应急、服务区等场景的应用方法

3、学习不少于5个行业标杆企业的完整实施案例，汲取可复用的实践经验

4、通过实战工作坊，针对长株高速实际运营痛点，产出初步流程优化方案框架

5、获得可立即落地的行动实践指南，为后续数字化转型工作提供操作手册

一、开场破冰与课程导入

1）互动体验：请学员用一句话描述“我心目中智慧高速的样子”

2）数据冲击：展示一组行业数据——山东高速集团已建成83个云收费站，通行效率提升30%；建成集团智慧大脑，接入数据总量超1100亿

3）核心命题：数据，正在成为高速公路运营企业的“新资产”和“新赛道”

二、行业趋势与政策驱动力

1）从“十四五”规划到交通强国：数字化转型的政策脉络

2）交通运输部《关于推进公路数字化转型 加快智慧公路建设发展的意见》核心要点解读

3）湖南省的实践：衡永高速作为全省首条数字高速的探索；湖南高速集团数字底座与数据运营专项工程的启动

三、高速公路运营的核心痛点与数据机遇

1）传统运营的“三座大山”：信息孤岛、协同低效、决策滞后

案例研讨：梨温高速的“迷局”

江西梨温高速是国家路网主干线，日均流量7.7万辆。改造前，事件检测高度依赖人工巡检，各路段信息共享机制不健全，跨系统联动困难，大量历史运营数据未被有效利用。运营方与华 为深度合作，从“事前巡检、事中处置、事后优化”三方面进行针对性改造——这正是许多高速公路运营企业的共性困境

2）数据如何成为“破局之钥”：从被动响应到主动预测、从经验驱动到数据驱动

四、数据赋能的核心理念框架

1）“数据—信息—知识—智慧”的DIKW金字塔模型在高速公路场景的映射

2）智慧高速的“三层架构”：感知层（采集）→分析层（洞察）→应用层（优化）

3）业务流程优化的“四步法”：流程梳理→数据映射→瓶颈识别→优化重构

互动讨论：请各业务条线（收费、养护、应急、服务区）代表分享本部门目前“最头疼的一个数据断点”

一、感知层：让高速公路“会看会听会感觉”

1）视频AI与图像识别：从“看得见”到“看得懂”

案例1：湖南“灯塔隧道”——157路智能摄像头+68套毫米波雷达

湖南高速集团在雪峰山特长隧道部署物联网感知设备与AI算法，构建覆盖隧道环境、设备状态、交通流的全域监测网络。157路智能摄像头自动识别抛洒物、行人闯入、逆行、拥堵等异常；68套毫米波雷达精准捕捉“两客一危”车辆轨迹。系统检测到超温货车时，情报板立即提示并沿途跟踪直至风险解除。试点运行后，应急平均响应时间小于1分钟，突发事件处置效率提升20%

2）毫米波雷达、光纤光栅、北斗定位等感知技术概览

二、数据层：让数据“汇得拢、管得住、用得好”

1）数据中台：打破“信息孤岛”的核心枢纽

案例2：绍兴高速“政警企”数据融合中枢

绍兴高速建成浙江省首个政警企数据融合中枢，通过“源头采集-中台整合-场景应用”数据闭环管理，打通公安、交通、企业三方数据链路，实现交通流量监测、应急资源调度等300余项核心数据实时交互与动态治理。累计完成5万余条应急事件的协同处置，清障救援平均时长缩短25%、整体响应效率提升40%

2）数据治理的“四统一”：统一标准、统一采集、统一存储、统一服务

3）数据资产化：浙高运公司累计整合核心业务数据超5000万条，率先完成数据资产入表与数据产品对外交易

三、AI与智能分析层：让数据“会思考”

1）AI在高速公路的核心应用场景：智能识别、预测预警、辅助决策、自动化执行

2）交通行业AI大模型的发展趋势

案例3：湖北交投“荆楚行”AI大模型

2026年6月，湖北交投集团发布湖北首个交通行业AI大模型“荆楚行”。模型储存31.8亿条公路建管养运服全链条数据，搭建70P国产化算力集群，配套83个细分业务智能体。路桥结构形变监测精度达0.1毫米、路面突发事件AI识别准确率超95%、道路隐患处置由传统小时级压缩至分钟级。“云端鹰眼”无人机巡航系统在节假日期间累计执行716架次飞行任务，排查各类风险近3万起

四、数字孪生与可视化层：让管理“看得清、控得住”

1）数字孪生的概念与价值：物理世界与数字世界的实时映射

案例4：赣康高速“智慧隧道”数字孪生

赣州交控集团下属赣康高速公司打造全长1700多米的杨仙岭隧道智慧工程。基于3D建模与高精地图技术，打造与物理隧道实时映射的“数字双胞胎”，实现设备状态、交通流、突发事件的可视化、精准化与透明化管理。AI视频事件检测系统实现秒级精准识别拥堵、停车、逆行、抛洒物、烟火等异常事件

2）“一张图”管理模式：从“分散看”到“一屏统览”

一、智慧收费：从“人工值守”到“云上运营”

1）传统收费模式的痛点：人力成本高、通行效率低、数据利用浅

2）云收费的技术架构：匝道自由流预交易 + 自助收费终端 + 远程特情处置

案例5：河北高速集团全场景轻量化智慧收费站

河北高速集团对京哈北线、京秦、承德、宣大、京雄、张承张家口等分公司所辖36个收费站实施全场景智慧化改造。通过匝道自由流预交易、云收费、特情处置远程值守等关键系统，构建“云、边、端”协同、“软硬一体”的智慧收费站综合解决方案。改造后显著提升了车道通行能力和智慧化运营水平。又如合璧津高速龙华收费站，过去一个班次需4至5名收费员，如今仅需1至2名远程坐席即可应对全站特情，人力成本节省40%以上。巴万高速16条混合车道投入无人化运营后，单车通行时间压缩至5秒内，故障响应效率提升3倍，高峰时段拥堵降低50%以上

3）对长株高速的启示：收费站数智化改造的路径选择与投资回报分析

二、智慧养护：从“人工巡检”到“AI诊断”

1）传统养护的困境：人工效率低、病害发现滞后、决策依赖经验

2）AI巡检的技术方案：车载AI巡检 + 无人机巡查 + 物联网传感器

案例6：贵州高速集团AI智慧养护科学决策系统

贵州高速集团自主研发“基于AI技术的公路基础设施智慧养护科学决策系统”，在公路养护领域首次实现AI技术的全链条深度应用。系统建立了性能预测、典型养护方案库、优先养护排序、养护决策矩阵等关键核心模型。又如巴万高速智慧巡检车能自动识别路面裂缝、坑槽、路侧交安设施等12种病害，日常巡查病害量提升10倍以上，巡查速度提升3倍以上。昆仑集团运营公司已积累12万条养护数据，建立预测模型1.0版本，将预防性养护占比提高至35%

3）互动演练：给定一段路面病害数据（图片/描述），分组讨论AI诊断方案与养护决策建议

三、智慧应急：从“人工跑腿”到“数据流转”

1）传统应急的“信息孤岛”困境：多系统切换、反复填表、协同低效

案例7：广中江高速AI应急智能体——“三位数字员工”

广中江高速全新AI应急智能体系统依托大模型技术打造专属“数字员工”。7月4日18时24分，赤草互通匝道一辆小车撞向护栏，监控人员按下Alt键启动语音交互，事件助理、AI助手、管理智能体三位数字员工同步上岗。事件助理自动提取事故信息、生成标准化首报、调取监控录像；AI助手调取全域应急资源拓扑图，输出精准调度建议；管理智能体一键拉起“一路多方”线上协同专班；40分钟完成事故闭环处置。系统实现事件全流程处置时长缩短30%以上，跨部门协同响应时间提升40%，事件登记操作步骤减少50%

2）从“打电话”到“按键盘”：应急逻辑的深层重构

四、智慧服务区：从“过路站”到“数据节点”

案例8：贵州高速“服务区+”数字化管理平台

贵州高速集团“服务区+”数字化管理平台自2022年6月上线，依托“云-网-边-端”一体化架构，融合AI深度学习与数据仓库技术，涵盖视频监控、风险预警、应急调度、数据汇聚、内控管理及公众服务六大功能。平台对所辖123对服务区车流、客流、销售及能耗数据进行集中管理与智能分析。累计替代人工巡检87万余次，节约运营、管理及人工成本超3300万元。针对危化品车位违规停放等应急情况，累计发出智能预警9万余次，平均响应时间缩短10分钟。每月减少人工填报管理表单约110份，人员配置减少20%

互动讨论：长株高速服务区目前面临哪些管理痛点？哪些场景最值得优先数字化？

一、数据治理的“四重挑战”

1）数据孤岛：业务系统“各自为政”，数据“看得见摸不着”

2）数据质量：采集标准不统一、数据缺失与错误

3）数据安全：合规要求与数据流通的平衡

4）数据人才：懂业务的不懂数据，懂数据的不懂业务

二、组织变革的“三道坎”

1）“一把手工程”的落地困境：战略重视与执行落地的落差

2）部门墙的突破：从“各管一段”到“协同作战”

案例9：浙高运公司的转型经验

浙高运公司成立由咨询、服务、数据、标注四个专业小组构成的工作专班，配套建立数字化工作例会、场景孵化等机制，告别了过去各部门“各自为战”的局面，业务流程实现100%线上化。其“高麗云”平台让收费员通过现场PAD实时提交工班数据，操作效率提升60%，人工录入工作量下降90%

3）基层员工的数字化转型焦虑：如何让一线人员“愿意用、用得好”

三、技术选型的“四要四不要”

1）要场景驱动，不要技术驱动——以解决实际问题为导向

2）要渐进迭代，不要一步到位——小步快跑、快速验证

3）要开放兼容，不要封闭绑定——保护既有投资

4）要数据安全，不要因噎废食——在安全与效率间找平衡

分组讨论：企业如果启动数字化转型，你认为最 大的阻力来自哪里？如何破解？

一、工作坊设计说明

1）分组规则：按业务条线（收费组、养护组、应急组、服务区组、综合管理组）分组

2）任务目标：每组针对本业务领域，基于所学内容，设计一个“数据赋能业务流程优化”的初步方案

3）产出要求：问题描述（1个核心痛点）+数据需求（需要什么数据）+技术方案（用什么技术解决）+预期效果（可量化的指标）+实施步骤（3个月内可启动的第 一步）

二、分组研讨与方案设计

每组配备“工具箱”：行业案例参考卡片、技术方案模板、效果评估框架

三、小组汇报与交叉点评

1）每组3分钟方案汇报（PPT/白板展示）

2）其他组2分钟“建设性质疑”

3）综合点评与优化建议

一、长株高速数字化转型“三步走”建议

1）第 一步（0-3个月）：数据摸底与现状诊断——梳理现有数据资源、识别核心痛点、制定优先级清单

2）第二步（3-12个月）：场景试点与快速验证——选择1-2个“投入小、见效快”的场景先行试点（如收费站特情远程处置、AI视频巡检）

3）第三步（12-24个月）：体系扩展与全面推广——在试点基础上逐步扩展至全业务链条

二、个人行动计划

每位学员填写《数据赋能个人行动承诺卡》：

• 我所在岗位目前最可优化的一个数据断点是______

• 我将在未来30天内推动的一项具体改进是______

• 我需要获得的资源支持是______

三、课程总结与寄语

1）核心要点回顾：一张图读懂“数据赋能智慧高速”

2）数据不会自动产生价值，价值来自于“用数据的人”和“用数据的方式”

课程配套资源清单