第二,数据驱动公共出行调度管理,是智慧交通和智慧城市的建设基础。

从公共出行的角度来看,通过各类交通运行系统、服务和应用数据的分析,可以为交通管理部门以及公共交通服务行业提供科学的决策依据,有效提升公共交通资源的利用效率。比如在公共交通中正在普及的“乘车码”产品,是数字化和智能化的起点。以“微信”作为纽带,去连接政府、城市公共交通运营方以及用户,这也是助力智慧城市建设的基础设施。疫情期间,公共出行安全备受关注,腾讯快速推出乘车登记码,解决了城市公共交通管理的燃眉之急,这是腾讯产业互联网C2B打法的典型案例,也是智慧交通生态体系的一个缩影。

我国已经有130多个城市的公共交通系统普及了乘车码,覆盖1.3亿用户。一方面,移动支付技术渗透进小额高频支付的关键场景,助力便民出行服务升级;同时也折射出在飞机、轮船、高铁、城际轨道等出行场景中,二维码连接的大交通领域的生态链。

第三,数据要素加速自动驾驶技术研发,无人驾驶共享出行是未来方向。

人工智能技术及高效数据的驱动将推动车路协同,无人驾驶等尖端技术加速落地。无人驾驶技术的运用将会使共享出行得到更加彻底、广泛的运用,两种红利的叠加将降低大约70%的出行成本。

对于自动驾驶来说,数据贯穿着技术研发、生产、测试、运营等生命周期,发挥着至关重要的作用,对数据进行高效收集和利用,提高数据循环链路的速度,是整个自动驾驶技术迭代的关键点。信息基建将加速通信基础设施、技术和算力基础设施建设,同时也为自动驾驶铺设了数据流转的网络。

传统的开发模式,大多运用软件和模型,在固定的模型内输入数据进行分析验证。而数据驱动的模式,会不断优化模型,闭环验证。随着数据生产要素属性的提高,市场中可以有更多的分配和流通机制,也将有助于优质资源的靠拢和聚集,形成新的发展格局。