可信数据空间与数据资产在铁路领域的应用：场景、价值与前瞻

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『AI先锋杯·14天征文挑战第8期』 10w+人浏览 342人参与

摘要

随着数字经济时代的到来，数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的关键生产要素。铁路系统作为国家关键基础设施，在日常运营中产生海量高价值数据，然而这些数据资源的潜力远未充分释放。本文系统探讨了可信数据空间与数据资产化理念在铁路领域的应用场景与价值点。研究表明，通过构建基于区块链技术的可信数据流通环境，铁路行业能够有效解决数据孤岛、权属不清、隐私安全等痛点，实现数据要素的安全可信共享与价值最大化。论文详细分析了在多式联运、工程建设、运营维护等核心场景的应用路径，并深入探讨了数据资产登记确权、价值评估与市场化交易的创新模式，为推进铁路数据要素市场化配置提供了系统性的实施框架与前瞻视角。

1 引言

铁路系统作为国家综合交通运输体系的骨干，其数字化、智能化水平直接关系到交通强国战略的实施成效。随着新一代信息技术与铁路业务的深度融合，铁路系统已成为海量数据的集散地，涵盖客货运输、设施设备、运营管理、安全监控等众多领域。然而，这些数据资源在开发利用过程中面临诸多挑战：

数据孤岛现象严重：铁路数据通常分散在不同业务系统、不同管理部门及不同区域公司之间，缺乏统一标准和共享机制-2。
数据权属界定模糊：在现行体制下，铁路数据的所有权、使用权、收益权等权属关系不明确，直接制约了数据的市场化流通与价值释放-6。
数据安全与隐私保护挑战：铁路数据包含大量敏感信息，如旅客个人信息、运输商业秘密、关键基础设施数据等，在共享使用过程中面临安全与隐私泄露风险。
数据质量参差不齐：由于采集标准不一、业务系统异构等原因，铁路数据常出现格式不一致、内容重复、记录缺失等问题，影响后续开发利用-2。

可信数据空间与数据资产理念为破解上述难题提供了新思路。可信数据空间是一种基于分布式信任体系的数据共享基础设施，通过技术手段确保数据流通的可控、可信与可追溯-1。数据资产则是指能够被企业或组织拥有或控制，并带来经济利益的数据资源，通过确权登记、价值评估与市场化运营，实现从数据到生产要素的转化-5 -7。

本论文将从技术架构、应用场景、价值实现等多个维度，系统阐述可信数据空间与数据资产在铁路领域的实施路径，为行业数字化转型提供理论参考与实践指南。

2 可信数据空间的技术架构与铁路适配性

可信数据空间是实现铁路数据安全流通与协同共享的基础设施，其技术架构需满足铁路行业对安全性、可靠性、实时性的高标准要求。

2.1 基于区块链的分布式信任基础设施

区块链技术为铁路数据流通提供了去中心化信任机制，是构建可信数据空间的核心技术。在铁路多式联运场景中，基于"长安链"的解决方案成功连接了铁路运输企业、港口、船运公司等不同主体的数据系统，形成了跨组织的数据可信流通链路-1。该架构具有以下特点：

分布式账本：各参与方共同维护一套分布式账本，任何数据访问、使用记录均被加密保存且不可篡改，为数据确权和追溯提供技术保障。
智能合约：将数据使用规则、结算机制、权限控制等业务逻辑编码为智能合约，实现数据流通的自动化执行与合规控制-3。
共识机制：采用适合铁路联盟场景的共识算法（如PBFT、Raft），在保证数据一致性的同时提升系统性能，满足铁路业务实时性要求。

2.2 数据分层管理与控制策略

针对铁路数据多源异构的特点，可信数据空间采用分层管理架构，如表1所示：

表1：可信数据空间数据分层管理架构

层次	主要内容	控制策略	铁路应用实例
数据源层	铁路各业务系统原始数据	数据分类分级、敏感信息识别	客票系统、调度系统、设备监测系统等
治理层	数据标准、质量规则、元管理	数据清洗、质量评估、标准化处理	青岛交通数据治理体系-2
控制层	访问策略、权限管理、安全规则	属性加密、动态授权、隐私计算	铁路BIM数据属性加密机制-3
服务层	API接口、数据产品、分析模型	用量计费、合约控制、审计追踪	朔黄铁路数据赋能平台-4
应用层	多式联运、智能运维、资产交易	业务集成、用户体验、价值实现	重庆轨道交通数据资产交易-7

2.3 铁路业务场景的适配与优化

可信数据空间架构针对铁路特殊需求进行了多方面优化：

高并发处理：铁路信息系统需处理亿级旅客数据、百万级设备监测点，架构设计考虑弹性扩容与负载均衡。
实时性保障：针对列车调度、安全监控等实时业务，采用边缘计算与流处理技术，确保关键数据的低延迟访问。
异构系统兼容：通过标准API与适配器模式，兼容铁路既有的多种信息系统，降低集成复杂度与改造成本。
网络安全防护：结合铁路网络安全要求，构建多层次防御体系，确保数据流通环境的安全可靠。

3 铁路数据资产的分类与特征

铁路数据资产种类繁多、价值密度各异，科学分类是有效管理的前提。基于数据来源、特性和应用场景，铁路数据资产可分为以下主要类型：

3.1 基础运营数据

客流量数据：包括进出站量、换乘量、客运量、客流密度、乘车运距等，反映了旅客出行为特征与规律-5。
运输生产数据：涵盖列车运行图、正点率、承运量、货物类型等，体现了铁路运输组织的效率与质量。
设备设施数据：包括线路、车辆、信号等基础设施的状态参数、性能指标与运维记录，是保障运输安全的基础-5。

3.2 业务支撑数据

经营管理数据：包括财务、人力、物资等企业核心资源数据，支持铁路企业的精细化管理和决策。
产业链相关数据：基于合同、付款、发票以及保理等供应链金融业务形成的上下游企业数据，反映了产业生态运行状况-5。
外部环境数据：包括气象、地理、经济、政策等外部环境数据，为铁路运营提供上下文支撑。

3.3 新型数据资产

TOD开发数据：在以公共交通为导向的开发过程中形成的产品、物业以及客户数据信息-5。
数据衍生品：通过对原始数据进行加工处理形成的分析报告、预测模型、决策支持产品等。
数据空间元资产：在可信数据空间中形成的访问日志、交易记录、授权凭证等，本身也具有资产属性。

表2：铁路数据资产特征与价值密度分析

数据资产类型	更新频率	价值密度	敏感性	主要应用场景
实时运行数据	秒级/分钟级	高	高	调度指挥、安全监控
客货运输数据	小时/天	中高	中高	运输组织、市场营销
设备设施数据	天/月	中	中	运维决策、更新改造
经营管理数据	月/季	中	高	战略规划、绩效评估
外部环境数据	不定时	低中	低	风险预警、市场分析

4 应用场景分析

可信数据空间与数据资产理念在铁路领域具有广泛的应用前景，以下分析几个典型场景的实施路径与价值创造机制。

4.1 多式联运数据协同

多式联运是我国航运贸易中物流运输的重要方式，但长期面临数据孤岛与协同效率低的挑战-1。基于可信数据空间的解决方案具有以下特点：

全链条可视化管理：通过"长安链"技术，打通铁路、港口、船运公司之间的数据壁垒，实现货物从起点到终点的全程追踪。实践表明，货主和承运商可"第一时间掌握停留地点、时长等信息变化"，为货物接收、运输衔接和运力优化提供决策支持-1。
单证统一与流程简化：基于区块链的电子运单实现跨运输方式的互认互通，将传统的多次委托、多次结算转变为"一次委托、一次结算、一次保险"的简约模式，显著降低交易成本与时间延误-1。
智能协同与资源优化：通过共享运输计划、预计到达时间、场地机械状态等数据，各方可实现作业流程的精准匹配。如青岛综合交通大数据中心整合"海陆空铁邮"15类数据资源，实现全要素协同调度-2。

4.2 工程建设可信管理

铁路工程建设涉及设计、施工、监理、供应商等多方参与，项目周期长、数据版本多，传统管理模式存在协同效率低、质量控制难等问题。

BIM数据可信共享：针对铁路工程BIM数据共享的挑战，研究提出了基于区块链的可信共享方法，通过"智能合约实现上链保护"，并建立"基于属性加密的BIM数据访问控制机制"，有效解决了多部门协同中的信任问题-3。
工程质量溯源：将材料检测、工序验收、隐蔽工程记录等关键质量数据上链存储，形成不可篡改的质量档案。如某高铁项目通过区块链技术记录工程试验样品数据，实现质量问题的精准溯源与责任界定。
供应链透明化：通过分布式账本记录建材采购、运输、验收全过程，提高供应链透明度，降低采购风险与成本。

4.3 运营维护优化

铁路运营维护阶段产生的数据种类多、体量大、价值高，是数据资产化的重点领域。

设备全生命周期管理：朔黄铁路公司构建的"数智朔黄"数据赋能平台，实现了对重载列车"数字基因"的全面管理。该平台构建"全生命周期数据治理体系，让每列重载列车、每米钢轨、每颗螺栓都拥有'数字基因'"，通过数据驱动实现从"经验驱动"向"算法驱动"的转变-4。
预测性维护：整合设备运行数据、环境数据与历史维护记录，构建预测性维护模型，提前识别设备潜在故障。实践表明，该模式可使"数据采集分析效率提升60倍"，大幅提升运维效率与设备可靠性-4。
能源管理与低碳运营：通过智能铺排不同型号机车上线比例及牵引类型，朔黄铁路实现"机车节电量2.87亿千瓦时、节约电费2亿元"，有效支撑绿色低碳运输-4。

4.4 数据资产化与价值实现

数据资产化是释放铁路数据价值的关键路径，涉及数据的确权、评估、入表与交易等多个环节。

数据资产确权登记：重庆轨道交通集团通过系统化的数据资产盘点和合规审查，成功完成乘车二维码数据的资产登记，获取数据资产登记证书，为后续交易奠定法律基础-7。
数据资产作价入股：天津轨道交通集团开创性地以"蓄电池全生命周期运维数据"作为资产出资，与蓄电池行业头部企业成立合资公司。该案例探索出"数据确权、资产入表"等数据资产入股注册公司的发展路径，为数据资产价值实现提供了新范式-8。
数据资产入表：在会计准则框架下，将符合条件的数据资源确认为企业资产负债表中的资产项目，真实反映企业价值。青岛通过"数据资产卡片"登记等方式，成功实现数据资产的财务化处理-2。

表3：铁路数据资产价值实现模式对比

价值实现模式	典型代表	核心机制	适用数据类型	价值体现
直接交易	重庆轨道交通乘车二维码数据-7	数据产品市场交易	脱敏后的基础数据	直接收益
作价入股	天津轨道蓄电池数据-8	数据作为出资资产	领域专业知识数据	股权价值
服务赋能	青岛综合交通数据-2	数据驱动业务优化	运营管理数据	效率提升
生态共建	长安链多式联运-1	数据共享促生态协作	跨组织流程数据	协同效益

5 实施价值、挑战与对策

实施可信数据空间与数据资产化管理能为铁路行业带来多维度价值，同时也面临诸多挑战，需要系统性的应对策略。

5.1 核心价值点

提升运输效率：通过数据共享与业务协同，优化运输组织，提高资源利用效率。如朔黄铁路公司的按图运营计划系统实现"运输计划由调度员人工作业，向系统自动铺排、动态调优和精益兑现的智能化升级"，使各岗位员工劳动强度降低70%以上-4。
降低运营成本：通过预测性维护、能源优化等数据应用，有效控制运维成本。如"数智朔黄"平台使"大中修投资减少3.5亿元"，显著提升经济效益-4。
创新商业模式：通过数据资产化开辟新的收入来源，如重庆轨道集团通过乘车二维码数据交易，实现"国有企业数据资产盘活"-7。
增强安全可靠性：通过全链条数据监控与智能分析，提升安全风险预警与应急处置能力。如青岛"非现场治超平台推动胶东五市执法数据互通，超限超载率从6.87%降至0.37%"-2。

5.2 面临挑战

技术整合复杂度高：铁路现有系统异构性强，数据标准不一，整合难度大。同时，区块链等新技术与传统系统的融合也需要解决性能、安全等系列问题。
制度与标准缺失：数据确权、价值评估、收益分配等关键环节尚缺乏统一的法律规范与行业标准，如数据资产入表的会计处理规则仍在探索中-5。
数据安全与隐私保护：数据共享与流通增加了安全与隐私风险，需要平衡数据开放与保护的关系。
组织与文化障碍：传统铁路企业的部门壁垒与文化阻力不容忽视，数据共享意识的培养和数据驱动决策文化的形成需要长期过程。

5.3 实施建议

统筹规划，分步实施：从战略高度进行顶层设计，明确数据资产化的发展路径，优先选择数据基础好、价值密度高的场景进行试点示范，如多式联运、设备运维等领域。
标准先行，机制配套：积极参与数据标准制定，建立包括数据分类分级、质量评估、安全保护在内的标准体系。同时，完善内部激励机制，促进数据共享文化形成。
技术赋能，安全保障：构建技术先进、安全可靠的数据基础设施，综合运用区块链、隐私计算、人工智能等技术，确保数据流通的安全可控。
生态共建，合作共赢：秉持开放合作理念，与数据生产者、使用者、监管者等多元主体共建数据生态，如青岛通过构建"综合交通大数据创新实验室"，促进跨界协同创新-2。